In this paper, The control problem for a series DC motor is considered to adaptive fuzzy sliding-mode control scheme. Based on a nonlinear mathematical model of a series connected DC motor, instead of the combination of a nonlinear transformation and state feedback(feedback linearization) reduces the nonlinear control design. To demonstrate its effectiveness, an experimental study of this controller is presented. Two sets of fuzzy rule bases are utilized to represent the equivalent control input with unknown system functions of the main target. The membership functions of the THEN-part, which is used to construct a suitable equivalent control of SMC, are changed according to the adaptive law. With such a design scheme, we not only maintain the distribution of membership functions over state space but also reduce computing time considerably.
For a class of single-input single-output continuous-time nonlinear systems, a multilayer neural network-based controller that feedback-linearizes the system is presented. Control action is used to achieve tracking performance for a state-feedback linearizable but unknown nonlinear system. The multilayer neural network(NN) is used to approximate nonlinear continuous function to any desired degree of accuracy. The weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Lyapunov stability. It is shown that all the signals in the closed-loop system are uniformly bounded. Initialization of the network weights is straightforward.
본 연구는 적응제어기법을 이용한 무인항공기이 피치 자세 기동에 대한 연구 내용을 소개한다. 모델기반적응제어(Model Reference Adaptive Control)을 이용하여 피치 자세각과 엘리베이터 입력 사이의 피드백 선형화 과정에서 발생하는 불확실성을 처리하였다. 모델 불활실성 파라미터는 피드백 제어기가 작동하는 중에 적응법칙을 이용하여 추정할 수 있도록 설계 되었다. 안정화 제어기에 의해 달성되는 최종 피치 자세각에 대한 분석을 통해 폐루프 시스템의 특성을 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 제어 기법은 기존 제어기에서 주로 채택하고 있는 선형화나 게인 스케쥴링등의 과정이 필요하지 않아 상당한 모델 오차가 존재하는 상황에서 무인항공기의 고기동 피치 제어기 설계에 도움을 줄 것으로 생각한다.
An adaptive feedback linearization technique of a PM synchronous motor with specified output dynamic performance is proposed. The adaptive parameter estimation is achieved by a model reference adaptive technique where the stator resistance and flux linkage can be estimated with the current dynamic model and the state observer. Using these estimated parameters, the linearizing control inputs are calculated and a nonlinear coupled model of a PM synchronous motor is input-output linearized. The resultant model has the load torque disturbance. To get ti perfect decoupled model, the load torque is estimated. The adaptation laws are derived by the hyperstability theory and positivity concept. The robustness of the proposed control scheme will be proven through the computer simulations.
In this paper, we propose a controller for a ball and beam system which reduces the measurement error effect under AC and DC noise. The ball and beam system measures data through a sensor. If sensor noise is included in a controller via the feedback channel, the signal is distorted and the entire system cannot work normally. Therefore, some appropriate action for the measurement error effect is essential in the controller design. Our controller is equipped with a gain-scaling factor and a compensator to reduce the effect of measurement error in the feedback signal. Effectively, our proposed controller can reduce the AC and DC noise of a feedback sensor. We analyze the proposed controller by Laplace transform technique and illustrate the improved control performance via an experiment for a ball and beam system.
By the state transformation including independent outputs functions, a nonlinear process model can be decomposed into two subsystems; the one(design model) is described in output variables as new states and used for control system synthesis and the other(disturbance model) is described in the original unavailable states and its couplings with the design model are treated as uncertain time-varying parameters in the design model. Its existence with respect to the design model is ignored. So, the design model is and uncertain time-variant system. Control synthesis based on a reduced design model is a combined form of a time-variant input-output linearization with parameter estimation. The parameter estimation is also based on the design model and it gives the parameter estimates such that the estimated outputs follow the actual outputs in a specified way. The disturbances form disturbance model and as well all the other uncertainties affecting the outputs will be reflected into the estimated parameters used in the linearizing control law.
This paper proposes the alternative observer and controller design scheme based on T-S fuzzy model. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given unknown nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. The proposed controller is based on a simple output feedback method. Therefore, it solves the singularity problem, without any additional algorithm, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters and the feedback gain comprising the fuzzy model representing the observation system. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observer and controller, they are applied to an inverted pendulum on a cart.
The purpose of this paper is to present a new nonlinear feedback control called AACC (Augmented automatic choosing control) for nonlinear systems. Generally, it is easy to design the optimal control laws for linear systems, but it is not so for nonlinear systems, though they have been studied for many years. One of most popular and practical nonlinear control laws is synthesized by applying a linearization method by Taylor expansion truncated at the first order and the linear optimal control method. This is only effective in a small region around the steady state point or in almost linear systems. Controllers based on a change of coordinates in differential geometry are effective in wider...
For fast response of the dc output voltage in PWM converter, the relationship of power balance of both the input and output should be introduced to the system modeling. Then, a nonlinear control theory using state feedback linearization is useful to control the system. By nonlinear control, the voltage response can be fast, so the size of the output filter capacitor can be reduced as long as the same response is kept. The validity of the proposed scheme is shown from the simulation results.
In order to operate SI(Spark Ignition) engine at the optimal fuel efficiency, it is necessary to use continuously variable transmission(CVT) which has more excellent fuel consumption property than transmissions of gear box types commonly used. This study introduces new type of nonlinear control approach to control precisely CVT including nonlinear characteristics. The nonlinear controller is basically composed of input-state feedback linearization, which can cancel the nonlinearities included in CVT on specific controllable area, and sliding-mode control. In this paper, good control performance of contrtol system with the nonlinear controller is confirmed with computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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