본 논문에서는 PID 적분슬라이딩모드를 이용한 IPMSM의 백스태핑제어를 제안한다. IPMSM에 슬라이딩모드를 이용함에 있어서 부하외란의 비정합성에 대한 걸림돌을 제거하기 위해 백스테핑기법을 적용한다. 슬라이딩모드제어기를 백스테핑에 적용시키는데 있어서의 어려움인 오차모델의 유도를 피하기 위하여 PID제어기와 적분슬라이딩모드를 결합한다. 결과적인 제어기의 형태는 기존의 PID제어 구조에 슬라이딩모드입력을 추가하는 형태로 구성되며 실제적인 적용에 있어서도 매우 유리한 구조이다.
In this paper, a combined field orientation and adaptive backstepping approach using a sliding mode adaptive flux observer, is proposed for the control of induction motor In order to achieve the speed regulation with the consideration of improving power efficiency, rotor angular speed and flux amplitude tracking objectives are formulated. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer based on a fixed stator frame model and mechanical lumped uncertainty such as inertia moment, load torque disturbance, friction compensated by the adaptive backstepping based on a field-oriented model. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
This paper Backstepping design with Sliding Mode Control for AC Servo Systems. The robustness of sliding mode control can be used for backstepping technique to solve the uncertainty problem. A scalar design using Lyapunov function is developed for high-order systems. The result can be easily extended to non-linear system and used with many other sliding mode control results.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권2호
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pp.163-172
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2014
This paper proposes a novel guidance law based on the block backstepping sliding mode control and extended state observer (ESO), which also takes into account the autopilot dynamic characteristics of the near space interceptor (NSI), and the impact angle constraint of attacking the maneuvering target. Based on the backstepping control approach, the target maneuvers and the parameter uncertainties of the autopilot are regarded as disturbances of the outer loop and inner loop, respectively. Then, the ESO is constructed to estimate the target acceleration and the inner loop disturbance, and the block backstepping sliding model guidance law is employed, based on the estimated disturbance value. Furthermore, in order to avoid the "explosion of complexity" problem, first-order low-pass filters are also introduced, to obtain differentiations of the virtual control variables. The stability of the closed-loop guidance system is also proven, based on the Lyapunov theory. Finally, simulation results demonstrate that the proposed guidance law can not only overcome the influence of the autopilot dynamic delay and target maneuvers, but also obtain a small miss distance.
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
It is well known that the model of nuclear reactors features natural nonlinearity, and variable parameters during power tracking operation. In this paper, a disturbance observer-based adaptive sliding mode control (DOB-ASMC) strategy is proposed for power tracking of the pressurized-water reactor (PWR) in the presence of lumped disturbances. The nuclear reactor model is firstly established based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a new sliding mode disturbance observer is designed to estimate the lumped disturbance, and its stability is discussed. On the basis of the developed DOB, an adaptive sliding mode control scheme is proposed, which is a combination of backstepping technique and integral sliding mode control approach. In addition, an adaptive law is introduced to enhance the robustness of a PWR with disturbances. The asymptotic stability of the overall control system is verified by Lyapunov stability theory. Simulation results are provided to demonstrate that the proposed DOB-ASMC strategy has better power tracking performance than conventional sliding mode controller and PID control method as well as conventional backstepping controller.
최근에 유연관절로봇의 제어는 로봇시스템에 있어서 다양한 적용가능성이 증가하고 있기 때문에 점점 그 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 유연관절로봇의 제어에 있어서 적분슬라이딩모드제어기와 백스테핑제어기법을 도입하여 강인성을 증가시키는 방법을 제안한다. 슬라이딩모드제어기를 사용하여 강인성을 향상시키기 위해서는 제어대상이 정합조건을 만족시켜야 하는데 유연관절로봇은 이 조건을 만족시키지 못한다. 유연관절로봇은 링크측과 모터측으로 나누어 생각할 수 있고 각 측에 외란이 존재하나 실제입력은 모터측에 존재하기 때문에 링크측 외란은 정합조건을 만족시킬 수 없으므로 슬라이딩모드제어기로 제거하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 백스테핑을 도입하여 이러한 비정합 문제를 해결함으로써 링크측 외란의 영향을 제거할 수 있도록 한다. 이와 더불어 임피던스제어 성능을 가질 수 있도록 적분슬라이딩모드제어기를 함께 사용한다.
In this study, we propose the terrain following algorithm using model predictive control and nonlinear disturbance observer-based backstepping sliding mode controller for an aircraft system. Terrain following is important for military missions because it helps the aircraft avoid detection by the enemy radar. The model predictive control is used to replace the generating trajectory and guidance with the flight path angle constraint. In addition, the aircraft is affected to the parameter uncertainty and unknown disturbance such as wind near the mountainous terrain. Therefore, we suggest the nonlinear disturbance-based backstepping sliding mode control method for the aircraft that has highly nonlinearity to enhance flight path angle tracking performance. Through the numerical simulation, the proposed method showed the better tracking performance than the traditional backstepping method. Furthermore, the proposed method presented the terrain following maneuver maintaining the desired altitude.
This paper presents a model-free system based on a framework of a backstepping sliding mode control (BSMC) with a radial basis function neural network (RBFNN) and adaptive mechanism for electro-hydraulic systems (EHSs). First, an EHS mathematical model was dedicatedly derived to understand the system behavior. Based on the system structure, BSMC was employed to satisfy the output performance. Due to the highly nonlinear characteristics and the presence of parametric uncertainties, a model-free approximator based on an RBFNN was developed to compensate for the EHS dynamics, thus addressing the difficulty in the requirement of system information. Adaptive laws based on the actor-critic neural network (ACNN) were implemented to suppress the existing error in the approximation and satisfy system qualification. The stability of the closed-loop system was theoretically proven by the Lyapunov function. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, proportional-integrated-derivative (PID) and improved PID with ACNN (ACPID), which are considered two complete model-free methods, and adaptive backstepping sliding mode control, considered an ideal model-based method with the same adaptive laws, were used as two benchmark control strategies in a comparative simulation. The simulated results validated the superiority of the proposed algorithm in achieving nearly the same performance as the ideal adaptive BSMC.
In this paper, search method and sliding mode observer are developed for efficiency optimization of induction motor. The proposed control scheme consists of efficiency controller and adaptive backstepping controller. A search controller for which information of input of fuzzy controller is included in efficiency controller that uses a direct vector controlled induction motor. The search controller is based on the "Rosenbrock" method and finds the flux level at the minimum input power of induction motor. Once this optimal flux level has been determined, this information is utilized to update the rule base of a fuzzy controller A sliding mode observer is designed to estimate rotor flux and an adaptive backstepping controller is also used to compensate for mechanical uncertainties in the speed control of induction motor. Simulation results are presented to validate the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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