This paper presents an optimization algorithm for a stable Dynamic Neural Network (DNN) using genetic algorithm. Optimized DNN is applied to a problem of controlling nonlinear dynamical systems. DNN is dynamic mapping and is better suited for dynamical systems than static forward neural network. The real time implementation is very important, and thus the neuro controller also needs to be designed such that it converges with a relatively small number of training cycles. SDNN has considerably fewer weights than DNN. The object of proposed algorithm is to the number of self dynamic neuron node and the gradient of activation functions are simultaneously optimized by genetic algorithms. To guarantee convergence, an analytic method based on the Lyapunov function is used to find a stable learning for the SDNN. The ability and effectiveness of identifying and controlling, a nonlinear dynamic system using the proposed optimized SDNN considering stability' is demonstrated by case studies.
A nonlinear control law for the quad-rotor of a low-complexity, global approximation-free from system uncertainties and external disturbances are described in this paper. The control law guarantees convergence to a small bounded error using a prescribed performance function. The stability of the proposed nonlinear control system is also proven by the Lyapunov stability theorem. The advantage of this technique is that it has a simpler form than any other nonlinear compensators and is applicable to any nonlinear systems without precise knowledge of the systems. In this paper, the proposed approach is applied to attitude/altitude control of a quad-rotor. Numerical simulations are performed to investigate the proposed nonlinear attitude control law by applying it to an uncertain quadcopter system with external disturbances.
A control algorithm for seismic protection of building structures based on the theory of variable structural control or sliding mode control is presented. The paper focus in the design of sliding surface. A method for determining the sliding surface by pole assignment algorithm where the poles of the system in the sliding surface are obtained on-line, based on the frequency content of the incoming earthquake signal applied to the structure, is proposed. The proposed algorithm consists of the following steps: (i) On-line FFT process is applied to the incoming part of the signal and its frequency content is recognized. (ii) A transformation of the frequency content to the complex plane is performed and the desired location of poles of the controlled structure on the sliding surface is estimated. (iii) Based on the estimated poles the sliding surface is obtained. (iv) Then, the control force which will drive the response trajectory into the estimated sliding surface and force it to stay there all the subsequent time is obtained using Lyapunov stability theory. The above steps are repeated continuously for the entire duration of the incoming earthquake. The potential applications and the effectiveness of the improved control algorithm are demonstrated by numerical examples. The simulation results indicate that the response of a structure is reduced significantly compared to the response of the uncontrolled structure, while the required control demand is achievable.
It is well known that the model of nuclear reactors features natural nonlinearity, and variable parameters during power tracking operation. In this paper, a disturbance observer-based adaptive sliding mode control (DOB-ASMC) strategy is proposed for power tracking of the pressurized-water reactor (PWR) in the presence of lumped disturbances. The nuclear reactor model is firstly established based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a new sliding mode disturbance observer is designed to estimate the lumped disturbance, and its stability is discussed. On the basis of the developed DOB, an adaptive sliding mode control scheme is proposed, which is a combination of backstepping technique and integral sliding mode control approach. In addition, an adaptive law is introduced to enhance the robustness of a PWR with disturbances. The asymptotic stability of the overall control system is verified by Lyapunov stability theory. Simulation results are provided to demonstrate that the proposed DOB-ASMC strategy has better power tracking performance than conventional sliding mode controller and PID control method as well as conventional backstepping controller.
