This paper proposes a fuzzy-sliding mode control which is designed by a self tuning fuzzy inference method based on a genetic algorithm. Using the method, the number of inference rules and the shape of the membership functions of the proposed fuzzy-sliding mode control are optimized without the aid of an expert in robotics. The fuzzy outputs of the consequent part are updated by the gradient descent method. It is further guaranteed that the selected solution becomes the global optimal solution by optimizing Akaikes information criterion expressing the quality of the inference rules. In order to evaluate the learning performance of the proposed fuzzy-sliding mode control based on a genetic algorithm, a trajectory tracking simulation of the polishing robot is carried out. Simulation results show that the optimal fuzzy inference rules are automatically selected by the genetic algorithm and the trajectory control result is similar to the result of the fuzzy-sliding mode control which is selected through trial error by an expert. Therefore, a designer who does not have expert knowledge of robot systems can design the fuzzy-sliding mode controller using the proposed self tuning fuzzy inference method based on the genetic algorithm.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권2호
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pp.218-228
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2003
A hydraulic system is modeled as the second order differential equation with uncertain system parameters and disturbance composed of modeling errors. To Position the load of the hydraulic system to a desired point. the servo valve of the hydraulic system is controlled. As a control scheme. a global sliding mode control(GSMC) is Proposed Since the servo valve has a torque limit. the GSMC is designed to coordinate the position of the load along the minimum time trajectory within the torque limit. The Proposed control scheme can be designed with ranges of parametric uncertainties and specified torque limits. By the proposed control scheme, the closed form solution of the arriving time at the desired position can be estimated.
A new design of the sliding mode control is proposed for the uncertain linear time-varying second order system. The proposed control drives system states to the target point in the minimum time with specified ranges of parametric uncertainties and disturbances. One of the advantages of the proposed control scheme is that the control inputs do not go beyond saturation limits of the actuators. The other advantage is that the minimum arrival time and the acceleration of the second order actuators system can be estimated with given parametric bounds and can be expressed in the closed from; conversely, the designer can select actuators based on the condition of the minimum arrival time to the target point. The superior performance of the proposed control scheme to other sliding mode controllers is validated by computer simulations.
This paper addresses the analysis and design of fuzzy control systems for a class of complex uncertain single-input single-output nonlinear systems. The proposed method represents the nonlinear system using a Takagi-Cugeno fuzzy model and construct a global fuzzy logic controller by blending all local state feedback controllers with a sliding mode controller. Unlike the commonly used parallel distributed compensation technique, we can design a global stable fuzzy controller without finding a common Lyapunov function for all local control systems, and can obtain good tracking performance by using sliding mode control theory. Furthermore, stability analysis is carried out not for the fuzzy model but for the real nonlinear system with uncertainties. Duffing forced oscillation sysmte is used as an example to show the effectiveness and feasibility of the proposed method.
In this paper, a multi-input multi-output(MIMO) integral variable structure system with an integral-augmented sliding surface is designed for the improved robust control of uncertain multivariable system under the matched persistent disturbance. To effectively remove the reaching phase problems, the integral augmented sliding surface is proposed. Then for its design, the eigenstructure assignment technique is introduced to. To guarantee the designed performance against the persistent disturbance, the stabilizing control for multi-input system is also designed to generate the sliding mode on the integral sliding surface. The stability of the global system together with the existence condition of the sliding mode are investigated and proved for the case of multi input system in the presence of uncertainty and disturbance. The reaching phase is completely removed in proposed MIMO VSS by satisfying the two requirements. An example and computer simulations will be present for showing the usefulness of algorithm.
This paper considers a decentralized multiple faults detection and isolation (FDI) scheme for reconfigurable manipulators. Inspired by their modularization property, a global sliding mode (GSM) based stable adaptive fuzzy decentralized controller is investigated for the system in fault free, while for the system suffering from multiple faults (actuator fault and sensor fault), the decentralized sliding mode observer (DSMO) is employed to detect their occurrence. Hereafter, the time and location of faults can be determined by a fault isolation scheme via a bank of DSMOs. Finally, the effectiveness of the proposed schemes in controlling, detecting and isolating faults is illustrated by the simulations of two 3-DOF reconfigurable manipulators with different configurations successfully.
To deal with the operation performance degradation of permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives with uncertainties and unmodeled dynamics, this paper presents a finite-time nonlinear disturbance observer (FTNDO) based discretized integral sliding mode (DISM) composite control scheme. Based on the reaching-law approach, a DISM speed controller featuring a superior dynamic quality and global robustness against disturbances is constructed. This controller can avoid the reaching phase and overlarge control action. In addition, a sliding mode differentiator based FTNDO is devised and extended to the discrete-time domain for disturbance estimation. The attractive features of the FTNDO are that it can provide a finite-time converging estimation and alleviate the chattering effect in conventional sliding mode observers, while retaining robustness to parameter variations. By feeding the estimate forward to the pre-stage DISM controller, both disturbances and chattering can be significantly suppressed. Moreover, considering the estimation error of a FTNDO caused by discrete sampling, a stability analysis of the composite controller is discussed. Experimental results validate the superiority of the presented scheme.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.58-65
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2001
This paper proposes a self tuning fuzzy inference method by the genetic algorithm in the fuzzy-sliding mode control for a robot. Using this method, the number of inference rules and the shape of membership functions are optimized without an expert in robotics. The fuzzy outputs of the consequent part are updated by the gradient descent method. And, it is guaranteed that he selected solution become the global optimal solution by optimizing the Akaikes information criterion expressing the quality of the inference rules. The trajectory tracking simulation and experiment of the polishing robot show that the optimal fuzzy inference rules are automatically selected by the genetic algorithm and the proposed fuzzy-sliding mode controller provides reliable tracking performance during the polishing process.
Kim, Jinsu;Son, Sung-Han;Byungsun Cho;Park, Kang-Bak;Teruo Tsuji;Tsuyoshi Hanamoto
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.75.2-75
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2002
$\textbullet$ Sliding mode controller using new discrete reaching laws $\textbullet$ Time-delay control $\textbullet$ Global Uniform Ultimate Bounedness
Due to the clutch's non-linear dynamics, time-delays, external disturbance and parameter uncertainty, the automated clutch is difficult to control precisely during the launch process or automatic mechanical transmission (AMT) vehicles. In this paper, an enhanced fuzzy sliding mode controller (EFSMC) is proposed to control the automated clutch. The sliding and global stability conditions are formulated and analyzed in terms of the Lyapunov full quadratic form. The chattering phenomenon is handled by using a saturation function to replace the pure sign function and fuzzy logic adaptation system in the control law. To meet the real-time requirement of the automated clutch, the region-wise linear technology s adopted to reduce the fuzzy rules of the EFSMC. The simulation results have shown hat the proposed controller can achieve a higher performance with minimum reaching time and smooth control actions. In addition, our data also show that the controller is effective and robust to the parametric variation and external disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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