International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.113-118
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2001
In this paper, we develop an optimal intelligent digital redesign method for a class of fuzzy-model-based controllers, effective for stabilization of continuous-time complex nonlinear systems. Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is used to extend the results of the classical digital redesign technique to complex nonlinear systems. Unlike the conventional intelligent digital redesign technique reported in the literature, the proposed method utilized the recently developed LMI optimization technique to obtain a digitally redesigned fuzzy-model-based controller. Precisely speaking, the intelligent digital redesign problem is converted to an equivalent optimization problem, and the LMI optimization method is used to find the digitally redesigned fuzzy-model-based controller. A numerical example is provided to evaluate the feasibility of the proposed approach.
Digital redesign is yet another efficient tool to convert a pre-designed analog controller into a sampled-data one to maintain the analog closed-loop performance in the sense of state matching. A rising difficulty in developing a digital redesign technique for trackers with time-varying references is the unavailability of a closed-form discrete-time model of a system, even if it is linear time-invariant. A way to resolve this is to approximate the time-varying reference as a piecewise constant one, which deteriorates the state matching performance. Another remedy may be to decrease a sampling period, which however could numerically destabilize the optimization-based digital redesign condition. In this paper, we develop a digital redesign condition for time-varying trackers by approximating the time-varying reference through a triangular hold and by introducing delta-operated discrete-time models. It is shown that the digitally redesigned sampled-data tracker recovers the performance of the pre-designed analog tracker under a fast sampling limit. Simulation results on the formation flying of satellites convincingly show the effectiveness of the development.
This paper proposes an approach to attitude control artificial satellites with jet-engine. The jet-engine produces on-off thrust, which can be modelled as pulse-width-modulated (PWM) function. Therefore, the problem is converted to design a PWM controller and we develop an efficient technique for this purpose using digital redesign. The digital redesign is a converting technique a well-designed analog controller into the equivalent digital one maintaining the property of the original analog control system in the sense of state-matching. The redesigned digital controller is again converted into PWM controller using the equivalent area principle. We show a computer simulation of the attitude control of artificial satellites.
This paper presents a simple and new digital redesign algorithm for fuzzy-model-based controllers. In the first stage, a continuous-time TS fuzzy model is constructed for a given continuous-time nonlinear system and a corresponding continuous-time fuzzy-model-based controller is established based on the existing controller synthesis algorithms. In the second stage, the continuous-time fuzzy-model-based controller is converted to equivalent discrete-time fuzzy-model-based controller, aiming at maintaining the property of the analogue controlled system, which are called intelligent digital redesign. Finally, the proposed method is applied to the digital control of inverted pendulum system to shows the effectiveness and the effectiveness and the feasibility of the method.
In this paper, a complete solution to fuzzy-model-based digital redesign problem (IDR) for sampled-data nonlinear systems is presented, The term of intelligent digital redesign (IDR) is to design a digital fuzzy controller such that the sampled-data closed-loop fuzzy system is equivalent to the continuous-time closed-loop fuzzy system using the state matching, Its solution is simply obtained by linear transformation, Under the proposed sampled-data controller, the states of the sampled-data and continuous-time fuzzy system are completely matched at every sampling points.
In this paper, the optimal digital redesign is studied within the framework of fuzzy systems and dual-rate sampling control theory. An equivalent fast-rate discrete-time state-space model of the continuous-time system is constructed by using fuzzy inference systems. To obtain the optimal feedback gains developed in the continuous-time system, the constructed fuzzy system is converted into a continuous-time system. The developed continuous-time control law is converted into an equivalent slow-rate digital control law using the proposed digital redesign method. The digital redesign technique using a fuzzy model is employed to simulate the inverted pendulum dynamics.
In this paper, we propose a systematic method for intelligent digital redesign of a fuzzy-model-based controller for continuous-time nonlinear system which may also contain system uncertainties. The continuous-time uncertain TS fuzzy model is first contructed to represent the uncertain nonlinear system. A parallel distributed compensation(PDC) technique is then used to design a fuzzy-model-based controller for both stabilization. The designed continuous-time controller is then converted to an equivalent discrete-time controller by using a globally intelligent digital redesign method. This new technique is designed by a global matching of state variables between analog control system and digital control system. This new design technique provides a systematic and effective framework for integration of the fuzzy-model-based control theory and the advanced digital redesign technique for nonlinear systems with uncertainties. Finally, Chaotic Lorenz system is used as an illustrative example to show the effectiveness and the feasibility of the developed design method.
This paper proposes a delta-operator-based digital redesign (DR) technique. An asymptotic property of the delta-operator-based DR is analyzed. The performance recovery is proved as a sampling time approaches zero.
In this paper, a novel intelligent digital redesign (IDR) technique is proposed for the nonlinear interconnected systems which can be represented by a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The IDR technique is to convert a pre-designed analog controller into an equivalent digital one. To develop this method, the discretized models of the analog and digital closed-loop system with the decentralized controller are presented, respectively. Using these discretized models, the digital decentralized control gain is obtained to minimize the norm between the state variables of the analog and digital closed-loop systems and stabilize the digital closed-loop system. Its sufficient conditions are derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a numerical example is provided to verify the effectiveness of the proposed technique.
Digital redesign techniques are to derive a digital controller fred the existing continuous controller and its plant so that the performance of the digitally controlled system is matched as closely as possible to that of the original continuous system at the sampling instants. Recently a new digital redesign technique, was developed to use the generalized sampled-data hold function(GSHF) based on the the grammian matrix. With this new technique the digitally redesigned system showed several good features compared with any existing technique in terms of the state match at the sampling instants, the large sampling period, and the transient reponses. This paper concerns a further improvement of the new digital redesign technique by employing the discrete grammian matrix instead of the continuous grammian matrix in defining GSHF. With this modification, it was observed by simulation that the transient response of the modified digital system shows far better performance than the digital system based on the continuous grammian matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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