Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.341-345
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1997
A novel fuzzy basis function vector-based adaptive control approach for Multi-input and Multi-output(MIMO) system is presented in this paper, in which the nonlinear plants is first linearised, the fuzzy basis function vector is then introduced to adaptively learn the upper bound of the system uncertainty vector, and its output is used as the parameters of the compensator in the sense that both the asymptotic error convergence can be obtained for the colsed loop nonlinear control system.
In this paper, a friction compensation scheme using a fuzzy logic is presented. For the precision positioning and tracking control, the proper friction compensation is essential. Friction compensation schemes based on velocity and controlling input or desired velocity, have limitations because the compensation values are fixed. In this paper, a fuzzy friction compensation scheme adjusts the compensation value depending on the velocity and the position error. The proposed fuzzy friction compensator is implemented in a linear positioning system. The performance is illustrated by simulations and experiments.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10b
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pp.59-70
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1995
Output performance improvement using fuzzy logic to the conventional control scheme for a magnetic levitation system is presented in this paper, Adverse characteristics of nonlinearity, unstability, system parameter variation, etc, in the levitation system are partially overcome by the general fuzzy control action. Using a PD type compensator, a coarse framework of output performance is provided to the levitation system. Then a fine regulation to the output performance requirement is obtained by the natural description of the control action in the form of fuzzy logic controller. This control action soothes the adverse characteristics of the levitation system. In this way a better output performance can be obtained in a real time experiment.
For the precision positioning and tracking control, the proper friction compensation is essential. The friction causes steady state error. The friction compensation based on the velocity and the controlling input or the desired velocity provides limited performance if the compensation value is fixed. In this paper, a friction compensation scheme using a fuzzy logic is proposed. The friction compensation amount is adjusted depending on the velocity and controlling input. The proposed fuzzy friction compensator with a pole-assignment controller is implemented in a linear positioning system. To illustrate the effectiveness of this scheme, computer simulations and experiments are carried out for the cases of no friction compensation, the proposed fuzzy friction compensation, and another friction compensation scheme based on velocity and control input, and the results are compared with each other.
Park, Geo-Dong;Jeon, Wan-Su;Kim, Jong-Hwa;Lee, Man-Hyeong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.2
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pp.149-155
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1997
본 논문에서는 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 향상시키기 위한 새로운 적응제어 구조를 전개하였다. 주어진 플랜트가 선형 시불변이라는 가정하에 표준 기준 모델 적응제어기가 적용될 경우 발생되는 출력오차는 플랜트의 비선형 시변특성으로 인하여 점근적으로 0에 수렴되지 않는다. 이때 미지의 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 방법으로 퍼지보상기를 사용하였으며 결과적으로 플랜트의 비선형 시변 특성을 보상하는 효과를 얻을 수 있었다. 퍼지 보상기로는 출력오차등의 조건에 따라 이득이 변하는 퍼지 PID 보상기를 도입하여 안정하게 설계되도록 노력하였다. 또한 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 것은 표준 기준 모델 적응제어기 내부의 모든 파라미터와 신호가 유한하게 됨을 의미하기 때문에, 제어시스템 전체의 안정도를 보장할 뿐만 아니라 결과적으로 과도응답 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 몇가지 예제를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석함으로써 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 본 논문에서 전개된 새로운 적응제어 구조의 타당성을 확인하였다.
A saturation and deadzone compensator is designed for robot systems using fuzzy logic (FL) and neural network (NN). The classification property of FL system and the function approximation ability of the NN make them the natural candidate for the rejection of errors induced by the saturation and deadzone. The tuning algorithms are given for the fuzzy logic parameters and the NN weights, so that the saturation and deadzone compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded parameter estimates. Formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The NN saturation and FL deadzone compensator is simulated on a robot system to show its efficacy.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.5
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pp.598-603
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2004
An optical head actuator of an optical disk drive consists of two servo mechanisms for the focusing and the tracking to acquire data from disk. As the rotational speed of the disk grows, the utilized lag-lead-lead compensator has known to be above its ability for precisely controlling the optical head actuator. To overcome the difficulty, this paper propose a new controller design method for optical head actuator based fuzzy proportional-integral-derivative (PID) control and the genetic algorithm(GA). It employs a two-stage control structure with a fuzzy PI and a fuzzy PD control and is optimized by the GA to yield the suboptimal fuzzy PID control performance. It is shown the feasibility of the proposed method through a numerical tracking actuator simulation.
Positioning system is widely used for many practical applications. This system requires a good controller to achieve high accuracy and fast response with simple and self-adjustable design. In order to satisfy the above requirements, a new practical controller for positioning systems, namely nominal characteristic trajectory following (NCTF) controller with PI compensator, has been proposed. However, the effect of actuator saturation can not be completely compensated for integrator windup when the object parameters vary. This paper presents a method to improve the NCTF controller by overcoming the problem of integrator windup by adopting a fuzzy system. The improvement of the NCTF controller is evaluated through simulation using a rotary positioning system. The simulation result has demonstrated the effectiveness of the compensated NCTF in overcoming the problem of integrator windup.
In this paper a robust speed controller for an induction motor is proposed. The speed controller consists or a fuzzy sliding adaptive controller(FSAC) and a sliding mode torque observer(SMTO). FSAC removes the problem or oscillations caused by discontinuous inputs of the sliding mode controller. The controller also provides robust characteristics against parameter and sampling time variations. Although, however, the performance of FSAC is better than PI controller and fuzzy controller in robustness, it generates the problem of slow response time. To alleviate this problem, a compensator, which performs feedforward control using torque signals produced by SMTO, is added. The simulation and hardware implementation results show that the proposed system is robust to the load disturbance, parameter variations, and measurement noises.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.6
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pp.176-187
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1995
The problem of designing intelligent cruise control system for a longitudinal motion of an automobile, which is powered by internal combustion engines coupled to an automatic multispeed transmission, is considered. The basic concept is a vehicle-following system which maintains desired spacing between vehicles. This system actuates throttle with the information of the spacing error so as to maintain proper spacing and improve passenger ride comfort. In designing the controller, a modified controller, i.e, PID gain scheduling and fuzzy controller with fuzzy compensator was developed in order to overcome the nonlinearities of the automobile and obtain better performance. The computer simulation results illustrate that the better vehicle responses were obtained with the modified fuzzy controller and, under this controller, the vehicle responses were found to be relatively insensitive to parameter variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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