Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.294-297
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1996
This paper proposes the method to recognize of time series data based on the chaotic feature extraction. Features extract from time series data using the chaotic time series data analysis and the pattern recognition process is using a neural network classifier. In experiment, EEG(electroencephalograph) signals are extracted features by correlation dimension and Lyapunov experiments, and these features are classified by multilayer perceptron neural networks. Proposed chaotic feature extraction enhances recognition results from chaotic time series data.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.6
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pp.828-839
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1995
Although the fuzzy logic controller(FLC) has been adopted in many engineering applications, its performance is not guaranteed since there is no definite theoretic analysis. It may be the main factor that one hesitates to adopt the FLC in critical applications. In this paper, observing the similarity in the pattern of control input between the FLC and a conventional robust controller, i.e., the variable structure controller, we present theoretic analysis for robustness of a fuzzy control system based on the Lyapunov theory.
Sliding mode control of spacecraft attitude tracking with actuator, especially reaction wheel, is presented. The sliding mode controller is derived based on quaternion parameterization for the kinematic equations of motion. The reaction wheel dynamic equations represented by wheel input voltage are presented. The input voltage to wheel is calculated from the sliding mode controller and reaction wheel dynamics. The global asymptotic stability is shown using a Lyapunov analysis. In addition the robustness analysis is taken for nonlinear system with parameter variations and disturbances. It is shown that the controller ensures control objectives for the spacecraft with reaction wheels.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1238-1245
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2014
This paper proposes an RBFN-based adaptive tracking controller for an electrically driven mobile robot with parametric uncertainties and external disturbances. A mobile robot model considered in this paper includes all models of the robot body and actuators with uncertain kinematic and dynamic parameters, and uncertain frictions and external disturbances. The proposed controller consists of an RBFN(Radial Basis Function Network) and a robust adaptive controller. The presented RBFN is used to approximate unknown nonlinear robot dynamic functions. The proposed controller is adjusted by the adaptation laws obtained through the Lyapunov stability analysis. The proposed control scheme does not a priori need the accurate knowledge of all parameters in the robot kinematics, robot dynamics and actuator dynamics. Also, nominal parameter values are not required in the controller. The global stability of the closed-loop robot control system is guaranteed using the Lyapunov stability theory. Simulation results show the validity and robustness of the proposed control scheme.
Sin, Gu-Hwan;Nam, Myeong-Yong;Gang, Gyeong-In;Im, Jong-Tae;Cha, Won-Ho
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.1
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pp.95-102
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2006
The PPT being currently developed for the flight model represents a significant leap in techniques and technology compared to the previous flight ones. The electrical energy to be charged in the pulsed plasma thruster (PPT) is a very important aspect to provide an uniform impulse bit ,, and a specific impulse ,, for satellite attitude control. In this paper, we propose a nonlinear control technique and a stability analysis based on the Lyapunov function for the pulsed plasma thruster. Specifically, the proposed control law guarantees to charge and discharge the electrical energy generated from the power processing unit (PPU) within the specified time.
Kim, Ki-Hoon;Park, Myeong-Jin;Kwon, Oh-Min;Lee, Sang-Moon;Cha, Eun-Jong
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.11
no.1
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pp.200-214
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2016
This paper investigates the problem of stability analysis and robust H∞ controller for time-delayed systems with parameter uncertainties and stochastic disturbances. It is assumed parameter uncertainties are norm bounded and mean and variance for disturbances of them are known. Firstly, by constructing a newly augmented Lyapunov-Krasovskii functional, a stability criterion for nominal systems with time-varying delays is derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Secondly, based on the result of stability analysis, a new controller design method is proposed for the nominal form of the systems. Finally, the proposed method is extended to the problem of robust H∞ controller design for a time-delayed system with parameter uncertainties and stochastic disturbances. To show the validity and effectiveness of the presented criteria, three examples are included.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.2
s.314
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pp.1-9
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2007
In this paper, new results for perturbation bounds for unified decentralized systems by a unified approach using $\delta$ (defined as a shift operator at unified approach) are presented. Robust stability analysis of unified decentralized system is investigated by new robust stability bound under system uncertainties. New unified stability bounds are developed based on the unified Lyapunov matrix equation. It is shown that the system maintains its stability when new unified bounds are applied. Numerical example is presented to illustrate the proposed analysis.
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 present the differential geometric approach for the analysis and design of sliding modes in nonlinear variable structure feedback systems. We also design the robust controller for the nonlinear system using variable structure control theory on the basis of differential geometric methods and feedback linearization applying Min-Max control based on the Lyapunov second method. The robustness against parameter uncertainties for robot manipulators with flexible joint is considered. Simulation results are presented and show the advantage of the proposed nonlinear control method.
This paper presents a robust adaptive control scheme based on the Lyapunov design for robot manipulators subjected to inertial parameter uncertainties and bounded torque disturbances. The scheme is a modified version of the adaptive computed torque method which adopts a dead zone into the adaptation mechanism so as to avoid parameter drifts by disturbances. It is shown via stability analysis and computer simulations that all the signals in the overall adaptive system are bounded and tracking errors lie within a prespecified bound.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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