본 논문에서는 특징점 기반 시각 구동 제어 시스템을 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 로봇 매니플레이터에 대한 강인 제어기를 제안한다. 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함시켜 파라미터 변동에 의한 로봇 매니플레이터의 정상 상태 오차를 개선하기 위하여 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함되도록 하였다. 이적분 작용은 이미지 평면상의 특징점 추정 오차도 개선시킨다. 폐루프 시스템의 안정도는 Lyapunov 기법에 의하여 해석한다. 5링크 2 자유도의 로봇에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안된 제어기법의 실용성을 보인다. .
During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.
This paper reprdsents a new scheme of neural network control system analysis the robustues of robot manipulator using digital signal processors. Digtal signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In additions, DSPs are a s fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. Durng past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. The proposed neuro network control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method.
The goal of this paper is to develop a nonlinear observer-based control strategy for a multi-variables continuous stirred tank reactor (CSTR). A new robust nonlinear observer is constructed to estimate the whole process state variables. The observer is coupled with a nonlinear controller, designed based on the input-output linearization for controlling the concentration and reactor temperature. The closed loop system is shown to be globally asymptotically stable based on Lyapunov arguments. Finally, computer simulations are developed for showing the performance of the proposed controller.
In this paper, we study a within-host mathematical model of HCV infection and carry out mathematical analysis of the global dynamics and bifurcations of the model in different parameter regimes. We explore the effect of reverse transcriptase inhibitors (RTI) on spontaneous HCV clearance. The model can produce all clinically observed patient profiles for realistic parameter values; it can also be used to estimate the efficacy and/or duration of treatment that will ensure permanent cure for a particular patient. From the results of the model, we infer possible measures that could be implemented in order to reduce the number of infected individuals.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.774-779
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1998
For the speed control of motors, the position or speed sensors are necessary to obtain the position information of the rotor. Specially, SRM(Switched Reluctance Motor) needs an accurate rotor position data because both the rotor and the stator have a salient pole structure. High functional sensors like resolver or encoder are expensive and have complex connecting lines to the controller so the pure signals are apt to be mixed with noised. In the sight of SRM drives, the high temperature, heavy dust, and the EMI surroundings reduce the reliability of speed and position sensors. Therefore, the speed and position sensorless control algorithms using observer have been accepted widely. In this paper An adaptive sliding observer is described to control the SRM without speed or position sensors. The adaptive sliding observer is set on the basis of variable structure control theory. The sliding surface is constructed by current error terms and this surface guarantees the errors converge to "zero". The stability of observer is affirmed by Lyapunov stability analysis and popov's hyper stability theory.ty theory.
Naheem, Khawar;Choi, Young-Sik;Mwasilu, Francis;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Power Electronics
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제14권4호
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pp.704-711
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2014
This paper proposes a combined fuzzy adaptive sliding-mode voltage controller (FASVC) for a three-phase UPS inverter. The proposed FASVC encapsulates two control terms: a fuzzy adaptive compensation control term, which solves the problem of parameter uncertainties, and a sliding-mode feedback control term, which stabilizes the error dynamics of the system. To extract precise load current information, the proposed method uses a conventional load current observer instead of current sensors. In addition, the stability of the proposed control scheme is fully guaranteed by using the Lyapunov stability theory. It is shown that the proposed FASVC can attain excellent voltage regulation features such as a fast dynamic response, low total harmonic distortion (THD), and a small steady-state error under sudden load disturbances, nonlinear loads, and unbalanced loads in the existence of the parameter uncertainties. Finally, experimental results are obtained from a prototype 1 kVA three-phase UPS inverter system via a TMS320F28335 DSP. A comparison of these results with those obtained from a conventional sliding-mode controller (SMC) confirms the superior transient and steady-state performances of the proposed control technique.
Dang, Dong Quang;Vu, Nga Thi-Thuy;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1439-1450
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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.
The purpose of this raper is to address the negative impedance instability in DC/DC converters. We present the negative impedance instability of PWM DC/DC converters loaded by constant power loads (CPLs). An approach to design digital controllers for DC/DC converters Is presented. The proposed method, called Power Alignment control technique, is applied to DC/DC step-down choppers operating in continuous conduction or discontinuous conduction modes with CPLs. This approach uses two predefined state variables instead of conventional pulse width modulation (PWM) to regulate the output voltage. A comparator compares actual output voltage with the reference and then switches between the appropriate states. It needs few logic gates and comparators to be implemented thus, making it extremely simple and easy to develop using a low-cost application specific integrated circuit (ASIC) for converters with CPLs. Furthermore, stability of the proposed controllers using the small signal analysis as well as the second theorem of Lyapunov is verified. Finally, simulation and analytical results are presented to describe and verify the proposed technique.
We derive a linear matrix inequality(LMI) condition guaranteeing that any invariant zeros of a triple (A, B, C) lie in the open left half plane of the complex plane, i.e. $C(sI-A)^{-1}B$ is minimum phase. The LMI condition is equivalent to a certain constrained Lyapunov matrix equation which can be found in many results relating to stability analysis or control design. We show that the LMI condition can be used to simplify various control engineering problems such as a dynamic output feedback control problem, a variable structure static output feedback control problem, and a nonlinear system observer design problem. Finally, we give some numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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