Robots have been used in many fields due to its performance improvement and variety of its functionality, to the extent which robots can replace human tasks. Individual feature and better performance of robots are expected and required to be created. As their performances and functions have increased, systems have gotten more complicated. Multi mobile robots can perform complex tasks with simple robot system and algorithm. But multi mobile robots face much more complex driving problem than singular driving. To solve the problem, in this study, driving algorithm based on the energy method is applied to the individual robot in a group. This makes a cluster be in a formation automatically and suggests a cluster the automatic driving method so that they stably arrive at the target. The energy method mentioned above is applying attractive force and repulsive force to a special target, other robots or obstacles. This creates the potential energy, and the robot is controlled to drive in the direction of decreasing energy, which basically satisfies lyapunov function. Through this method, a cluster robot is able to create a formation and stably arrives at its target.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.93-99
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2003
One of the methods to simplify the design process for a fuzzy logic controller (FLC) is to reduce the number of variables representing the rule antecedent. This in turn decreases the number of control rules, membership functions, and scaling factors. For this purpose, we designed a single-input FLC that uses a sole fuzzy input variable. However, it is still deficient in the capability of adapting some varying operating conditions although it provides a simple method for the design of FLC's. We here design two simple-structured adaptive fuzzy logic controllers (SAFLC's) using the concept of the single-input FLC. Linguistic fuzzy control rules are directly incorporated into the controller by a fuzzy basis function. Thus some parameters of the membership functions characterizing the linguistic terms of the fuzzy control rules can be adjusted by an adaptive law. In our controllers, center values of fuzzy sets are directly adjusted by an adaptive law. Two SAFLC's are designed. One of them uses a Hurwitz error dynamics and the other a switching function of the sliding mode control (SMC). We also prove that 1) their closed-loop systems are globally stable in the sense that all signals involved are bounded and 2) their tracking errors converge to zero asymptotically. We perform computer simulations using a nonlinear plant.
본 논문은 미지의 시간 지연을 갖는 비선형 상호 연결 시스템을 위한 분산 적응 출력 궤환 제어기를 제안한다. 미지의 시간 지연을 갖는 상호 연결 부분은 부시스템들의 모든 상태 변수를 포함한다. 적당한 르아브노브-크라소브스키 함수와 함수 예측 기법을 사용하여 시간 지연 함수들을 보상한다. 각각의 부시스템을 위한 시간에 독립적인 지역 제어기를 설계하기 위해 관측 동적 표면 제어 기법을 이용한다. 제어된 페루프 시스템의 모든 신호들이 준 전역적이고 균일하게 유계됨과 제어 오차가 원점 주위의 조절 가능한 주변으로 수렴함을 증명한다.
본 논문은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 네트워크 기반 시스템의 안정도 분석 및 샘플치 퍼지 제어기 설계 방법에 관하여 논의한다. 먼저 대상이 되는 비선형 네트워크 시스템을 T-S (Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 표현한다. 제안하는 샘플치 퍼지 제어기를 모델링하는 퍼지 규칙과 같은 멤버쉽 함수를 가지게 설계한다. Lyapunov-Krasovskii의 안정화 이론을 도입하여 이를 바탕으로 뉴트럴 형태의 시간 지연을 갖는 T-S 퍼지 시스템의 안정도를 판별한다. T-S 퍼지 시스템의 안정도 조건을 제시하고 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 제안된 선형 행렬 부등식의 해를 통하여 샘플치 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기 위하여 수치적인 예를 적용한다.
Lee Gil-Su;Lee Dong-Hyun;Yoon Tae-Woong;Lee Kyo-Beum;Song Joong-Ho;Choy Ick
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권1호
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pp.79-86
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2005
In this paper, an estimator scheme for the rotor speed and flux of an induction motor is proposed on the basis of a fourth-order electrical model. It is assumed that only the stator currents and voltages are measurable, and that the stator currents are bounded. There are a number of common terms in the motor dynamics, and this is utilized to find a simple error model involving some auxiliary variables. Using this error model, the state estimation problem is converted into a parameter estimation problem assuming that the rotor speed is constant. Some stability properties are given on the basis of Lyapunov analysis. In addition, the rotor resistance, which varies with the motor temperature, can also be estimated within the same framework. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated through computer simulations and experiments.
This paper introduces a stabilization condition for polynomial fuzzy systems that guarantees $H_{\infty}$ performance under the imperfect premise matching. An $H_{\infty}$ control of polynomial fuzzy systems attenuates the effect of external disturbance. Under the imperfect premise matching, a polynomial fuzzy model and controller do not share the same membership functions. Therefore, a polynomial fuzzy controller has an enhanced design flexibility and inherent robustness to handle parameter uncertainties. In this paper, the stabilization conditions are derived from the polynomial Lyapunov function and numerically solved by the sum-of-squares (SOS) method. A simulation example and comparison of the performance are provided to verify the stability analysis results and demonstrate the effectiveness of the proposed stabilization conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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