• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.208-213
• /
• 2013

부족구동시스템은 제어되어야 하는 자유도보다 더 적은 수의 구동부를 가진 시스템으로 특정질 수 있으며, 이런 시스템을 제어하기 위한 알고리즘을 찾는 문제에 대한 관심이 지속적으로 증대되고 있다. 가변구조시스템 이론을 기반으로 하는 슬라이딩 모드 제어기는 비선형 시스템을 제어하는데 있어 강건한 도구를 제공하고 있다. 본 논문에서는 부족구동시스템을 효과적으로 제어하기 위한 적분슬라이딩 함수를 이용한 슬라이딩 모드 제어기를 제안하고, Lyapunov 안정도 이론을 이용하여 점근적 안정성을 입증하였다. 제안된 제어기의 효용성을 검증하기 위해 대표적인 부족구동시스템인 아크로봇 (Acrobot)을 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. 아크로봇의 동적 모델은 Mathworks사의 Simscape을 이용하여 구현하였으며, 제어기 구성은 Simulink를 이용하여 구성하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 제어기의 유용성과 효과성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.28-35
• /
• 2012

본 논문에서는 상태변수 및 입력변수에 시간지연을 가지는 이산 퍼지 마코비안 점프 시스템의 $H_{\infty}$ 퍼지 제어기 설계 방법을 나타낸다. 시간지연 퍼지 마코비안 점프 시스템은 마코비안 점프 파라미터를 갖는 시간 지연 비선형 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현된 것이다. 확률 리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 폐루프 시스템이 안정하며 $H_{\infty}$ 성능 조건을 만족하는 조건식을 유도한다. 확률 리아프노프 함수는 시스템 모드에 따라 변하는 함수이다. 유도된 조건식으로부터 제어기 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타내며, 제어기는 선형행렬부등식의 해로부터 직접 구할 수 있다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권6호
• /
• pp.46-54
• /
• 1998

본 논문은 파라미터 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 안정화하며, 폐루프 시스템의 외란감쇠에 대한 $L_{2}$ 이득 제한조건을 만족시키는 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계기법을 제시한다. 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 불확실성을 갖는 Takagi-Sugeno(T-S) 모델로 표현하고 병렬 분산 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. 파라미터 불확실성을 갖는 T-S 퍼지모델에 대한 감쇠율을 만족하는 폐루프 시스템의 안정성 조건과 Lyapunov 함수를 이용하여 외란감쇠 조건을 유도하고, 선형 행렬 부등식(LMI: linear matrix inequality)을 이용하여 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 구한다. 마지막으로 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계 예를 보인다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제37권3호
• /
• pp.55-62
• /
• 2000

0.8㎛ single poly CMOS 집적회로로 구현된 이산시간 전압모드 혼돈 발생회로의 동작특성을 분석하였다. 회로내 비선형 함수 블록에 대한 선형근사식을 유도하여, 실험적으로 제작한 혼돈 발생회로의 해석이 가능하도록 하였다. 혼돈상태 판별의 주요 지표인, 입력변수에 따른 분기도를 구하였고 초기값 의존성을 보여 주는 리아프노프 지수도 계산하였다. 뿐만 아니라 상태조건, 즉 평형상태, 주기상태, 혼돈상태에 따라 나타나는 시간파형 및 상태천이관계 그리고 주파수특성을 보여주는 전력스펙트럼도 구하여 상호 연관성을 보였다. 한편 집적화 된 혼돈 발생회로를 ±2.5V 전원, 10㎑의 클럭으로 구동시켜 입력전압에 따른 분기도를 측정하였고, 상태조건에 따라 다르게 나타나는 시간파형의 측정과 이의 전력스펙트럼 분석도 실시하여 해석결과와 비교하였다.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제13권1호
• /
• pp.139-160
• /
• 2013

