For a class of single-input single-output continuous-time nonlinear systems, a multilayer neural network-based controller that feedback-linearizes the system is presented. Control action is used to achieve tracking performance for a state-feedback linearizable but unknown nonlinear system. The multilayer neural network(NN) is used to approximate nonlinear continuous function to any desired degree of accuracy. The weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Lyapunov stability. It is shown that all the signals in the closed-loop system are uniformly bounded. Initialization of the network weights is straightforward.
본 논문은 시간 변동 시간 지연을 가지는 불확실한 선형 뉴트럴 시스템에 관한 관측기 설계에 대해서 논의한다. Lyapunov-Krasovskii의 이론을 이용하여 불확실한 시간 지연을 가지는 시스템의 안정도를 판별한다. 뉴트럴 시스템의 안정도 조건을 시간 변동 시간 지연에 종속적인 충분조건으로 제시한다. 선형 행렬 부등식을 이용하여 안정도 조건을 제시하고, 선형 행렬 부등식의 해를 이용하여 관측기의 이득값을 설계한다. 설계된 관측기의 이득값을 포함한 오차 상태 방정식의 안정도를 판별한다. 예제를 통하여 논문의 결과를 입증하였다.
In order to achieve the high quality output voltage of single-phase voltage source inverters, in this paper an Adaptive Complementary Sliding Mode Control (ACSMC) is proposed. Firstly, the dynamics model of the single-phase inverter with lumped uncertainty including parameter variations and external disturbances is derived. Then, the conventional Sliding Mode Control (SMC) and Complementary Sliding Mode Control (CSMC) are introduced separately. However, when system parameters vary or external disturbance occurs, the controlling performance such as tracking error, response speed et al. always could not satisfy the requirements based on the SMC and CSMC methods. Consequently, an ACSMC is developed. The ACSMC is composed of a CSMC term, a compensating control term and a filter parameters estimator. The compensating control term is applied to compensate for the system uncertainties, the filter parameters estimator is used for on-line LC parameter estimation by the proposed adaptive law. The adaptive law is derived using the Lyapunov theorem to guarantee the closed-loop stability. In order to decrease the control system cost, an inductor current estimator is developed. Finally, the effectiveness of the proposed controller is validated through Matlab/Simulink and experiments on a prototype single-phase inverter test bed with a TMS320LF28335 DSP. The simulation and experimental results show that compared to the conventional SMC and CSMC, the proposed ACSMC control strategy achieves more excellent performance such as fast transient response, small steady-state error, and low total harmonic distortion no matter under load step change, nonlinear load with inductor parameter variation or external disturbance.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.4
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pp.414-427
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2006
This paper presents an adaptive feedback linearization control scheme for induction motors with simultaneous variation of rotor and stator resistances. Two typical modeling techniques, rotor flux model and stator flux model, have been developed and successfully applied to the controller design and adaptive observer design, respectively. By using stator fluxes as states, over-parametrization in adaptive control can be prevented and control strategy can be developed without the need of nonlinear transformation. It also decrease the relative degree for the flux modulus by one, thereby, yielding, a simple control algorithm. However, when this method is used for flux observer, it cannot guarantee the convergence of flux. Similarly, the rotor flux model may be appropriate for observers, but it is not so for adaptive controllers. In addition, if these two existing methods are merged into overall adaptive control system, it brings about structural complexies. In this paper, we did not use these two modeling methods, and opted for the airgap flux model which takes on only the positive aspects of the existing rotor flux model and stator flux model and prevents structural complexity from occuring. Through theoretical analysis by using Lyapunov's direct method, simulations, and actual experiments, it is shown that stator and rotor resistances converge to their actual values, flux is well estimated, and torque and flux are controlled independently with the measurements of rotor speed, stator currents, and stator voltages. These results were achieved under the persistent excitation condition, which is shown to hold in the simulation.
