This paper considers guaranteed cost output feedback controller for the uncertain time-varying delay systems with delays in state and control input. The uncertainty in the system is assumed to be norm-bounded and time-varying. The sufficient condition for the existence of controller and the guaranteed cost output feedback controller design method are presented. Also, using some changes of variables and Schur complements, the obtained sufficient condition can be reformulated as LMI forms in terms of transformed variables. Using the obtained LMI variables, we derive guaranteed cost controller gain and guaranteed cost.
Balancing left/right cardiac output is essential for the automatic control of total artificial hearts(TAH). A fuzzy logic-based control method is presented. We use left atrial pressure( LAP) ann right a'rial pressure( RAP ) as indicators for left/right balancing. The fuzzy controller has four input variables which are measured LAP and RAP and their gradients. Desired variations in left cardiac output(LCO) and right cardiac output(RCO) are cal- culated to keep LAP and RAP within the Physiological limlts. Computer simulations were performed to adjust fuzzy membership functions for variables and verify this control method. Results from simulations showed that LAP and RAP returned to the physiological limits while AoP and PAP stayed within the physiological limits.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.2
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pp.411-416
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2010
In this paper, an integral variable structure static output feedback controller with an integral-augmented sliding surface is designed for the improved robust control of a uncertain system under unmatched system uncertainty and matched input matrix uncertainty and disturbance satisfying some conditions. To effectively remove the reaching phase problems, an output dependent integral augmented sliding surface is proposed. Its equivalent control and ideal sliding mode dynamics are obtained. The previous some limitations is overcome in this systematic design. A stabilizing control with the closed loop exponential stability is designed for all unmatched system matrix uncertainties and proved together with the existence condition of the sliding mode on S=0. To show the usefulness of the algorithm, a design example and computer simulations are presented.
Based on the average method and the geometrical technique to calculate the average value, the average model of the open-loop step-up converter in CCM operation is established. The DC equilibrium point and corresponding small signal model is derived. The control-to-output transfer function is presented and analyzed. The theoretical analysis and PSIM simulations shows that the control-to-output transfer function includes not only the DC input voltage and the DC duty cycle, but also the two inductors, the two energy-transferring capacitors, the switching frequency and the load. Finally, the hardware circuit is designed, and the circuit experimental results are given to confirm the effectiveness of theoretical derivations and analysis.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.241-245
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2001
The existing fuzzy traffic controllers construct the rule-base based on the intuitive knowledge and experience or the standard rule-base, but the rule-base constructed by the above methods has difficulty in representing exactly and detailedly the control knowledge of the export and the operator. Therefore, in this paper, we propose a method that can improve the performance of the fuzzy traffic control by designing the fuzzy traffic controller which represents the control knowledge more exactly. The proposed method so modifies the position and shape of the fuzzy membership function based on the input-output data clustering that the fuzzy traffic controller can represent the control knowledge more exactly. Our method use the rough control knowledge based on intuitive knowledge and experience as the evaluation function for clustering the input-output data.
The fuzzy traffic controller designed by the our method could represent the control knowledge of the expert and the operator more exactly, and it outperformed the existing controller in terms of the number of passed vehicles and the wasted green-time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.97-105
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1996
In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.
This paper proposes a multimode hybrid control strategy that can achieve zero-voltage switching of primary switches and zero-current switching of secondary rectifier diodes in a wide input voltage range for full-bridge LLC resonant converters. When the input voltage is lower than the rated voltage, the converter operates in Mode 1 through the variable-frequency control strategy. When the input voltage is higher than the rated voltage, the converter operates in Mode 2 through the VF and phase-shift control strategy until the switching frequency reaches the upper limit. Then, the converter operates in Mode 3 through the constant-frequency and phase-shift control strategy. The secondary-side diode current will operate in the discontinuous current mode in Modes 1 and 3, whereas it will operate in the boundary current mode in Mode 2. The current RMS value and conduction loss can be reduced in Mode 2. A detailed theoretical analysis of the operation principle, the voltage gain characteristics, and the realization method is presented in this paper. Finally, a 500 W prototype with 100-200 V input voltage and 40 V output voltage is built to verify the feasibility of the multimode hybrid control strategy.
The ways to interact with digital appliances are becoming more diverse. Users can control appliances using a remote control and a touch-screen, and appliances can send users feedback through various ways such as sound, voice, and visual signals. However, there is little research on how to define which output method to use for providing feedback according to the user' input method. In this study, we designed an experimental study that seeks to identify how to appropriately match the output method - voice and sound - based on the user input - voice and button. We made four types of interaction with two kinds input methods and two kinds of output methods. For the four interaction types, we compared the usability, perceived satisfaction, preference and suitability. Results reveals that the output method affects the ease of use and perceived satisfaction of the input method. The voice input method with sound feedback was evaluated more satisfying than with the voice feedback. However, the keying input method with voice feedback was evaluated more satisfying than with sound feedback. The keying input method was more dependent on the output method than the voice input method. We also found that the feedback method of appliances determines the perceived appropriateness of the interaction.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.3
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pp.453-459
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2008
The neural network is currently being used throughout numerous control system fields. However, it is not easy to obtain an input-output pattern when the neural network is used for the system of a single feedback controller and it is difficult to obtain satisfactory performance with when the load changes rapidly or disturbance is applied. To resolve these problems, this paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for control and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The real plant object for controlling of this mode implements a simple neural network controller replacing the activation function and provides the error back propagation path to calculate the error at the output node. As the controller is designed using a simple structure neural network, the input-output pattern problem is solved naturally and real-time learning becomes possible through the general error back propagation algorithm. The new algorithm applied neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and shows a robust performance for rapid load change and disturbance, in which the permissible error surpasses the range border. The effect of the proposed control algorithm was verified in a test that controlled the speed of a motor equipped with a high speed computing capable DSP on which the proposed algorithm was loaded.
In this paper, we propose a two-input two-output fuzzy controller to improve the performance of transient response and to eliminate the steady state error. The outputs of this controller are the control input calculated by position-type fuzzy controller and the accumulated error scaling factor. Here, the accumulated error scaling factor is adjusted on-line by fuzzy rules according to the current trend of the controlled process. To show the usefulness of the proposed controller, it is applied to several systems that are difficult to get satisfactory response by conventional PD controllers or PI controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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