In this paper, a stable adaptive composite control system consisting of a PID and a fuzzy controllers is designed to control nonlinear systems. In the fuzzy controller, parameters of membership functions characterizing the linguistic terms change according to some adaptive law. Also, parameters of PID controller change according to some adaptive law. These adaptive laws are based on the Lyapunov synthesis approach. Then, it is proved that the closed-loop system using such an adaptive composite control system is globally stable in the sense that all signals involved are bounded and the tracking error converges to zero. We apply this adaptive composite control system to control a nonlinear system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.584-596
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2019
This paper presents a Modified Adaptive Complementary Sliding Mode Control (MACSMC) system for the longitudinal motion control of the Fully-Submerged Hydrofoil Craft (FSHC) in the presence of time varying disturbance and uncertain perturbations. The nonlinear disturbance observer is designed with less conservatism that only boundedness of the derivative of the disturbance is required. Then, a complementary sliding mode control system combined with adaptive law is designed to reduce the bound of stabilization error with fast convergence. In particularly, the modified complementary sliding mode surface which contains the estimation of the disturbance can reduce the switching gain and retain the normal performance of the system. Moreover, a hyperbolic tangent function contained in the control law is utilized to attenuate the chattering of the actuator. The global asymptotic stability of the closed-loop system is demonstrated utilizing the Lyapunov stability theory. Ultimately, the simulation results show the effectiveness of the proposed approach.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.32-43
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1999
Adaptive robust control scheme is introduced for flexible joint manipulator with nonlinearities and uncertainties. The system does not satisfy the matching condition due to insufficient actuators for each node. The control only relies on the assumption that the bound of uncertainty exists. Thus, the bounded value does not need to be known a prior. The control utilizes the update law by estimating the bound of the uncertainties. The control scheme uses the backstepping method and constructs a state transformation. Also, stability analysis is done for both transformed system and original system.
This paper presents a novel control methodology for communication network based nonlinear systems with time delay nature. We construct a nominal nonlinear control law for representing a linear model and a reset control system which is aimed for corrective control strategy to compensate system error due to uncertain time delay through wireless communication network. Next, online neural control approach is proposed for overcoming nonstationary statistical nature in the network topology. Additionally, DBN (Dynamic Bayesian Network) technique is accomplished for modeling of its dynamics in terms of casuality, which is then utilized for estimating prediction of system output. We evaluate superiority and reliability of the proposed control approach through numerical simulation example in which a nonlinear inverted pendulum model is employed as a networked control system.
The results of control law design for a tilt-rotor unmanned aerial vehicle that has a nacelle mounted wing extension (WE) are presented in this paper. It consists of a control surface mixer, stability and control augmentation system (SCAS), hold mode for altitude / speed / heading, and a guidance mode for preprogram and point navigation which includes automatic take-off and landing. The conversion corridor and the control moments derivatives between the original tilt-rotor and its variant of the nacelle mounted WE were compared to show the effectiveness of the WE. The nacelle conversion of the original tilt-rotor starts when the airspeed is greater than 30 km/h but its WE variant starts at 0 km/h in order to reduce the drag caused by the high incidence angle of the WE. The stability margins of the inner loop are presented with the optimization approach. The outer loops for the hold mode are designed with trial and error methods with linear and nonlinear simulation. The main control parameter for altitude control of the helicopter mode is thrust command and it is transferred to the pitch attitude command in airplane mode. Otherwise, the control parameter for the speed of the helicopter mode is the pitch attitude command and it is transferred to the thrust command in airplane mode. Therefore the speed and altitude hold mode are coupled to each other and are engaged at the same time when an internal pilot engages any of the altitude or speed hold modes. The nonlinear simulation results of the guidance control for the preprogrammed mode and point navigation are also presented including automatic take-off and landing in order to prove the full control law.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.91-94
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1996
This paper presents an approach to estimation of learning gain in iterative learning control for discrete-time affine nonlinear systems. In iterative learning control, to determine learning gain satisfying the convergence condition, we have to know the system model. In the proposed method, the input-output equation of a system is identified by neural network refered to as Piecewise Linearly Trained Network (PLTN). Then from the input-output equation, the learning gain in iterative learning law is estimated. The validity of our method is demonstrated by simulations.
An adaptive fuzzy controller is constructed from a set of fuzzy IF-THEN rules whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation law for the purpose of controlling the plant to track a given trajectory. Adaptive fuzzy controller of this paper is designed based on the Lyapunov synthesis approach The adaptive fuzzy controller is designed through the following steps: first, construct an initial controller based on linguistic descriptions(in the form of fuzzy IF-THEN rules) about the unknown plant from human experts; then, develop an adaptation law to adjust the parameters of the fuzzy controller on-line, the adaptive fuzzy controllers are used to control the inverted pendulum to track a given trajectory.
Recently, the problem associated with the achievement of desired trajectories for non-linear robotic manipulatory systems are researched. The control system which is designed for this robot manipulator, poses a number of severe problem. The methods proposed to deal with the problem fall loosely into three main classes : "direct" "adaptive", "anthropomorphic". Besides there is an approach which is described based upon the application of optimal control theory. In this paper, using the optimal theory, we choose error-coordinate, between the desired trajectories and the practical as the state values, and determine the control law U which minimize a corresponding performance criterion. Let's consider the robotic arm proposed by Freund and set up the deviations of it's trajectory as a measure of performance. To find the optimal control law $U^*$ and the next state value which need to obtain $U^*$ here, we should introduced the conjugate gradient algorithm and the Runge Kutta method.
전자식 비행제어 항공기의 비행제어계설계, 지상 모의 시험 및 공중 모의 비행시험에 의한 비행성 평가를 수행하였다. 전자식 비행제어 항공기는 고등훈련기 형상을 가지며, 세로축 비행제어법칙은 수직가속도와 피치 각속도 추종시스템이며, 가로/방향축 비행제어법칙은 롤 각속도 및 가로가속도 추정시스템을 채택하였다. 대상항공기의 비행운동 평가는 공중모의 시험 항공기를 활용하였으며, 비행시험결과 최대불안정 영역에서는 Level 1, 착륙 접근 영역에서는 Level 1/2의 만족할 만한 비행성 결과를 보여 본 비행제어계 설계 타당성을 입증하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.702-712
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2008
This paper presents a novel approach for controlling electrically driven robot manipulators based on voltage control. The voltage-based control is preferred comparing to torque-based control. This approach is robust in the presence of manipulator uncertainties since it is free of the manipulator model. The control law is very simple, fast response, efficient, robust, and can be used for high-speed tracking purposes. The feedback linearization is applied on the electrical equations of the dc motors to cancel the current terms which transfer all manipulator dynamics to the electrical circuit of motor. The control system is simulated for position control of the PUMA 560 robot driven by permanent magnet dc motors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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