2-Axis Pan and Tilt Motion Platform, a complex multivariate non-linear system, may incur any disturbance, thus requiring system controller with robustness against various disturbances. In this study, we designed an adaptive backstepping compensated controller by estimating the disturbance and error using the Radial Basis Function Neural Network (RBF NN). In this process, Uniformly Ultimately Bounded (UUB) was demonstrated via Lyapunov and stability was confirmed. By generating progressive disturbance to the irregular frequency and amplitude changes, it was verified for various environmental disturbances. In addition, by setting the RBF NN input vector to the minimum, the estimated disturbance compensation process was analyzed. Only two input vectors facilitated compensatory function of RBF NN via estimating the modeling and control error values as well as irregular disturbance; the application of the process resulted in improved backstepping controller performance that was confirmed through simulation.
본 논문은 미지의 시간 지연을 갖는 비선형 상호 연결 시스템을 위한 분산 적응 출력 궤환 제어기를 제안한다. 미지의 시간 지연을 갖는 상호 연결 부분은 부시스템들의 모든 상태 변수를 포함한다. 적당한 르아브노브-크라소브스키 함수와 함수 예측 기법을 사용하여 시간 지연 함수들을 보상한다. 각각의 부시스템을 위한 시간에 독립적인 지역 제어기를 설계하기 위해 관측 동적 표면 제어 기법을 이용한다. 제어된 페루프 시스템의 모든 신호들이 준 전역적이고 균일하게 유계됨과 제어 오차가 원점 주위의 조절 가능한 주변으로 수렴함을 증명한다.
This paper proposes a robust adaptive fuzzy backstepping control scheme for trajectory tracking of an electrically driven nonholonomic mobile robot with uncertainties and actuator dynamics. A complete model of an electrically driven nonholonomic mobile robot described in this work includes all models of the uncertain robot kinematics with a nonholonomic constraint, the uncertain robot body dynamics with uncertain frictions and unmodeled disturbances, and the uncertain actuator dynamics with disturbances. The proposed control scheme uses the backstepping control approach through a kinematic controller and a robust adaptive fuzzy velocity tracking controller. The presented control scheme has a voltage control input with an auxiliary current control input rather than a torque control input. It has two FBFNs(Fuzzy Basis Function Networks) to approximate two unknown nonlinear robot dynamic functions and a robust adaptive control input with the proposed adaptive laws to overcome the uncertainties such as parameter uncertainties and external disturbances. The proposed control scheme does not a priori require the accurate knowledge of all parameters in the robot kinematics, robot dynamics and actuator dynamics. It can also alleviate the chattering of the control input. Using the Lyapunov stability theory, the stability of the closed-loop robot control system is guaranteed. Simulation results show the validity and robustness of the proposed control scheme.
This paper proposes a novel fault tolerant tracking control (FTTC) scheme for a class of nonlinear systems with actuator failures based on the policy iteration (PI) algorithm and the adaptive fault observer. The estimated actuator failure from an adaptive fault observer is utilized to construct an improved performance index function that reflects the failure, regulation and control simultaneously. With the help of the proper performance index function, the FTTC problem can be transformed into an optimal control problem. The fault tolerant tracking controller is composed of the desired controller and the approximated optimal feedback one. The desired controller is developed to maintain the desired tracking performance at the steady-state, and the approximated optimal feedback controller is designed to stabilize the tracking error dynamics in an optimal manner. By establishing a critic neural network, the PI algorithm is utilized to solve the Hamilton-Jacobi-Bellman equation, and then the approximated optimal feedback controller can be derived. Based on Lyapunov technique, the uniform ultimate boundedness of the closed-loop system is proven. The proposed FTTC scheme is applied to reconfigurable manipulators with two degree of freedoms in order to test the effectiveness via numerical simulation.
