In this paper, a stable adaptive composite control system consisting of a PID and a fuzzy controllers is designed to control nonlinear systems. In the fuzzy controller, parameters of membership functions characterizing the linguistic terms change according to some adaptive law. Also, parameters of PID controller change according to some adaptive law. These adaptive laws are based on the Lyapunov synthesis approach. Then, it is proved that the closed-loop system using such an adaptive composite control system is globally stable in the sense that all signals involved are bounded and the tracking error converges to zero. We apply this adaptive composite control system to control a nonlinear system.
In this paper, a systematic guideline is introduced to design a stable adaptive fuzzy wavelet controller with sliding mode for a class of uncertain nonlinear systems. Based on the Lyapunov synthesis approach, we construct the fuzzy wavelet controller such that it can basically control and guarantee the stability of the whole control system. On the other hand, a robust controller is design to restrain or eliminate the disturbance and assure the desired output accuracy of a control system. Some experimental results for a chaotic system are provided here to demonstrate the effectiveness of the control algorithm.
This paper describes the design of a robust adaptive neural-net(NN) observer for uncertain nonlinear dynamical system. The Lyapunov synthesis approach is used to guarantee a uniform ultimate boundedness property of the state estimation error, as well as of all other signals in the closed-loop system. Especially, for reducing the dynamic oder of the observer, we propose a new method in which no strictly positive real(SPR) condition is needed with on-line estimation of weights of the NNs. No a priori knowledge of an upper bounds on the uncertain terms is required. The theoretical results are illustrated through a simulation example.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.25
no.6
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pp.62-70
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2008
An adaptive fuzzy backstepping controller is proposed for the motion control for a single-link flexible-joint robot in the presence of parametric uncertainties. Fuzzy logic system is used to approximate the uncertainties of functions and a backstepping technique is employed to deal with the mismatched problem. A compensation controller is also employed to estimates the bound of approximation error so that the shattering effect of the control effort can be reduced. Thus the asymptotic stability of the closed loop control system can be obtained based on a Lyapunov synthesis approach. Numerical simulation results for a single-link flexible-joint robot are included to show the effectiveness of proposed controller.
This article focuses on stability analysis and fuzzy controller synthesis for large neural network (NN) systems consisting of several interconnected subsystems represented by the NN model. Advanced and fuzzy NN differential inclusion (NNDI) for stability based on the developed algorithm with H infinity can be designed based on the evolved biological design. This representation is constructed using sector linearity for NN models. Sector linearity transforms a non-linear model into a linear model based on proposed operations. New sufficient conditions are realized in the form of LMI (linear matrix inequalities) to ensure the asymptotic stability of the trans-Lyapunov function. This transforms the nonlinear model into a linear model based on multiple rules. At last, a numerical case study with simulations is derived as illustration to prove its feasibility in real nonlinear structures.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.6
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pp.878-884
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2012
In this paper, we consider the sway suppression control problem for container cranes with the frictions between the trolley and the rail. If the friction effects in the system can be modelled, there is an improved potential to design controllers that can cancel the effects. The proposed control improves the trolley positioning and sway suppressing against various frictions. The proposed synthesis combines a variable structure control and the adaptive control to cope with various frictions including the unknown constants. First, the variable structure control with the simple switching action is designed, which is based on a class of feedback lineariztion methods for the fast stabilization of the under-actuated sway dynamics of container. Second, the adaptive control with a parameter estimation is designed, which is based on Lyapunov stability methods for suppressing the oscillation of the trolley travelling, especially due to Coulomb friction in the vicinity of the target position. The asymptotic stability of the overall closed-loop system is assured irrespective of variations of rope length. Simulation are shown under initial sway, external wind disturbances, and various frictions.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.5
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pp.527-532
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2005
In this paper, we proposed an adaptive fuzzy sliding control for unknown nonlinear systems using estimation of bounds for approximation errors. Unknown nonlinearity of a system is approximated by the fuzzy logic system with a set of IF-THEN rules whose consequence parameters are adjusted on-line according to adaptive algorithms for the purpose of controlling the output of the nonlinear system to track a desired output. Also, using assumption that the approximation errors satisfy certain bounding conditions, we proposed the estimation algorithms of approximation errors by Lyapunov synthesis methods. The overall control system guarantees that the tracking error asymptotically converges to zero and that all signals involved in controller are uniformly bounded. The good performance of the proposed adaptive fuzzy sliding mode controller is verified through computer simulations on an inverted pendulum system.
Kim, Joon Ki;Yang, Seung Hyeop;Bang, Kyung Ho;Park, Hong Bae
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.10
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pp.181-186
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2012
In this paper, we describe the synthesis of robust and non-fragile Kalman filter design for a class of uncertain linear system with polytopic uncertainties and filter gain variations. The sufficient condition of filter existence, the design method of robust non-fragile filter, and the measure of non-fragility in filter are presented via LMIs(Linear Matrix Inequality) technique. And the obtained sufficient condition can be represented as PLMIs(parameterized linear matrix inequalities) that is, coefficients of LMIs are functions of a parameter confined to a compact set. Since PLMIs generate infinite LMIs, we use relaxation technique, find the finite solution for robust non-fragile filter, and show that the resulting filter guarantees the asymptotic stability with parameter uncertainties and filter fragility. Finally, a numerical example will be shown.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.3
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pp.32-41
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2008
In this paper, we describe the synthesis of robust and non-fragile $H^{\infty}$ state feedback controllers for linear systems with affine parameter uncertain tracking servo system of blu-ray disc drive, as well as static state feedback controller with polytopic uncertainty Similarity any other control system, the objective of the track-following system design for optical disc drives is to construct the system with better performance and robustness against modeling uncertainties and various disturbances. Also, the obtained condition can be rewritten as parameterized linear matrix inequalities(PLMIs), that is, LMIs whose coefficients are functions of a parameter confined to a compact set. We show that the resulting controller guarantees the asymptotic stability and disturbance attenuation of the closed loop system in spite of controller gain variations within a resulted polytopic region.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.4
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pp.499-505
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2011
In this paper, we proposed an adaptive fuzzy sliding mode control for nonlinear systems without parameter projection method. By modifying the controller structure, the parameters of the estimated input gain function are guaranteed not being identically zero and it is shown that the control scheme will not cause any implementation problem even if the estimated value of input gain function is zero at any moment during on-line operations. Except for the input gain function which an approximate estimate for its lower bound is needed, the proposed control scheme does not assume a priori the exact values of the bounding parameters. Based on Lyapunov synthesis methods, the overall control system guarantees that the tracking error asymptotically converges to zero and that all signals involved in controller are uniformly bounded. This can be illustrated by the simulation results for an inverted pendulum system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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