International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권2호
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pp.151-157
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2008
A non-fragile guaranteed cost control (GCC) problem is presented for a class of discrete time-delay nonlinear systems described by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The systems are assumed to have norm-bounded time-varying uncertainties in the matrices of state, delayed state and control gains. Sufficient conditions are first obtained which guarantee that the closed-loop system is asymptotically stable and the closed-loop cost function value is not more than a specified upper bound. Then the design method of the non-fragile guaranteed cost controller is formulated in terms of the linear matrix inequality (LMI) approach. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed design method.
This paper proposes the design of STATCOM(static synchronous compensator) stabilizer for improving power system stability using fuzzy logic controller(FLC). The STATCOM DC voltage regulator contributes negative damping to the power system as the installation of STATCOM DC voltage regulator. STATCOM stabiliser is superimposed on the AC voltage regulator to compensate the negative damping effect. To evaluate usefulness of the proposed method, we perform the nonlinear simulation on a single-machine infinite bus system. As results of the simulations, the proposed method shows better control performance than PI controller in terms of damping effects.
In this paper, the mathematical modeling and the design of controllers were performed for the dynamic performance simulation of the diesel engine for underwater vehicle. Nonlinear equations are acquired through the mathematical modeling using mean torque production model technique. Three kinds of controllers were designed for the perform simulation of the engine model. As the result of simulation, it was confirmed that each controller can be applied with regard to system characteristics and desired conditions etc.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
The conventional quantitative techniques of system analysis are intrinsically unsuited for dealing with humanistic systems. Therefore, the rule based modeling of fuzzy linguistic type has been developed for the analysis of humanistic systems and complex systems and it is very significant for analysis and design of fuzzy logic controller. The activated sludge process is a commonly used method for treating sewage and waste waters. A mathematical tool to build a fuzzy model of the activated sludge process where fuzzy implications and linear reasoning are used is presented in here. A root-mean square error is used as the criterion of the fuzzy model's adequacy to the A.S.P. and the least square method is used for the identification of optimum consequence parameters. A method of modeling of the activated sludge process using its input-output data and simulation results for its application are shown.
This paper proposes a practical gain-scheduling control law considering robust stability and performance of Linear Parameter Varying(LPV) systems in the presence of nonlinearities and uncertainties. The proposed method introduces LMI-based pole placement synthesis and also associates with a recently developed fuzzy control system based on Takagei-Sugenos fuzzy model. The sufficient conditions for robust controller design of linearized local dynamics and robust stabilization of fuzzy control systems are reduced to a finite set of Linear Matrix inequalities(LMIs) and solved by using co-evolutionary algorithms. The proposed method is applied to the longitudinal acceleration control of high performance aircraft with linear and nonlinear simulations.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권3호
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pp.216-223
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2016
This paper proposes a new controller design method for a fork-type lifter (FTL) of a transportation mobile robot. The transportation robot needs to pick up a package from a stack on a storage shelf and move on by a planned path in a logistics center environment. The position of the storage shelf is recognized by reading a QR code on the floor, and using this position, the robot can move to reach the storage shelf and pick up the package. PID controllers and an adaptive controller are designed to control the velocity of two wheels and the position of the FTL. An adaptive controller for the lifter is designed to elevate up and down on a slideway to the correct height position of the package on the stack of the storage shelf. The simulation results show that the PID controllers can respond smoothly to the desired angular velocity and the adaptive controller can adapt quickly and correctly to the desired height.
For an efficient sliding mode control system stability and chattering avoidance should be guaranteed. A continuation method using boundary layer is well known as one solution for this. However since not only model uncertainties and disturbances but also control task itself is variable. it is practically impossible to set controller parameters - control discontinuity, control bandwidth, boundary layer thickness - in advance. In this paper first an adaptation law of control discontinuity is introduced to assure system stability and then fuzzy logic based tuning algorithm of design parameters is applied based on monitored performance indices of tracking error, control chattering, and model precision. In the end maximum control bandwidth not exciting unmodeled dynamics and minimum control discontinuity, boundary layer thickness making system stable and free of chattering are found respectively. This eliminates control chattering and enhances control accuracy as much as possible under given control situation. In order to demonstrate the validity of the proposed algorithm safe headway maintenance control for autonomous transportation system is simulated. The control results show that the proposed algorithm guarantees system stability all the time and tunes control parameters consistently and in consequence implements an efficient control in terms of both accuracy and actuator chattering.
본 논문에서는 고전적인 슬라이딩 모드 제어에서 단점으로 나타나는 채터링을 감소시키고 도달 시간을 줄이기 위한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 전문가의 경험이나 직관에 주로 의존하는 제어 규칙의 획득을 쉽게 하기 위해 최대 경사법을 이용하여 슬라이딩 모드 조건이 만족되면서 채터링 현상을 줄이기 위한 제어 규칙의 결론부 파라미터를 수정하는 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 고전적인 가변 구조 제어 시스템의 장점인 외란, 매개변수 변화와 불확실성에 둔감한 성질을 그대로 간직하고 있다. 제안한 알고리즘의 유용성을 보이기 위해 도립 진자 시스템에 적용한 결과 채터링 감소와 빠른 응답 특성을 얻을 수 있다.
This paper deals with the problem of the global stabilization for a class of tension leg platform (TLP) nonlinear control systems. It is well known that, in general, the global asymptotic stability of the TLP subsystems does not imply the global asymptotic stability of the composite closed-loop system. Finding system parameters for stabilizing the control system is also an issue need to be concerned. In this paper, we give additional sufficient conditions for the global stabilization of a TLP nonlinear system. In particular, we consider a class of NN based Takagi-Sugeno (TS) fuzzy TLP systems. Using the so-called parallel distributed compensation (PDC) controller, we prove that this class of systems can be globally asymptotically stable. The proper design of system parameters are found by a swarm intelligence algorithm called Evolved Bat Algorithm (EBA). An illustrative example is given to show the applicability of the main result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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