This paper proposes a modified adaptive sliding mode control which improve the performance by making the system follow the nominal trajectories controlled by nominal controller. This method is used for the system with unknown parameter uncertainty and bounded uncertainties.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
/
1995.04b
/
pp.262-266
/
1995
This paper presents a new adaptive-neuro control scheme to control the velocity and position of SCARA robot with parameter uncertainties. The adaptive control of linear system found wiedly in many areas of control application. While techniques for the adaptive control of linear systems have been well-established in the literature, there are a few corresponding techniques for nonlinear systems. In this paper an attempt is made to present a newcontrol scheme for theadaptive control of ponlinear robot based on a feedforward neural network. The proposed approach incorporates a neuro controller used within a reinforcement learning framework, which reduces the problem to one of learning a stochastic approximation of an unknown average error surface Emphasis is focused on the fact that the adaptive-neuro controoler dose not need any input/output information about the controlled system. The simulation result illustrates the effectiveness of the proposed adaptive-neuro control scheme.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2001.05a
/
pp.144-147
/
2001
This paper presents adaptive fuzzy controller which is uncertainty or unknown variation in different parameters with nonlinear system of helicopter. The proposed adaptive fuzzy controller applied TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy system which is not only low number of fuzzy rule, and a linear input-output equation with a constant term, but also can represent a large class of nonlinear system with good accuracy. The adaptive law was designed by using Lyapunov stability theory. The adaptive fuzzy controller is a model reference adaptive controller which can adjust the parameter $\theta$ so that the plant output tracks the reference model output. First of all, system of helicopter was considered as stopping state, and design of controller was simulated from dynamics equation with stopping state. Results show that it is controlled more successfully with a model reference adaptive controller than with a non-adaptive fuzzy controller when there is a modelling error between system and model or a continuous added noise in such unstable system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.57
no.5
/
pp.852-857
/
2008
A new adaptive neuro-control algorithm for a SISO strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural control algorithms for strict-feedback nonlinear systems are based on the backstepping scheme, which makes the control law and stability analysis very complicated. The main contribution of the proposed method is that it demonstrates that the state-feedback control of the strict-feedback system can be viewed as the output-feedback control problem of the system in the normal form. As a result, the proposed control algorithm is considerably simpler than the previous ones based on backstepping. Depending heavily on the universal approximation property of the neural network (NN), only one NN is employed to approximate the lumped uncertain system nonlinearity. The Lyapunov stability of the NN weights and filtered tracking error is guaranteed in the semi-global sense.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.13
no.4
/
pp.352-359
/
1988
A learning control system which should have memory elements can be designed by utilizing the concept of parameter adaptation for unknown control object system parameters and regard it as a hybrid adaptive control system. A parameter adaptive learning control system applicable to a continuous time system has been already reported. Since there have been rapid developments in digital technology, it is possible to extend a continuous time parameter adaptive learning control system concept to a discrete time case. This problem is treated in this paper. Its justfication is proved and a simulation shows that this algorithms is effective.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
/
v.50
no.3
/
pp.130-137
/
2001
In this paper, we propose a new Active Noise Filter Control System which operate as a control performance when a adaptive filter fault. In this system, half-fixed filter which is new filter, connected to parallel with adaptive filter. An adaptive filler use to continuous parameter estimating, but adaptive filter is fault, half-fixed filter update newly data which is continuous estimating date each during sampling period. We simulate and apply the proposed active noise filter system to in the cylinder type duct. Experimental results show that proposed Active Noise Filter Control System has better control performance than existing filter which Eriksson's or Parallel Filter System in term of noise reduction.
In this paper, we propose an adaptive repetitive control algorithm for the system the task of which is repetitive. The feedforward controller in the repetitive control system is modified by using the system parameter identifier in order to improve the convergence characteristics. The proposed algorithm is applied to the tracking control of a linear BLDC motor to which a periodic reference input is applied. It is illustrated by simulation results that the proposed adaptive repetitive control method yields better control performance than existing repetitive control even when modeling errors exist.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
/
v.6
no.1
/
pp.7-17
/
1997
During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.2
no.2
/
pp.67-72
/
1996
This paper presents a parameter adaptive control law that stabilizes and asymptotically regulates any single-input, linear time-invariant, controllable and observable, discrete-time system when only the upper bounds on the order of the system is given. The algorithm presented in this paper comprises basically a nonlinear state feedback law which is represented by functions of the state vector in the controllable subspace of the model, an adaptive identifier of plant parameters which uses inputs and outputs of a certain length, and an adaptive law for feedback gain adjustment. A new psedu-inverse algorithm is used for the adaptive feedback gain adjustment rather than a least-square algorithm. The proposed feedback law results in not only uniform boundedness of the state vector to zero. The superiority of the proposed algorithm over other algorithms is shown through some examples.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
/
v.53
no.2
/
pp.107-113
/
2004
This paper develops a adaptive fuzzy controller based fuzzy logic control for high performance of permanent magnet synchronous motor(PMSM) drives. In the proposed system, fuzzy control is used to implement the direct controller as well as the adaptation mechanism. The operation of the direct fuzzy controller and the fuzzy logic based adaptation mechanism is studied. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy controller is evaluated by simulation for various operating conditions. The validity of the proposed adaptive fuzzy controller is confirmed by performance results for PMSM drive system.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.