Recently, an increasing number of cutting-edged studies have shown that designing a smart active control for real-time implementation requires piles of hard-work criteria in the design process, including performance controllers to reduce the tracking errors and tolerance to external interference and measure system disturbed perturbations. This article proposes an effective artificial-intelligence method using these rigorous criteria, which can be translated into general control plants for the management of civil engineering installations. To facilitate the calculation, an efficient solution process based on linear matrix (LMI) inequality has been introduced to verify the relevance of the proposed method, and extensive simulators have been carried out for the numerical constructive model in the seismic stimulation of the active rigidity. Additionally, a fuzzy model of the neural network based system (NN) is developed using an interconnected method for LDI (linear differential) representation determined for arbitrary dynamics. This expression is constructed with a nonlinear sector which converts the nonlinear model into a multiple linear deformation of the linear model and a new state sufficient to guarantee the asymptomatic stability of the Lyapunov function of the linear matrix inequality. In the control design, we incorporated H Infinity optimized development algorithm and performance analysis stability. Finally, there is a numerical practical example with simulations to show the results. The implication results in the RMS response with as well as without tuned mass damper (TMD) of the benchmark building under the external excitation, the El-Centro Earthquake, in which it also showed the simulation using evolved bat algorithmic LMI fuzzy controllers in term of RMS in acceleration and displacement of the building.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.5B
no.1
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pp.70-77
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2005
This paper presents sensorless speed control of a cylindrical permanent magnet synchronous motor (PMSM) using the adaptive integral binary observer. In view of the composition with a main loop regulator and an auxiliary loop regulator, the normal binary observer has the feature of chattering alleviation in the constant boundary layer. However, the steady state estimation accuracy and robustness are dependent upon the thickness of the constant boundary layer. In order to improve the steady state performance of the binary observer, a new binary observer is formed by the addition of extra integral dynamics to the existing switching hyperplane equation. Also, because the parameters of the dynamic equations such as machine inertia or viscosity friction coefficient are not well known and these values can be changed during normal operations, there are many restrictions in the actual implementation. The proposed adaptive integral binary observer applies an adaptive scheme so that the observer may overcome the problems caused by using dynamic equations. The rotor speed is constructed by using the Lyapunov function. The observer structure and its design method are described. The experimental results of the proposed algorithm are presented to prove the effectiveness of the approach.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.117-127
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1998
Power systems have uncertain dynamics due to a variety of effects such as lightning, severe storms
and equipment failures. The variation of the effective reactance of a transmission line due to a fault is
an example of uncertainty in power system dynamics. Hence, a robust controller to cope with these
uncertainties is needed. Recently, fuzzy controllers are becoming quite popular for robust control due
to its potential of dealing with uncertain systems. Thus in this paper we design an adaptive fuzzy
controller based on an input-output linearization approach for the transient stabilization and voltage
regulation of a power system under a sudden fault. Also this paper proposes a fuzzy system that
estimates the upper bound of uncertain term in the system dynamics to guarantee the Lyapunov
stability. Simulation results show that good performance is achieved by the proposed controller.
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.
Under high velocity, pulse type near source earthquakes semi-active control systems are very effective in reducing seismic response base isolated structures. Semi-active control systems can be classified as: 1) independently variable stiffness, 2) independently variable damping, and 3) combined variable stiffness and damping systems. Several researchers have studied the effectiveness of independently varying damping systems for seismic response reduction of base isolated structures. In this study effectiveness of a combined system consisting of a semi-active independently variable stiffness (SAIVS) device and a magnetorheological (MR) damper in reducing seismic response of base isolated structures is analytically investigated. The SAIVS device can vary the stiffness, and hence the period, of the isolation system; whereas, the MR damper enhances the energy dissipation characteristics of the isolation system. Two separate control algorithms, i.e., a nonlinear tangential stiffness moving average control algorithm for smooth switching of the SAIVS device and a Lyapunov based control algorithm for damping variation of MR damper, are developed. Single and multi degree of freedom systems consisting of sliding base isolation system and both the SAIVS device and MR damper are considered. Results are presented in the form of nonlinear response spectra, and effectiveness of combined variable stiffness and variable damping system in reducing seismic response of sliding base isolated structures is evaluated. It is shown that the combined variable stiffness and variable damping system leads to significant response reduction over cases with variable stiffness or variable damping systems acting independently, over a broad period range.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.2
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pp.16-24
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2010
This paper is proposed a novel fuzzy disturbance observer based on backstepping method for nonlinear systems with unknown disturbance. Using fuzzy logic systems, a fuzzy disturbance observer with the disturbance observation input is introduced for unknown disturbance. To guarantee that the proposed disturbance observer estimates the unknown disturbance, the disturbance observation error dynamic system is employed. Under the framework of the backstepping design, the fuzzy disturbance observer is constructed recursively and an adaptive laws and the disturbance observation input are derived. Numerical examples are given to demonstrate the validity of our proposed disturbance observer for nonlinear systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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