An adaptive neural controller for perturbed strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural (or fuzzy) controllers are based on the backstepping scheme where the universal approximators are employed in every design steps. These schemes involve virtual controls and their time derivatives that make the stability analysis and implementation of the controller very complex. This fact is called 'explosion of complexty ' since the complexity grows exponentially as the system dynamic order increases. The proposed adaptive neural control scheme adopt the backstepping design procedure only for determining ideal control law and employ only one neural network to approximate the finally selected ideal controller, which makes the controller design procedure and stability analysis considerably simple compared to the previously proposed controllers. It is shown that all the time-varing signals containing tracking error are stable in the Lyapunov viewpoint.
본 논문은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 네트워크 기반 시스템의 안정도 분석 및 샘플치 퍼지 제어기 설계 방법에 관하여 논의한다. 먼저 대상이 되는 비선형 네트워크 시스템을 T-S (Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 표현한다. 제안하는 샘플치 퍼지 제어기를 모델링하는 퍼지 규칙과 같은 멤버쉽 함수를 가지게 설계한다. Lyapunov-Krasovskii의 안정화 이론을 도입하여 이를 바탕으로 뉴트럴 형태의 시간 지연을 갖는 T-S 퍼지 시스템의 안정도를 판별한다. T-S 퍼지 시스템의 안정도 조건을 제시하고 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 제안된 선형 행렬 부등식의 해를 통하여 샘플치 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기 위하여 수치적인 예를 적용한다.
본 논문에서는 이산 시간 신경망 제어 시스템의 안정도에 대한 해석을 하도록 한다. 우선 리아프노프의 직접법을 이용하여 신경망제어기를 포함하고 있는 시스템의 안정조건을 체계적으로 유도하고 이 유도된 안정조건을 반영하여 수정된 역전파 알고리즘을 제안한다. 이 수정된 역전파 알고리즘은 유도된 신경망 제어기 시스템의 안정조건을 반영한 학습 규칙이고 따라서 이를 이용하여 학습된 신경망 제어기의 경우 안정성을 보장하게 된다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험에서는 제안한 신경망 제어 시스템의 안정조건과 이를 반영한 수정 역전파 알고리즘을 통하여 주어진 플랜트를 학습 제어하도록 한다.
본 논문에서는 뉴트럴 타입 시간 지연을 갖는 네트워크 제어 시스템의 안정도 분석 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 네트워크상에서 발생하는 뉴트럴 타입 시간 지연을 모델링하며, 전체 네트워크 제어 시스템은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 비선형 시스템이 된다. 시간 지연 분산 방법을 이용하여 기존과 다른 새로운 안정도 조건을 유도한다. 리아프노푸 함수를 이용하여 제안된 네트워크 제어 시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 제안된 충분조건을 선형 행렬 부등식의 형태로 나타내고, 해를 통하여 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 예제를 통하여 제안된 이론의 타당성을 확인한다.
This paper presents a stabilization method for NCS (Networked Control Systems) with two additive time-varying delays. Each time delay component between the plant and the controller has different characteristics depending on communication network, and has the upper and lower bounds. The time delay occurring from the controller to the plant has an effect on the time delay occurring from the plant to the controller, and the relationship between two delays is taken into account on the stability analysis. Based on the two additive delay components and the bound conditions, the appropriate Lyapunov-Krasovskii functional and the LMI (Linear Matrix Inequality) method derive the stability condition and the $H_{\infty}$ norm constraint for time-varying delayed NCS. Simulation results are finally given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we present and analyze a LQ (Linear Quadratic) inverse optimal state-consensus protocol for continuous-time multi-agent systems with undirected graph topology. By Lyapunov analysis of the state-consensus error dynamics, we show the sufficient conditions on the algebraic connectivity of the graph to guarantee LQ inverse optimality and closed-loop stability. A more relaxed stability condition is also provided in terms of the algebraic connectivity. Finally, a formation control protocol for multiple mobile robots is proposed based on the target LQ inverse optimal consensus protocol, and the simulation results are provided to verify the performance of the proposed LQ inverse formation control method.
In this paper, we aim to construct a nonstandard finite difference (NSFD) scheme to solve numerically a mathematical model for cholera epidemic dynamics. We first show that if the basic reproduction number is less than unity, the disease-free equilibrium (DFE) is locally asymptotically stable. Moreover, we mainly establish the global stability analysis of the DFE and endemic equilibrium by using suitable Lyapunov functionals regardless of the time step size. Finally, numerical simulations with different time step sizes and initial conditions are carried out and comparisons are made with other well-known methods to illustrate the main theoretical results.
Dynamic friction and force ripple are the most predominant factors that affect the positioning accuracy of permanent magnet synchronous motor(PMSM) servo drives system, and it is desirable to compensate them in finite time with a continuous control law. In this paper, based on LuGre dynamic friction model, a robust adaptive skidding mode controller is proposed to compensate the nonlinear effect of friction and force ripple. The controller scheme consists of a PD component and a robust adaptive sliding mode controller for estimating the unknown system parameter. Using Lyapunov stability theorem, asymptotic stability analysis and position tracking performance are guaranteed. Simulation results well verify the feasibility and the effectiveness of the proposed scheme for high0precision motion trajectory tracking.
In this paper, it is presented an adaptive robust control system to implement real-time control of a robot manipulator. There are Quantitative or qualitative differences between a real robot manipulator and a robot modeling. In order to compensate these differences, uncertain factors are added to a robot modeling. The uncertain factors come from imperfect knowledge of system parameters, payload change, friction, external disturbance, etc. Also, uncertainty is often nonlinear and time-varying. In the proceeding work, we proposed a class of robust control of a robot manipulator and provided the stability analysis. In the work, we propose a class of adaptive robust control of robot manipulator with bound estimation. Through experiments, the proposed adaptive robust control scheme is proved to be an efficient control technique for real-time control of a robot system using DSP.
This paper presents the design and evaluation of a tiltrotor attitude controller. The implemented response type of the command augumentation system is Attitude Command Attitude Hold. The controller architecture can alleviate the need for extensive gain scheduling and thus has the potential to reduce development time. The control algorithm is constructed using the feedback linearization technique. And an on-line adaptive architecture that employs a neural network compensating the model inversion error caused by the deficiency of full knowledge tiltrotor aircraft dynamics is applied to augment the attitude control system. The use of Lyapunov stability analysis guarantees boundedness of the tracking error and network parameters. The performance of the controller is evaluated against ADS-33E criteria, using the nonlinear tiltrotor simulation code for Bell TR301 developed by KARI. (Korea Aerospace Research Institute)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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