In this paper, an intelligent robust control system (IRCS) for precision tracking control of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The IRCS comprises a recurrent wavelet-based interval type-2 fuzzy-neural-network controller (RWIT2FNNC), an RWIT2FNN estimator (RWIT2FNNE) and a compensated controller. The RWIT2FNNC combines the merits of a self-constructing interval type-2 fuzzy logic system, a recurrent neural network and a wavelet neural network. Moreover, it performs the structure and parameter-learning concurrently. The RWIT2FNNC is used as the main tracking controller to mimic the ideal control law (ICL) while the RWIT2FNNE is developed to approximate an unknown dynamic function including the lumped parameter uncertainty. Furthermore, the compensated controller is designed to achieve $L_2$ tracking performance with a desired attenuation level and to deal with uncertainties including approximation errors, optimal parameter vectors and higher order terms in the Taylor series. Moreover, the adaptive learning algorithms for the compensated controller and the RWIT2FNNE are derived by using the Lyapunov stability theorem to train the parameters of the RWIT2FNNE online. A computer simulation and an experimental system are developed to validate the effectiveness of the proposed IRCS. All of the control algorithms are implemented on a TMS320C31 DSP-based control computer. The simulation and experimental results confirm that the IRCS grants robust performance and precise response regardless of load disturbances and PMSM parameters uncertainties.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.239-245
• /
• 2002

본 논문에서는 입력에 제한이 있는 시간지연 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 방법을 제시한다. 포화입력을 갖는 시간지연 비선형 시스템을 시간지연과 포화입력을 갖는 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 병렬분산보상(PDC)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. Lyapunov 함수를 이용하여 시간지연과 포화입력을 갖는 $H_2/H_{\infty}$ 퍼지모델에 대한 폐루프 시스템의 안정성 조건과 LQ 성능을 최소화하는 조건을 유도하고, 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 선형행렬부등식(LMI: liner matrix inequality)을 이용하여 구한다. 제어기는 선형행렬부등식의 해를 구하므로써 바로 구할 수 있으며, 설계된 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기는 $H_{\infty}$ 노옴 한계값을 만족하면서 LQ성능의 상한값을 최소화한다. 마지막으로 포화압력으로 포화압력을 가지는 시간지연 비선형 시스템에 대해 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 사례를 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제8권6호
• /
• pp.1439-1450
• /
• 2013

This paper investigates a robust neuro-fuzzy control (NFC) method which can accurately follow the speed reference of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) in the existence of nonlinearities and system uncertainties. A neuro-fuzzy control term is proposed to estimate these nonlinear and uncertain factors, therefore, this difficulty is completely solved. To make the global stability analysis simple and systematic, the time derivative of the quadratic Lyapunov function is selected as the cost function to be minimized. Moreover, the design procedure of the online self-tuning algorithm is comparatively simplified to reduce a computational burden of the NFC. Next, a rotor angular acceleration is obtained through the disturbance observer. The proposed observer-based NFC strategy can achieve better control performance (i.e., less steady-state error, less sensitivity) than the feedback linearization control method even when there exist some uncertainties in the electrical and mechanical parameters. Finally, the validity of the proposed neuro-fuzzy speed controller is confirmed through simulation and experimental studies on a prototype IPMSM drive system with a TMS320F28335 DSP.

• International Journal of Automotive Technology
• /
• 제8권3호
• /
• pp.383-394
• /
• 2007

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.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제25권11호
• /
• pp.753-763
• /
• 2015

This paper proposes a decentralized robust adaptive neural network control scheme using multiple radial basis function neural networks for electrically driven robot manipulators with bounded input voltages in the presence of uncertainties. The proposed controller considers both robot link dynamics and actuator dynamics. Practically, the controller gain coefficients applied at each joint may be nonlinear time-varying and the input voltage at each joint is saturated. The proposed robot controller overcomes the various uncertainties and the input voltage saturation problem. The proposed controller does not require any robot and actuator parameters. The adaptation laws of the proposed controller are derived by using the Lyapunov stability analysis and the stability of the closed-loop control system is guaranteed. The validity and robustness of the proposed control scheme are verified through simulation results.

• 한국항해학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.55-66
• /
• 1997

In this paper, applications of neural networks to vibration control of flexible single link robot manipulator are ocnsidered. The architecture of neural networks is a hidden layer, which is comprised of self-recurrent one. Tow neural networks are utilized in a control system ; one as an identifier is called neuro identifier and the othe ra s a controller is called neuro controller. The neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by dynamic error-backpropagation algorithm(DEA). To guarantee concegence and to get faster learning, an approach that uses adaptive learning rates is developed by introducing a Lyapunov function. When a flexible manipulator is ratated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor torque should be controlle dinsuch as way, that the motor is rotated by a specified angle. while simulataneously stabilizing vibration of the flexible manipulators so that it is arrested as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, dynamic models for a flexible single link manipulator is derived, and LQR controller and nerual networks controller are composed. The effectiveness of the proposed nerual networks control system is confirmed by experiments.