In this paper, an robust adaptive backstepping controller is proposed for the chaos system with disturbances. This controller will be applicable to the chaos system of strict-feedback form and utilize the saturation function for decreasing the effect of disturbances derived from unmodelled dynamics and external noise. It shows that backstepping algorithm can be used to solve the problems of nonlinear system very well and robust controller can be designed without the variation of adaptive law. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed controller.
A New fuzzy adaptive controller which is able to solve the problems of classical adaptive controllers and conventional fuzzy adaptive controllers is suggested in this paper. The architecture of a fuzzy adaptive controller using the robust property of a fuzzy controller is explained. A design procedure which can be carried out mathematically and systematically from the model of an objective system is suggested, and related mathematical theorems and their proofs are also given. The performance of the proposed adaptive control algorithm is analyzed through a design example and a DC motor control simulation.
This paper presents the robust control of robot manipulators using a decentralized control scheme. The control scheme decouples the coupling dynamics between the joints and compensates the joint variable errors without any computation of the dynamics. The performance of the control scheme is compared with that of other control schemes such as the computed torque scheme and the adaptive control scheme by simulation.
For large-scale systems which are composed of interconnections of many lower-dimensional subsystems, decentralized control is preferable since it can alleviate the computational burden, avoid communication between different subsystems, and make the control more feasible and simpler. A power system is such a large-scale system where generators are interconnected through transmission lines. Decentralized control is therefore considered for power systems. In this paper, a robust decentralized excitation control scheme for interactions is proposed to enhance the transient stability of multimachine power systems. First we employ a DFL(Direct Feedback Linearization) compensator to rancel most of the nonlinearities; however, the resulting model still contains nonlinear interconnections. Therefore, we design a robust controller in order to deal with Interconnection terms. In this procedure, an upper bound of interconnection terms is estimated by an estimator. The resulting adaptive scheme guarantees the uniform ultimate boundedness of the closed-loop dynamic systems in the presence of the uncertainties.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.251-260
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1998
A DSP-based robust nonlinear speed control of a permanent magnet synchronous motor(PMSM) which is robust to unknown parameter variations and speed measurement error is presented. The model reference adaptive system(MRAS) based adaptation mechanisms for the estimation of slowly varying parameters are derived using the Lyapunov stability theory. For the disturbances or quickly varying parameters. a quasi-linearized and decoupled model including the influence of parameter variations and speed measurement error on the nonlinear speed control of a PMSM is derived. Based on this model, a boundary layer integral sliding mode controller to improve the robustness and performance of the nonlinear speed control of a PMSM is designed and compared with the conventional controller. To show the validity of the proposed control scheme, simulations and experimental works are carried out and compared with the conventional control scheme.
To improve control performance of a non-linear system, many other researches have used the sliding mode control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However. this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network generates the control input for compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And, the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors to converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluating control performance of the proposed approach. tracking control simulation is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
This paper proposes an adaptive robust control method for an acrobot system in the presence of input disturbance. The acrobot system is a typical example of the underactuated system with complex nonlinearity and strong dynamic coupling. Also, disturbance can cause limit cycle phenomenon which appears in the acrobot system around the desired unstable equilibrium point. To minimize the effect of the disturbance, we apply a fuzzy disturbance estimation method for the swing-up and balancing control of the acrobot system. In this paper, both disturbance observer and controller for the acrobot system are designed and verified through mathematical proof and simulations.
In this paper, a robust.adaptive learning control scheme is presented for precise trajectory tracking of rigid mobile robots. In the proposed controller, a set of desired trajectories is defined and used in constructing the control input and learning rules which constitute the main part of the proposed controller. Stable operating characteristics such as precise trajectory tracking, parameter estimation, disturbance suppression, etc., are shown thorugh experiments and computer simulations.
This paper presents a robustly adaptive flux observer for speed-sensorless induction motor control. The proposed approach employs additional robustifying signals to cope with the parametric uncertainties instead of designing an estimator, which has been normally used in power electronic drives. For that, the sliding-mode like adaptive controls are designed and their gain parameters are determined so that the observer dynamics are stable in the sense of Lyapunov, and furthermore they can guarantee the robustness against parametric uncertainties in induction motor systems. Estimated rotor speed is to be used to generate feedback control signal for the speed sensorless vector control system. To show the validity and efficiency of the proposed system, simulation results are presented.
The objective of this study is to develop a microcomputer-based adaptive controller for an electro hydraulic velocity control system subjected to the variation of system parameters. The step response performance of the system with the adaptive controller is investigated for the variation of the external load torque, the moment of inertia and the reference inputs, and compared with that obtained by PID controller whose gains are constant. The experimental results show that this proposed model reference adaptive controller is robust to the variation of system parameters and yield much better control performance compared with the conventionel PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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