In this paper, adaptive high-order neural network controller(AHONNC) is adopted to control an induction servomotor. A algorithm is developed by combining compensation control and high-order neural networks. Moreover, an adaptive bound estimation algorithm was proposed to estimate the bound of approximation error. The weight of the high-order neural network can be online tuned in the sense of the Lyapunov stability theorem; thus, the stability of the closed-loop system can be guaranteed. Simulation results for induction servomotor drive system are shown to confirm the validity of the proposed controller.
The adaptive accounting control system can be regarded as an realistic control system which can adapt itself to uncertain enviromental changes. It has characters that can measure the extend to which we attain our goals and give intelligence, which is essential to planning for the future and for decision making. The budget should present the aim of the compilation of the budget and synthesize the limit through the systematic plan about the utilization of resources, because is a financial plan that is used as estimate of future management operations and as a control of it. If we would like to make good use of this business budget as a tool for planning, we should try to opimize all over the business by relating business operation as far as the effective use of the economic resources in business and the supplying of it are concerned and financial budgets to the responsibility unit center. As this paper is about the budgetary management pattern of marketing based on the adaptive accounting control system, I shall begin with a description of the feature and role of responsible accounting system in management accounting. I shall also deal with the Ex ante accounting system and the Ex post optimum accounting system which are essential to the control stage of business budgeting. And finally, accounting to the control process of adaptive accounting system that fit in with the reality, I shall design a budgetary management pattern of marking section. I wish this paper would be helpful to the activity of budgetary management. A budget is an important step of diverging point. Consequently, when we set up a budgetary pattern based on the adaptive accounting system as far as the control accounting is concerned. I believe that the step of responsible accounting will be a more elaborate and scientific step of management.
An iterative learning control scheme for tracking control of a class of uncertain nonlinear systems is presented. By introducing a model reference adaptive controller in the learning control structure, it is possible to achieve zero tracking of unknown system even when the upperbound of uncertainty in system dynamics is not known apriori. The adaptive controller pull the state of the system to the state of reference model via control gain adaptation at each iteration, while the learning controller attracts the model state to the desired one by synthesizing a suitable control input along with iteration numbers. In the controller role transition from the adaptive to the learning controller takes place in gradually as learning proceeds. Another feature of this control scheme is that robustness to bounded input disturbances is guaranteed by the linear controller in the feedback loop of the learning control scheme. In addition, since the proposed controller does not require any knowledge of the dynamic parameters of the system, it is flexible under uncertain environments. With these facts, computational easiness makes the learning scheme more feasible. Computer simulation results for the dynamic control of a two-axis robot manipulator shows a good performance of the scheme in relatively high speed operation of trajectory tracking.
A Variable Structure Model Reference Adaptive Controller (VS-MRAC) using state Variables is proposed for single input multi output systems. . The structure of the switching functions is designed based on stability requirements, and global exponential stability is proved. Transient behavior is analyzed using sliding mode control and shows perfect model following at a finite time. The effect of input disturbances on stability and transients is investigated and shows preference to the conventional MRAC schemes with integral adaptation law. Sliding surfaces are independent of system parameters and therefore VS-MRAC is insensitive to system parameter variations. Simulation is presented to clear the theoretical results.
In this paper, the design method of fuzzy neural network(FNN) controller using indirect adaptive control technique is presented for controlling chaotic nonlinear systems. Firstly, the fuzzy model identified with a FNN in off-line process. Secondly, the trained fuzzy model tunes adaptively the control rules of the FNN controller in on-line process. In order to evaluate the proposed control method, Indirect adaptive control method is applied to the representative continuous-time chaotic nonlinear systems, that is, the Duffing system and the Lorenz system. Simulations are done to verify the effectivencess of controller.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.145-149
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1993
This paper considers the adaptive predictive control problem of a system characterized by a multiplexed measurements and multirate sampling mechanism. Plant outputs are measured in various sampling rates through a multiplexed measurement system where a single common instrument is shared by several controllers. In general, output measurement sampling rate is assumed to be slower that input update rate. An adaptive predictive control algorithm is developed for systems with multiplexed measurements.
In this paper a new approach to adaptive control using a combination of both direct and indirect methods has been proposed. Based on the estimates of the plant parameters and the current values of the control parameters, closed-loop estimation errors .epsilon.$_{\theta}$(t) and .epsilon.$_{k}$(t) are defined. These in turn are used in the adaptive laws for updating both identification as well as control parameters. The global uniform stability of the overall system is shown by constructing a Lyapunov function.n.
In this paper, a model reference adaptive control algorithm is applied to the design of the normal acceleration controller for missiles with nonminimum-phase characteristics. The method used in this paper is due to Ohkubo. In this scheme, a feedforward compensator is designed first so that the extended system becomes minimum-phase and after that an adaptive control algorithms is designed for the extended system. The feedforwrd compensator is obtained by solving the robust stabilization problem. It is shown that the performance of the designed controller is satisfied via computer simulation.
In this report, a longitudinal adaptive flight control law is presented for the automatic landing system of a Japanese automatic landing flight experiment vehicle (ALFLEX). The longitudinal adaptive flight control law is designed to track an output of the vehicle to a guidance signal from the guidance portion of the automatic landing system. The proposed adaptive control law in the attitude control portion adjusts the controller gains continuously online as flight conditions change, in spite of the existence of unmodeled dynamics. The number of the controller gains to be adjusted is decreased to 1/2 from the previous studies. Computer simulation involving six-degree-of-freedom (DOF) nonlinear flight dynamics is performed to examine the effectiveness of the proposed adaptive control law. In order to verify the influence of the dispersion of the initial conditions, the Monte Carlo simulation is also applied. The initial conditions are more widely dispersed than the previous studies. As a result, except under the unsuitable initial conditions, the ALFLEX successfully landed on the runway.
본 논문에서 불확실한 근사화 오차 유계 추정을 이용한 불확실한 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 계통 출력이 기준 출력을 추종하기 위해 시스템의 불확실성은 결론부 파라미터의 적응 알고리즘에 의해 온라인으로 조정되는 IF-THEN 규칙을 가지는 퍼지 시스템에 의해 근사화하였다. 또한 근사화 오차가 미지의 상수에 의해 유계된다는 가정 하에 리아프노프 합성법으로 근사화 오차 유계 추정 알고리즘을 제안하였다. 전체 제어 시스템은 제어기내의 모든 신호가 균등 유계이고 추종오차가 점근 안정함을 보장한다. 제안한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 도립진자 계통에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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