In this paper, we consider the approximate controllability for a class of semilinear integro-differential functional control equations in which nonlinear terms of given equations satisfy quasi-homogeneous properties. The main method used is to make use of the surjective theorems that is similar to Fredholm alternative in the nonlinear case under restrictive assumptions. The sufficient conditions for the approximate controllability is obtain which is different from previous results on the system operator, controller and nonlinear terms. Finally, a simple example to which our main result can be applied is given.
This paper presents adaptive control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller Fuzzy logic is control incorrect system without correct mathematical modeling. And, neural network has learning ability, error interpolation ability of information distributed data processing, robustness for distortion and adaptive ability. To reduce the number of fuzzy rules of the FLS(fuzzy logic system), we consider the properties of robot dynamic. In fuzzy logic, speciality and optimization of rule-base creation using learning ability of neural network. This paper presents control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller. In proposed controller, fuzzy input is trajectory following error and trajectory following error differential ...
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.516-521
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1993
In order to hold a underwater vehicle at a depth, we can modulate buoyancy that acts on the underwater vehicle. In this research, by using a ballon, we was able to generate buoyancy that could control depth in which vehicle was operate. And in order to control flux of air that was flowed in balloon, we used solenoid valve, relief valve and so on. We derived differential equations of volume of balloon, pressure of inside of balloon, dynamic of underwater vehicle, and air flux for the simulation and linearized these differential equation. So we designed LQG/LTR controller, and applied the controller to nonlinear system. Through the simulation, we compares the nonlinear system with the linear system and investigated the operation of solenoid valve.
This paper presents a lateral stability control for rear wheel drive (RWD) vehicles using electronic limited slip differentials (eLSD). The proposed eLSD controller is designed to increase the understeer characteristic by transferring torque from the outside to inside wheel. The proposed algorithm is devised to improve the lateral responses at the steady state and transient cornering. In the steady state response, the proposed algorithm can extend the region of linear cornering response and can increase the maximum limit of available lateral acceleration. In the transient response, the proposed controller can reduce the yaw rate overshoot by increasing the understeer characteristic. The proposed algorithm has been investigated via computer simulations. In the simulation results, the performance of the proposed controller is compared with uncontrolled cases. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the vehicle lateral stability and handling performance.
A Newly proposed control methodology applied to the aeroelastic system experiencing flutter is investigated and its performance is verified experimentally. The flexible cantilever beam slicked with piezofilm sensor and piezoceramic actuator is modelled in physical domain. Dynamic moment equation for the system is derived via Ito's stochastic differential equation and F-P-K equation. Also system's characteristics in stochastic domain is analyzed simultaneously. LQG controller is designed and used in physical and stochastic domain. It is shown experimentally that the vibration of beam is controlled effectively by designed LQG controller in physical domain. By comparing the result with that of LQG controller designed in stochastic domain, it is shown that the new control method, called Heo-stochastic control technique, has better performance as a controller.
In this paper, we investigate necessary and sufficient conditions for the approximate controllability for semilinear stochastic functional differential equations with delays in Hilbert spaces without the strict range condition on the controller even though the equations contain unbounded principal operators, delay terms and local Lipschitz continuity of the nonlinear term.
In this paper, we consider one of robust control system, fuzzy PI+fuzzy D controller dealing with noise, load, changed parameters of plant. We apply PI+D controller with a design for output of differential function and, we plan fuzzy controller with input for PID parameter of PI+D controller so We design control system meet with the change of environment with robust in relation to change of parameter. Fuzzy control is possessed of easy 4 rules and membership function and We design fuzzy PI+fuzzy D controller. Plant of this paper make a choice of 3 phase induction motor.
This is concerned with the development and design of automatic maneuvering system using Differential Global Positioning System(DGPS). To achievement of autonomous maneuvering controller for giant ship, first, we investigated automatic maneuvering controller using DGPS in motor car. The sensors are configured with DGPS and digital compass. We calculated velocity and steering angle of motor car based on sensor signal. To design the controller, we derived the bicycle model and developed critically damped controller. The critically damped controller can be tracing previously appointed position in the fastest time. We are used a laptop computer to realize and the control algorithm is programmed by visual basic software. The obtained experimental results from developed system show unmanned motor car is good tracing planed positions. Hence, the system is looking forward to use the autonomous maneuvering control fur giant ship.
In this paper, we present a robust $H^{\infty}$ controller design method for parameter uncertain time-varying systems with disturbance and that have time-varying delays in both state and control. It is found that the problem shares the same formulation with the $H^{\infty}$ control problem for systems without uncertainty. Through a certain differential Riccati inequality approach, a class of stabilizing continuous controller is proposed. For parameter uncertainties, disturbance and time varying delays, proposed controllers the plant and guarantee an $H^{\infty}$ norm bound constraint on disturbance attenuation for all admissible uncertainties. Finally a numerical example is given to demonstrate the validity of the results.ts.
The control of a linear system with random coefficients is discussed here. The cost function is of a quadratic form and the random coefficients are assumed to be completely observable by the controller. Stochastic Process involved in the problem by the controller. Stochastic Process involved in the problem formulation is presented to be the unique strong solution to the corresponding stochastic differential equations. Condition for the optimal control is represented through the existence of solution to a Cauchy problem for the given nonlinear partial differential equation. The optimal control is shown to be a linear function of the states and a nonlinear function of random parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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