Campos, E.;Monroy, J.;Abundis, H.;Chemori, A.;Creuze, V.;Torres, J.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.211-224
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2019
This paper deals with a nonlinear controller based on saturation functions with variable parameters for set-point regulation and trajectory tracking control of an Autonomous Underwater Vehicle (AUV). In many cases, saturation functions with constant parameters are used to limit the input signals generated by a classical PD (Proportional-Derivative) controller to avoid damaging the actuators; however this abrupt bounded harms the performance of the controller. We, therefore, propose to replace the conventional saturation function, with constant parameters, by a saturation function with variable parameters to limit the signals of a PD controller, which is the base of the nonlinear PD with gravitational/buoyancy compensation and the nonlinear PD + controllers that we propose in this paper. Consequently, the mathematical model is obtained, considering the featuring operation of the underwater vehicle LIRMIA 2, to do the stability analysis of the closed-loop system with the proposed nonlinear controllers using the Lyapunov arguments. The experimental results show the performance of an AUV (LIRMIA 2) for the depth control problems in the case of set-point regulation and trajectory tracking control.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.379-387
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2007
In this paper, a nonlinear anti-sway controller for container cranes with load hoisting is investigated. The considered container crane involves a planar motion in conjunction with a hoisting motion. The control inputs are two (trolley and hoisting forces), whereas the variables to be controlled are three (trolley position, hoisting rope length, and sway angle). A novel feedback linearization control law provides a simultaneous trolley-position regulation, sway suppression, and load hoisting control. The performance of the closed loop system is shown to be satisfactory in the presence of disturbances at the payload and rope length variations. The advantage of the proposed control law lies in the full incorporation of the nonlinear dynamics by partial feedback linearization. The uniform asymptotic stability of the closed-loop system is assured irrespective of variations of the rope length. Simulation and experimental results are compared and discussed.
The brake gain adaptive wheel slip controller for a vehicle is designed in this paper. The brake gain from braking pressure to braking torque defined by friction coefficient, friction area and effective friction radius is estimated by the adaptive law based on the wheel slip dynamics. And the wheel slip controller is designed based on the estimated brake gain. The robustness of the designed controller is analyzed using Lyapunov function and the convergence of brake gain is verified. Proposed wheel slip controller is verified via CarSim simulation with two kinds of desired wheel slip ratio.
This paper considers the problem of robust stability for uncertain discrete-time interval time-varying delayed descriptor systems using any combinations of quantization and overflow nonlinearities. First, delay-dependent linear matrix inequality (LMI) condition for discrete-time descriptor systems with time-varying delay and quantization/overflow nonlinearities is presented by proper Lyapunov function. Second, it is shown that the obtained condition can be extended into descriptor systems with uncertainties such as norm-bounded parameter uncertainties and polytopic uncertainties by some useful lemmas. The proposed results can be applied to both descriptor systems and non-descriptor systems. Finally, numerical examples are shown to illustrate the effectiveness and less conservativeness.
We propose an adaptive nonlinear control algorithm for high precision tracking and stabilization of LOS(Line-of-Sight). The friction parameters of the LOS gimbal are estimated by off-line evolutionary strategy and the friction is compensated by estimated friction compensator. Especially, as the nonlinear control input in a small tracking error zone is enlarged by the nonlinear function, the steady state error is significantly reduced. The proposed algorithm is a direct adaptive control method based on the Lyapunov stability theory, and its convergence is guaranteed under the limited modeling error or torque disturbance. The performance of the pro-posed algorithm is verified by computer simulation on the LOS gimbal model of a moving vehicle.
A nonlinear speed controller for a surface mounted permanent magnet synchronous motor (PMSM) based on a newly developed adaptive backstepping approach is presented To compensate parameter uncertainties and load torque disturbance, a nonlinear adaptive backstepping control law and adaptive law are derived systematically through virtual control input and suitable Lyapunov function. Also, speed observer without using costly speed sensor is presented. Simulation results show that the proposed controller can observe the speed and track the reference speed signal generated by a reference model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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