This paper presents the control of an underactuated two-link robot called the Pendubot. Combining linearized state feedback control with Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy controller wide-range stabilization of Pendulum is achieved. The local stabilization controler is designed by linearinzing the dynamic equations about the several desired set point and using LQR(Linear Quadratic Regulator) techniques. Takagi-Sugeno methodology is used to control the nonlinear models near different operation points. Fuzzy controller is obtained by the fuzzy blending of the local controllers. The paper includes a description of the algorithm as well as real time experimental results for the Pendubot.
Naheem, Khawar;Choi, Young-Sik;Mwasilu, Francis;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Power Electronics
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제14권4호
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pp.704-711
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2014
This paper proposes a combined fuzzy adaptive sliding-mode voltage controller (FASVC) for a three-phase UPS inverter. The proposed FASVC encapsulates two control terms: a fuzzy adaptive compensation control term, which solves the problem of parameter uncertainties, and a sliding-mode feedback control term, which stabilizes the error dynamics of the system. To extract precise load current information, the proposed method uses a conventional load current observer instead of current sensors. In addition, the stability of the proposed control scheme is fully guaranteed by using the Lyapunov stability theory. It is shown that the proposed FASVC can attain excellent voltage regulation features such as a fast dynamic response, low total harmonic distortion (THD), and a small steady-state error under sudden load disturbances, nonlinear loads, and unbalanced loads in the existence of the parameter uncertainties. Finally, experimental results are obtained from a prototype 1 kVA three-phase UPS inverter system via a TMS320F28335 DSP. A comparison of these results with those obtained from a conventional sliding-mode controller (SMC) confirms the superior transient and steady-state performances of the proposed control technique.
The main objective of this paper is to control the speed of Nonlinear Hybrid Electric Vehicle (HEV) by controlling the throttle position. Various control techniques such as well known Proportional-Integral-Derivative (PID) controller in conjunction with state feedback controller (SFC) such as Pole Placement Technique (PPT), Observer Based Controller (OBC) and Linear Quadratic Regulator (LQR) Controller are designed. Some Intelligent control techniques e.g. fuzzy logic PD, Fuzzy logic PI along with Adaptive Controller such as Self Organizing Controller (SOC) is also designed. The design objective in this research paper is to provide smooth throttle movement, zero steady-state speed error, and to maintain a Selected Vehicle (SV) speed. A comparative study is carried out in order to identify the superiority of optimal control technique so as to get improved fuel economy, reduced pollution, improved driving safety and reduced manufacturing costs.
A direct adaptive state-feedback controller for highly nonlinear systems is proposed. This paper considers uncertain or ill-defined nonaffine nonlinear systems and employs a static fuzzy logic system (FLS). The employed FLS estimates. and adaptively cancels an unknown plant nonlinearity using its proved universal approximation property. A control law and adaptive laws for unknown fuzzy parameters and bounding constant are established so that the whole closed-loop system is stable in the sense of Lyapunov. The tracking error is guaranteed to be uniformly asymptotically stable rather than uniformly ultimately bounded with the aid of an additional robustifying control term. No a priori knowledge of an upper bound on an lumped uncertainty is required.
This paper deals with a robust ${\mathfrak{H}}_{\infty}$ controller design problem for waypoints tracking of large displacement unmanned underwater vehicles (LDUUVs) in Takagi-Sugeno fuzzy form. The LDUUV model uses a rudder to control its horizontal motion. We determine the order of waypoints based on their priorities and consider only surge force. A fuzzy controller in state-feedback form is taken and its design condition of is represented in terms of linear matrix inequalities. A numerical simulation is included to show the effectiveness of the theoretical development.
This paper presents an application where a Fuzzy-Logic Controller (FLC) is used at a supervisory level to implement mutual coordination of the steering of the two front wheels of a motorcar. The two front wheels are steered by two independent discrete time state feedback controllers with a view to optimize the steering slip angles. The functions of the two controllers are tied together by way of a FLC. Because of the presence of unmodelled dynamics and disturbances acting on the two sides, it is difficult to achieve the desired performance using conventional control systems. This is the primary reason that FLC is emploged to solve the problem. The results show that the implemented system achieved desired coupling between the two independent systems and thereby reduces the difference between the two steered angles.
In this paper, we address the robust adaptive backstepping controller using fuzzy neural network (FHIN) for a class of uncertain output feedback nonlinear systems with disturbance. A new algorithm is proposed for estimation of unknown bounds and adaptive control of the uncertain nonlinear systems. The state estimation is solved using K-fillers. All unknown nonlinear functions are approximated by FNN. The FNN weight adaptation rule is derived from Lyapunov stability analysis and guarantees that the adapted weight error and tracking error are bounded. The compensated controller is designed to compensate the FNN approximation error and external disturbance. Finally, simulation results show that the proposed controller can achieve favorable tracking performance and robustness with regard to unknown function and external disturbance.
Underwater robotic vehicles(URVs) have been an important tool for various underwater tasks such as pipe-lining, data collection, hydrography mapping, construction, maintenance and repairing of undersea equipment, etc because they have greater speed, endurance, depth capability, and safety than human divers. As the use of such vehicles increases, the vehicle control system is one of the most critical subsystems to increase autonomy of the vehicle. The vehicle dynamics are nonlinear and their hydrodynamic coefficients are often difficult to estimate accurately. It is desirable to have an intelligent vehicle control system because the fixed-parameter linear controller such as PID may not be able to handle these changes promptly and result in poor performance. In this paper we described and analyzed a new type of fuzzy model-based controller which is designed for underwater robotic vehicles and based on Takagi-Sugeno-Kang(TSK) fuzzy model. The proposed fuzzy controller: 1) is a nonlinear controller, but a linear state feedback controller in the consequent of each local fuzzy control rule; 2) can guarantee the stability of the closed-loop fuzzy system; 3) is relatively easy to implement. Its good performance as well as its robustness to parameter changes will be shown and compared with those of the PID controller by simulation.
In this note, a separation principle of the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based controller/observer is investigated. The separation principle of T-S fuzzy-model-based controller/observer sharing the premise parts in the fuzzy rule with directly measurable premise variables is well established. In that case, the fact that the augmented observer-based control system has the eigenvalues of the sub-closed-loop control system by the state-feedback controller and the sub-closed-loop observer error system is used to prove the separation principle. This paper studies the separation principle of T-S fuzzy-model-based controller/observer in which the premise variables cannot be directly measurable.
This paper is proposed to position and speed control of interior permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive without mechanical sensor. A adaptive fuzzy controller is applied for speed control of SPMSM drive A adaptive state observer is used for the mechanical state estimation of the motor. The observer was developed based on nonlinear model of SPMSM, that employs a d-q rotating reference frame attached to the rotor. A adaptive observer is implemented to compute the speed and position feedback signal. The validity of the proposed sensorless scheme is confirmed by various response characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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