This paper proposes a novel direct adaptive pole placement control algorithm which can be applied to continuous time nonminimum phase systems. The algorithm is based on Lyapunov's direct method. By introducing an auxiliary signal, a minimal error model is constructed in state space. Using the error model an estimation law is obtained via Lyapunov's second stability theorem. The global stability of the overall system is established.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.
본 논문은 무인 잠수정(Autonomous underwater vehicles: AUVs)의 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 $H_{\infty}$ 제어기 설계 기법을 제안한다. 설계 기법은 외란을 갖는 무인 잠수정의 깊이 제어 성능을 보장하는 안정성 있는 제어기 설계에 초점을 맞춘다. 비선형 무인 잠수정 시스템은 Sector nonlinearity 기법을 이용하여 T-S 퍼지 시스템으로 모델링된다. 리아푸노프(Lyapunov) 함수를 이용해 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality: LMI) 형태의 $H_{\infty}$ 제어기 설계 조건을 유도한다. 성공적인 무인 잠수정의 깊이 제어를 위해 선형 행렬 부등식에 심도각과 피치각의 제한 조건을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.
In this paper, a controller based on repetitive learning control is designed to control an unmanned surface vessel with nonlinear characteristics and unknown parameters. First, we define the equations of motion and error system of the unmanned vessel, and then design an repetitive learning controller composed of system error and estimated unknown parameters based on repetitive learning control and adaptive control. The stability of the unmanned vessel model controlled by the designed controller is verified through the analysis of the Lyapunov stability. Simulation shows that the error converges asymptotically to zero with semi-global result, confirming that the unmanned vessel is moving toward a given ideal path, and verifies that the controller is also feasible.
An new class of robust position/force hybrid control law is proposed for uncertain robot manipulators. The uncertainty is nonlinear and (plssibly fast) time-varying. Therefore, the uncertain factors such as imper- fect modeling, friction, payload change, and external disturbance are all addressed. Based on the possible bound of the uncertainty, the controller is constructed and the stability study based on Lyapunov function is presented. To show that the proposed control laws are indeed applicable, the theoretical result is applied to a SCARA-type robot manipulator and simulation result is presented.
This paper deals with the high efficient vector control for the reduction of copper losses of the doubly fed motor. Firstly, the feedback linearization control based on Lyapunov approach is employed to design the underlying controller achieving the double fluxes orientation. The fluxes# controllers are designed independently of the speed. The speed controller is designed using the Lyapunov method especially employed to the unknown load torques. The global asymptotic stability of the overall system is theoretically proven. Secondly, a new Torque Copper Losses Factor is proposed to deal with the problem of the machine copper losses. Its main function is to optimize the torque in keeping the machine saturation at an acceptable level. This leads to a reduction in machine currents and therefore their accompanied copper losses guaranteeing improved machine efficiency. The simulation and experimental results in comparative presentation confirm largely the effectiveness of the proposed DFIM control with a very interesting energy saving contribution.
In this paper, we proposed a two-stage control of the container crane. The first stage control is time-optimal control for the purpose of fast trolley traveling. With suitable trolley velocity patterns, the sway which is generated during trolley moving is minimized. At the second stage control feedback control law is investigated for the quick suppression of residual vibration after the trolley motion. For more practical system, the container crane system is modeled as a partial differential equation (PDE) system with flexible cable. The dynamics of the cable is derived as a moving system with tension caused by payload using Hamilton's principle for the systems. A control law based upon the Lyapunov's method is derived. It is revealed that a time-varying control force and a suitable passive damping at the actuator can successfully suppress the transverse vibrations.
In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator. Unlike the well-established theory fir the adaptive control of linear systems, there exists relatively little general theory fir the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential fir providing a stable and robust performance fir application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of teaming a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. Through simulation, the proposed adaptive-neuro control scheme is proved to be a efficient control technique f3r real-time control of robot system using DSPs.
This paper focuses on the problem of asymptotic stabilization for time-delay systems. To this end, a memoryless state feedback controller is proposed. Then, based on the Lyapunov method, a delay-dependent stabilization criterion is devised by taking the relationship between the terms in the Leibniz-Newton formula into account. Certain free weighting matrices are used to express this relationship and linear matrix inequalities (LMIs)-based algorithm to design the controller stabilizing the system.
In this paper, we propose a tracking control method for a quadrotor equipped with a 2-DOF manipulator, which is based on the multiple sliding surface control (MSSC) method. To derive the model of a quadrotor equipped with a 2-DOF manipulator, we obtain the models of a quadrotor and a 2-DOF manipulator based on the Lagrange-Euler formulation separately - and include the inertia and the reactive torque generated by a manipulator when these obtained models are combined. To make a quadrotor equipped with a manipulator track the desired path, we design a double-loop controller. The desired position is converted into the desired angular position in the outer controller and the system's angle tracks the desired angular position through the inner controller based on the MSSC method. We prove that the position-tracking error asymptotically converges to zero based on the Lyapunov stability theory. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed control system through a computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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