Real-time hybrid simulation (RTHS), which has the advantages of a substructure pseudo-dynamic test, is widely used to investigate the rate-dependent mechanical response of structures under earthquake excitation. However, time delay in RTHS can cause inaccurate results and experimental instabilities. Thus, this study proposes a model-based adaptive control strategy using a Kalman filter (KF) to minimize the time delay and improve RTHS stability and accuracy. In this method, the adaptive control strategy consists of three parts-a feedforward controller based on the discrete inverse model of a servohydraulic actuator and physical specimen, a parameter estimator using the KF, and a feedback controller. The KF with the feedforward controller can significantly reduce the variable time delay due to its fast convergence and high sensitivity to the error between the desired displacement and the measured one. The feedback control can remedy the residual time delay and minimize the method's dependence on the inverse model, thereby improving the robustness of the proposed control method. The tracking performance and parametric studies are conducted using the benchmark problem in RTHS. The results reveal that better tracking performance can be obtained, and the KF's initial settings have limited influence on the proposed strategy. Virtual RTHSs are conducted with linear and nonlinear physical substructures, respectively, and the results indicate brilliant tracking performance and superb robustness of the proposed method.
A Variable Structure Model Reference Adaptive Controller (VS-MRAC) using state Variables is proposed for single input multi output systems. . The structure of the switching functions is designed based on stability requirements, and global exponential stability is proved. Transient behavior is analyzed using sliding mode control and shows perfect model following at a finite time. The effect of input disturbances on stability and transients is investigated and shows preference to the conventional MRAC schemes with integral adaptation law. Sliding surfaces are independent of system parameters and therefore VS-MRAC is insensitive to system parameter variations. Simulation is presented to clear the theoretical results.
In this paper, dynamic modeling and adaptive control problems for a space robot system are discussed. The space robot consist of a robot manipulator mounted on a free-floating base where no attitude control is applied. Using an extended robot model, the entire space robot can be viewed as an under-actuated robot system. Based on nonlinear control theory, the extended space robot model can then be decomposed into two subsystems: one is input-output exactly linearizable, and the other is unlinearizable and represents an internal dynamics. With this decomposition, a normal form-augmentation approach and an augmented state-feedback control are proposed to facilitate the design of adaptive control for the space robot system against parameter uncertainty, unknown dynamics and unmodeled payload in space applications. We demonstrate that under certain conditions, the entire space robot can be represented as a full-actuated robot system to avoid the inclusion of internal dynamics. Based on the dynamic model, we propose an adaptive control scheme using Cartesian space representation and demonstrate its validity and design procedure by a simulation study.
In this paper, a combined field orientation and adaptive backstepping approach using a sliding mode adaptive flux observer, is proposed for the control of induction motor In order to achieve the speed regulation with the consideration of improving power efficiency, rotor angular speed and flux amplitude tracking objectives are formulated. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer based on a fixed stator frame model and mechanical lumped uncertainty such as inertia moment, load torque disturbance, friction compensated by the adaptive backstepping based on a field-oriented model. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.165-168
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1996
In this paper, we propose a design method of PID adaptive controller based on frequency domain analysis. The method is based on the estimation of a nonparametric process model in the frequency domain and the determination of the PID controller parameters by achieving partial model matching so as to minimize a performance function concerning to relative model error between the loop transfer function of the control system and the desired system. In the design method the process is represented only by a discrete set of points on the Nyquist curve of the process. Therefore it is not necessary to estimate a full order parameterized process model.
In this paper, an efficient Adaptive quality-of-service (QoS) traffic control scheme with priority scheduling is proposed for the multimedia traffic transmission over wireless access networks. The objective of the proposed adaptive QoS control (AQC) scheme is to realize end-to-end QoS, to be scalable without the excess signaling process, and to adapt dynamically to the network traffic state according to traffic flow characteristics. Here, the reservation scheme can be used over the wireless access network in order to get the per-flow guarantees necessary for implementation of some kinds of multimedia applications. The AQC model is based on both differentiated service model with different lier hop behaviors and priority scheduling one. It consists of several various routers, access points, and bandwidth broker and adopts the IEEE 802.1 le wireless radio technique for wireless access interface. The AQC scheme includes queue management and packet scheduler to transmit class-based packets with different per hop behaviors (PHBs). Simulation results demonstrate effectiveness of the proposed AQC scheme.
In this paper, we proposed a generalized model reference adaptive control theory which can be applied to single-input single-output discrete system by using V.M.Popov's hyperstability theory. As the result of theoretical analysis, it is proved that the discrete adaptive control scheme proposed by Narendra is a special case of the adaptive control schemes proposed in this paper. Also we suggest a variety of parameter adaptiations methods of controller through hyperstability theory.
This paper develops a adaptive fuzzy controller based fuzzy logic control for high performance speed controller in permanent magnet synchronous motor(PMSM) drives. In the proposed system, fuzzy control is used to implement the direct controller as well as the adaptation mechanism. The operation of the direct fuzzy controller and the fuzzy logic based adaptation mechanism is studied. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy controller is evaluated by simulation for various operating conditions. The validity of the proposed adaptive fuzzy controller is confirmed by performance results for PMSM drive system.
Vibration at the tip of various flexible manipulators may affect their operation accuracy and work efficiency. To suppress such vibrations, the feasibility of using MFC actuators and sensors is investigated in this paper. Considering the convergence of the famous filtered-x least mean square (FXLMS) algorithm could not be guaranteed while it is employed for vibration suppression of plants with varying secondary path, this paper proposes a new multiple model switching adaptive control algorithm to implement the real time active vibration suppression tests with a new multiple switching strategy. The new switching strategy is based on a cost function with reconstructed error signal and disturbance signal instead of the error signal from the error sensor. And from a robustness perspective, a new variable step-size sign algorithm (VSSA) based FXLMS algorithm is proposed to improve the convergence rate. A cantilever beam with varying tip mass is employed as flexible manipulator model. MFC layers are attached on both sides of it as sensors and actuators. A co-simulation platform was built using ADAMS and MATLAB to test the feasibility of the proposed algorithms. And an experimental platform was constructed to verify the effectiveness of MFC actuators and sensors and the real-time vibration control performance. Simulation and experiment results show that the proposed FXLMS algorithm based multiple model adaptive control approach has good convergence performance under varying load conditions for the flexible cantilever beam, and the proposed FX-VSSA-LMS algorithm based multiple model adaptive control algorithm has the best vibration suppression performance.
In this paper, adaprive control and sliding mode control are combined to implement the proposed adaptive sliding mode control(ASMC) algorithm which is new approach to the control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The contribution of this method is that the parameters of the sliding surface are replaced by time varying parameters whose are calculated by an adaptation algorithm, which forces the errors to follow the behavior of a reference error model. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control. Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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