In this paper, an active vibration control with the use of an air-cell seat for passenger cars is investigated. The roles of the air-cell inserted between the polyurethane foam of the seat and seat cover are first to extend the seat's capability to adopt various shapes of human body and to improve the ride-comfort against road disturbances. The air-cell seat is modeled as a 1-d.o.f. spring-damper system. Because an exact modeling of the air-cell itself is alomost impossible, its dynamic characteristics are analyzed through experiments. A road-adaptive gain-scheduled sky-hook control for the air-cell seat system is proposed. The skyhook gains are scheduled in such a way that the acceleration level transmitted to human body on various road conditions is minimized. Simulations and experimental results are provided.
While a cutting tool is machining a workpiece at various cutting depth, the feedrate is usually selected based on the maximum depth of cut. Even if this selection can avoid power saturation or tool breakage, it is very conservative compared to the capacity of the machine tools and can reduce the productivity significantly. Many adaptive control techniques that can adjust the feedrate to maintain the constant cutting force have been reported. However, these controllers are not very widely used in manufacturing industry because of the limitations in measuring the cutting force signals. In this paper, turning force control systems based on the estimated cutting force signals are proposed. A synthesized cutting force monitor is introduced to estimate the cutting force as accurately as a dynamometer does. Three control strategies of PI, adaptive and fuzzy logic controllers are applied to investigate the feasibility of utilizing the estimated cutting force fur turning force control. The experimental results demonstrate that the proposed systems can be easily realized in CNC lathe with requiring little additional hardware.
An adaptive controller which is robust to the unknown load disturbance is developed for electro-hydraulic speed control systems. Since the load disturbance degrades the performance of the controller such as a steady state error and rise time in the conventional control system, appropriate adjustment of the controller is necessary in order to obtain the desired performances. The adaptation mechanism was designed to tune the feedforward gain, based upon minimization of ITAE (integral of time-multiplied absolute error) performance. The unknown load distrubance was identified by using an analog computer from the relationship between the velocity of the hydraulic motor and the load pressure. To evaluate the performance of the controller a series of simulations and experiments were conducted for various load conditions. Both results show that the proposed adaptive controller shows abetter performance than the conventional controller in terms of the steady state error and rise time.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.52-57
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2006
In this paper, we have proposed a new adaptive fuzzy control algorithm based on Takagi-Sugeno fuzzy model. The regulation problem for the uncertain SISO nonlinear system is solved by the proposed algorithm. Using the advanced stability theory, the stability of the state, the control gain and the parameter approximation error is proved. Unlike the existing feedback linearization based methods, the proposed algorithm can guarantee the global stability in the presence of the singularity in the inverse dynamics of the plant. The performance of the proposed algorithm is demonstrated through the problem of balancing and swing-up of an inverted pendulum on a cart.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제3권1호
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pp.19-31
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1979
Recently the adaptive control system, which keeps the control system always optimal by adjusting the control parameters automatically according to the variations of the plant parameters, have become very important in the field of control engineering. The adaptive control systems are usally composed of the plant identification, the decision of the optimal control parameters, and the adjustment of the control parameters. This paper deals with a method of the adaptive control system when PI or PID controller is used in the feed back control system. Its controlled object (the plant) is assumed to be described by the transfer function of $\frac{ke^{-LS}}{1+TS}$ where k, T and L are steady state gain, time constant and pure dead time respectively, and their values are variable in accordance with the change of environmental circumstance. It has been known that a pseudo-random binary signal is quite effective for the measurement of an impulse response of a plant. In adaptive control systems, however, the impulse response itself is not appropriate to determine the control parameters. In this paper, the authors propose a method to estimate directly the parameters of the plant k, T and L by means of the correlation technique using 3 level M-sequence signal as a test signal. The authors also propose a method to determine the optimal parameters of the PI or PID controller in the sense of minimizing the square integral of the control error in the feed back control system, and the values of the optimal parameters are computed numerically for various values of T and L, and the results are examined and compared with those of the conventional methods. Finally the above-mentioned two methods are combined and an algorithm to struct an adaptive control system is suggested. The experiments for the indicial responses by means of both the model of the temperature control system using SCR actuater and the analog simulations have shown good results as expected, and the effectiveness of the proposed method is verified. The M-sequence generator and the time delay circuit, which are manufactured for the experiments, are operated in quite a good condition.
This paper presents Hybrid PI controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism(FAM) control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Hybrid PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
본 논문에서는 구동 증폭기와 Class-E 전력증폭기를 결합하여 높은 효율의 고이득 이단 전력증폭기를 구현하였다. 고효율 이단 Class-E 전력증폭기의 입력 단에 적응형 바이어스 조절 회로를 적용하여 낮은 입력 전력의 전력효율을 개선하였다. 최대출력인 40 dBm에서 고정 바이어스 전력증폭기와 적응형 바이어스 증폭기 둘 다 약 76 %의 효율을 갖는다. 하지만 적응형 바이어스 조절 회로가 적용된 전력증폭기의 입력전력 6dBm 인가했을 때 효율은 약 70 %이고 고정된 바이어스 입력시에 효율은 약 50 %이다. 바이어스 조절을 통해 낮은 입력에서 높은 효율을 갖는 회로를 설계하였다.
This paper is proposed a high Performance speed control of the synchronous reluctance motor through the SV-PWM(Space Vector Pulse Width Modulation) of FAM-PI(Fuzzy Adaptive Mechanism-PI). SV-PWM is controlled using FAM-PI control. SV-PWM can be maximum used maximum do link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. Fuzzy control has a advantage which can be robustly controlled. FAM-PI controller is changed fixed gain of PI controller using fuzzy adaptive mechanism(FAM) to match operating condition. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
To acquire a performed and practical solution that is free from chattering, this study proposes the use of an adaptive super-twisting algorithm to drive a single-phase induction motor. Partial feedback linearization is applied before using a super-twisting algorithm to control the speed and stator currents. The load torque is considered an unknown but bounded disturbance. Therefore, a time-varying switching gain that does not require prior knowledge of the disturbance boundary is proposed. A simple sliding surface is formulated as the difference between the real and desired trajectories obtained from the indirect rotor flux oriented control strategy. To illustrate the effectiveness of the proposed control structure, an experimental setup around a digital signal processor (dS1104) is developed and several tests are performed.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.195-203
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2016
In order to overcome the influence of system stability and accuracy caused by uncertainty, estimation errors and external disturbances in Eight-Rotor MAV, L2 gain control method was proposed based on interval type II fuzzy neural network identification here. In this control strategy, interval type II fuzzy neural network is used to estimate the uncertainty and non-linearity factor of the dynamic system, the adaptive variable structure controller is applied to compensate the estimation errors of interval type II fuzzy neural network, and at last, L2 gain control method is employed to suppress the effect produced by external disturbance on system, which is expected to possess robustness for the uncertainty and non-linearity. Finally, the validity of the L2 gain control method based on interval type II fuzzy neural network identifier applied to the Eight-Rotor MAV attitude system has been verified by three prototy experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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