The proposed algorithm uses a modified adaptive law which consists of switching -modification, normalized augmented error and low-pass filtered signal of output tracking error, furthermore, the proportional term that is a product of the output tracking error and the bounded signal having an information of output tracking error is added to the conventional control law for improvement of robustness and performance of an adaptive system. For the arbitrary nth order system, mathematical analysis and computer simulation are used to demonstrate improvement of output error characteristics, guaranteeing boundedness of all signals in the overall system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.308-317
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2006
To control the tip position of a flexible-link manipulator, a neural network (NN) controller is proposed in this paper. The dynamics error used to construct NN controller is derived based on output redefinition approach. Without the filtered tracking error, the proposed NN controller can still guarantee the closed-loop system uniformly asymptotically stable as well as NN weights bounded. Furthermore, the tracking error of desired trajectory can converge to zero with the proposed controller. For comparison an NN controller with filtered tracking error is also designed for the flexible-link manipulator. Finally, simulation studies are carried out to verify the theoretic results.
본 논문에서는 비선형시스템의 제어대상의 하나로 사용되고 있는 Chua회로를 대상으로 견실 출력귀환제어를 실현한다. 특히 비선형인 경우는 선형의 경우와 틀린 접근방법을 사용하여야 한다. 우선 기준신호발생기인 exosystem을 정의하고 출력추종오차식으로부터 오차방정식을 유도하고, 적분기 형태의 서보보상기를 사용하여 수정된 슬라이딩면을 설계한다. 수정된 슬라이딩면과 서보보상기에 사용되는 파라미터들은 슬라이딩면 및 서보보상기가 안정하도록 관련다항식이 Hurwitz조건을 만족하도록 정한다. 특히 모든 파라미터들이 미지여서, 오차신호들이 귀환으로부터 얻을 수 없기 때문에, 고이득 관측기를 설계하고, 이 추정값을 사용하여 안정화제어기를 얻는다. 시뮬레이션결과를 제시함으로서 알고리즘이 유용함을 증명한다.
This paper presents a modified adaptive control scheme that improves the transient performance of the overall system while maintaining the asymptotic convergence of the output error. The proposed control scheme is characterized as the added outer dynamic feedback loop on the conventional adaptive control scheme. This control scheme enables various robust control methods that were developed for standard model reference adaptive controllers to be applied to the proposed controller. In contrast with the modified adaptive controllers that use augmented errors to provide additional dynamic feedback, the proposed controller uses tracking error directly, thereby reducing the tracking error significantly in the transient state and making the error insensitive to noise.
This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
Two servo control algorithms are suggested to reduce the tracking error of a computer hard disk drive. One is the repetitive control to reduce the repeatable tracking error which is not explicitly taken into account in the design of a conventional controller. This algorithm was successfully applied to a commercial disk using a fixed point DSP. The other is the multi-rate sampling control which generates the control output between each sampling times since the sampling time of hard disk drives is limited. These algorithms were shown effectively to reduce tracking errors.
This paper proposes a new finite control set-model predictive control (FCS-MPC) method for induction motors. In the method, the reference state that satisfies the given torque and rotor flux requirements is derived. Cost indices for the FCS-MPC are defined using the state tracking error, and a linear matrix inequality is formulated to obtain a proper weighting matrix for the state tracking error. The on-line procedure of the proposed FCS-MPC comprises of two steps: select the output voltage vector of the two level inverter minimizing the cost index and compute the optimal modulation factor of the minimizing output voltage vector in order to reduce the state tracking error and torque ripple. The steady state tracking error is removed by using an integrator to adjust the reference state. The simulation and experimental results demonstrated that the proposed FCS-MPC shows good torque, rotor flux control performances at different rotating speeds.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권2호
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pp.189-195
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2005
This paper presents a new velocity estimation strategy for a non-salient permanent magnet synchronous motor drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system, which contains the rotor position error information. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error at zero. For zero and low speed operation, the PI gain of the rotor position tracking controller has a variable structure according to the estimated rotor velocity. Then, at zero speed, the rotor position and velocity have sluggish dynamics because the varying gains are very low in this region. In order to boost the bandwidth of the PI controller during zero speed, the loop recovery technique is applied to the control system. The PI tuning formulas are also derived by analyzing this control system by frequency domain specifications such as phase margin and bandwidth assignment.
In this paper, we propose a controller for differentially steered wheeled mobile robots. The controller uses input-output linearization algorithm and artificial neural network to stabilize the dynamic model and compensate uncertainties. The proposed neural network part has 6 inputs, 1 hidden layer, 2 torque outputs and features fast online learning and good performance on structure error learning basis. Simulation results show that the proposed controller perform precisely tracking of reference path and is robust to uncertainties.
This paper proposes the optimal current detect(OCD) maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic(PV) system for robust with environment changing. The output characteristics of the solar cell is a nonlinear and affected by a temperature, the solar radiation and temperature. Conventional MPPT control methods are tracked the maximum power point by constant incremental value. So these methods are slow the response speed and generated the vibration in steady state and cannot track the MPP in environment condition changing. And power loss is generated because of the self-excitation vibration in MPP region. To solve this problem, this paper proposes the novel control algorithm. Proposed algorithm is detected the optimal current in two control region using the output power and current curve. Detected current is used the converter switching for tracking the MPP. Proposed algorithm is compared output power error to conventional algorithm with radiation and temperature changing. In addition, the validity of the algorithm is proved through the output error response characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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