In this paper, we propose a fuzzy iterative learning controller(FILC). It can control fully unknown dynamic plants through iterative learning. To design learning controllers based on the steepest descent method, it is one of the difficult problems to identify the change of plant output with respect to the change of control input(.part.e/.part.u). To solve this problem, we propose a method as follows: first, calculate .part.e/.part.u using a similarity measure and information in consecutive time steps, then adjust the fuzzy logic controller(FLC) using the sign of .part.e/.part..u. As learning process is iterated, the value of .part.e/.part.u is reinforced. Proposed FILC has the simple architecture compared with previous other controllers. Computer simulations for an inverted pendulum system were conducted to verify the performance of the proposed FILC.
Bhogadi, Dileep K.;Cho, Hyun-Chan;Kim, Kwang-Sun;Wilson, Sara
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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pp.71-74
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2008
The main object of this paper is concentrated on distance control of two robot arms of a humanoid using Fuzzy Logic Controller (FLC) for handling a common object. Serial Link Robot arms are widely used in most significantly in Humanoids serving for older people and also in various industrial applications. A method is proposed here that separates the interconnections between two robot arms so that the resulting model of two arms is decomposed into fuzzy logic based controller. The distance between two end effectors is always kept equal to that of the diameter of an object to be handled, so that the object would not fall down. Mathematical model of this system was obtained to simulate the behavior of serial robotic arms in close loop control before using fuzzy logic controller. Lagrangian equation of motion has been used to obtain the appropriate mathematical model of Robotic arms. The results are shown to provide some improvement over those obtained by more conventional means.
Anavatti, Sreenatha G.;Choi, Jin Young;Wong, Pupin P.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.494-500
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2004
The wing rock phenomenon is a high angle of attack aerodynamic motion manifested by limit cycle roll oscillations. Experimental studies reveal that direct control and manipulation of leading edge vortices, through the use of 'blowing' techniques is effective in the suppression of wing rock. This paper presents the design of a robust controller for the experimental implementation of one such 'blowing' technique - recessed angle spanwise blowing (RASB), to achieve wing rock suppression over a range of operating conditions. The robust controller employs Takagi - Sugeno fuzzy system, which is fine-tuned by experimental simulations. Performance of the controller is assessed by real-time wind tunnel experiments with an 80 degree swept back delta wing. Robustness is demonstrated by the suppression of wing rock at a range of angles of attack and free stream velocities. Numerical simulation results are used to further substantiate the experimental findings.
In this paper, a reference model following control system using a fuzzy logic controller(FLC) is proposed By using an integrator and a nonlinear hysteresis element, a reference model whose response has no overshoot and fast rise time is designed. A FLC is designed to follow as close as possible to the response of the reference model. The proposed design method is shown that the robustness and the optimal tracking property can be achieved under modeling error, disturbance and parameter perturbations. The effectiveness of the proposed design method is verified through the simulation that compare using the FLC with using a $H_{\infty}$ controller.
In this paper, a new control for the robust position control of a brushless direct drive(BLDD) motor using fuzzy logic controller(FLC) is presented. The integral-proportional(IP) position with speed FLC is employed to obtain the robust BLDD motor system, which is approximately linearized using the field-orientation method for an AC servo. The speed FLC for a BLDD motor has the two rule tables. One is the coarse rule table for the transient state and another is the fine rule table for the steady state. The overall system is controlled by using the microprossor in IBMPC 486 and the the robustness is also obtained.
본 연구에서는 gradient descent 알고리즘을 퍼지제어기의 동조를 위해 멤버십함수의 폭을 해석하는데 이용하였으며 이 해석은 퍼지 제어규칙의 전건부와 후건부 퍼지변수들을 변화시켜 보다 개선된 제어 효과를 얻기 위해 사용된다. 이 방법은 제어기의 파라미터들이 gradient descent 알고리즘의 반복 과정에서 제어변수를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 궤환 목표치 제어를 위해 7개의 멤버십함수와 49개의 규칙 그리고 2개의 입력과 1개의 출력을 갖는 FLC을 사용하였다. 추론은 Min-Max 합성법을 이용하였고 멤버십함수는 13개의 양자화 레벨에 대한 삼각 형태를 채택하였다.
This paper consider the control for the vehicle suspension system using electro-rheological damper. The study is performed by using of FLC(Fuzzy Logic Controller). The model used in the simulation is quarter car and the road disturbance is regarded as white noise random process with zero mean. Proposed control technique shows good agreement compared with the result from the conventional on-off/bang-bang type control technique.
A stable TSK-type FLC can be designed by the method of Parallel Distributed Compensation (PDC), but in this case, solving the LMI problem is not a trivial task. To overcome such a difficulty, a Time-Delay based FLC (TDFLC) is proposed. TSK-type TDFLC consists of Time-Delay Control (TDC) and Sliding Mode Control (SMC) schemes, which result in a robust controller basaed upon an integral sliding surface.
This paper is proposed by fuzzy-based MPPT control of photovoltaic to drive induction motor. Design and prototype implement of a fuzzy logic(FL) controller for maxim]m power extraction from a stand-alon photovoltaic Is proposed in this paper. Error and the change of error between maximum power and real power are used by input of fuzzy controller. Moreover, it output changing of voltage from control constant. The validity of this paper is proved by comparing maximum power point tracking and performance of motor drive through comparison fuzzy and PI of tradition method.
플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 논리와 정규화에 따라 스케일 계수를 자동조정하는 퍼지 제어기를 제안한다 모의 실험을 통하여 스케일 계수가 자동조정되는 퍼지제어기가 스케일 계수가 고정된 퍼지 제어기보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 그리고 DSP 프로세서를 사용하여 설계한 제어기를 구현한 후 실험결과를 관측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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