In this paper, we propose an adaptive neural dynamic surface control (DSC) approach with $H_{\infty}$ tracking performance for full dynamics of nonlinear flight systems. It is assumed that the model uncertainties such as structured and unstrutured uncertainties, and external disturbances influence the nonlinear aircraft model. In our control system, self recurrent wavelet neural networks (SRWNNs) are used to compensate the model uncertainties of nonlinear flight systems, and an adaptive DSC technique is extended for the disturbance attenuation of nonlinear flight systems. All weights of SRWNNs are trained on-line by the smooth projection algorithm. From Lyapunov stability theorem, it is shown that $H_{\infty}$ performance nom external disturbances can be obtained. Finally, we present the simulation results for a nonlinear six-degree-of-freedom F-16 aircraft model to confirm the effectiveness of the proposed control system.
In this paper, an adaptive robust nonlinear predictive controller is developed for the continuous time nonlinear systems whose control objective is composed of the system output and its desired value. The basic control law is derived from the continuous time prediction model and its feedback dynamcis shows another from if input and output linearization. In order to cope with the parameter uncertainty, robust control is incorporated into the basic control law and the asymptotic convergence of tracking error to a certain bounded region is guaranteed. For stability and performance improvement within the bounded region, an adaptive control is introduced. Simulation tests for the motion control of an underwater wall-ranging robot confirm the performance improvement and the robustness of this controller.
In this paper, a new adaptive cross-coupling control(CCC) method with an improved contour error model is proposed to maintain contouring precision in high-speed nonlinear contour machining. The proposed method utilizes variable controller gains based on the instantaneous curvature of a contour and the feedrate command. The proposed method is evaluated and compared with the conventional CCC for nonlinear contouring motion through computer simulations. The simulation results show that the proposed CCC improves the contouring accuracy more effectively than the existing method.
In this study, self-tuning adaptive control using state observer is developed. Self-tuning adaptive controller that estimates the parameters of the system in real time and generates the optimal control signals has robust characteristic about varying load and external disturbances. In addition, state observer without sensors is applied, thus the control can be performed more quickly and exactly. Since chopper is used commonly in practical drives, the characteristics of the chopper are included in state observer algorithm, which, in turn, makes the system exact estimation. Since series type DC motor has nonlinear models, linearizing approach are investigated. to realize the proposed algorithm it requires fast calculation in real time. TMS320C31, digital signal processor, is applied to realized the adaptive control algorithms.
A controller is proposed for the robust adaptive backstepping control of a class of uncertain nonlinear systems using nonlinear disturbance observer (NDO). The NDO is applied to estimate the time-varying lumped disturbance in each step, but a disturbance observer error does not converge to zero since the derivative of lumped disturbance is not zero. Then the fuzzy neural network (FNN) is presented to estimate the disturbance observer error such that the outputs of the system are proved to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. The proposed control scheme guarantees that all the signals in the closed-loop are semiglobally uniformly ultimately bounded on the basis of the Lyapunov theorem. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the approaches proposed.
In this paper, some geometric condition for a stochastic nonlinear system and an adaptive control method for minimum-phase stochastic nonlinear system using neural network me provided. The state feedback linearization is widely used technique for excluding nonlinear terms in nonlinear system. However, in the stochastic environment, even if the minimum phase linear system derived by the feedback linearization is not sufficient to be controlled robustly. In the viewpoint of that, it is necessary to make an additional condition for observation of nonlinear stochastic system, called perfect filtering condition. In addition, on the above stochastic nonlinear observation condition, I propose an adaptive control law using neural network. Computer simulation shoo's that the stochastic nonlinear system satisfying perfect filtering condition is controllable and the proposed neural adaptive controller is more efficient than the conventional adaptive controller.
Median filters in the signal processing have been most widely used and have demonstrated the strongest effects. This paper proposes the adaptive median filters with noise detection. The proposed basic algorithm of the filters is to judge whether or not the noises exist on the ground of The Noise Judgment Standards. Just in case the existence of the noises is verified by the algorithm, it takes the median filter. In order to judge the existence of the noises by the algorithm, this paper introduced the noise detection method by local central variance. As a result of comparing and analyzing the features and performance of the proposed filters and the existing [5]-[10] filters on the same conditions, it was verified that the former proved to be better than the latter, Observed even by naked eyes, it was similar, too. Accordingly, it's proved that the adaptive median filters by local central variance are useful in removing the impulse noise of the median filter and reinforce the edge preservation ability.
In this paper, we introduce a new adaptive controller for induction motor based on singular perturbation theory. The design of 5th induction motor was changed for the 3rd modeling using the singular perturbation method. The resulting boundary layer and quasi-steady-state systems are made exponentially stable. Therefore the statements of Tychonov's theorm are valid for an infinite time interval for induction motor, too.
In this paper, an adaptive control problem of a hydraulic actuator for vehicle active suspension controller is divided into two parts: the inner loop controller and the outer loop controller. Inner loop controller, which is a nonlinear adaptive controller, is designed to control the force generated by the nonlinear hydraulic actuator acting under the effects of Coulomb friction. For simplicity of designing a nonlinear controller, the spool valve dynamics of a hydraulic actuator is reduced using a singular perturbation technique. The estimation error signal used to an indirect parameter adaptation is calculated without a regressor filtering. The absolute velocity of a sprung mass will be damped down by its negatively proportional term(sky-hook damper) adopted as an outer loop controller. Simulation results are presented to show the importance of controlling the actuator force and the validity of the proposed adaptive controller. (author). refs., figs. tab.
가스발생기의 압력 제어기법을 제안하였다. 모델기반 제어법칙을 설계하기 위하여 Robert 식과 보존 방정식을 이용하여 가스발생기의 모델을 구성하였고, 연소시험을 통하여 모델의 정확성을 검증하였다. 모델은 연소 공간이 증가함에 따라 시스템의 고유 특성이 변화하게 되는데, 이러한 특성으로 인한 폐루프 구조에서 나타나는 응답특성을 해석하기 위하여 PID 및 비선형 적응 제어법칙을 설계하였다. 수치 시뮬레이션 결과 두 방법이 각각 제어 성능과 실제 시스템 적용에 문제가 있음을 알 수 있었고, 이를 극복하기 위한 새로운 제어기법을 제안하였다. 새롭게 제안된 이득계획 제어기법의 수치 시뮬레이션 결과 외란 및 측정 잡음의 영향에서도 우수한 제어 응답성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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