Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1197-1200
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2010
The problem of designing a nonlinear sliding surface for an uncertain system is considered. The proposed sliding surface comprises a linear time invariant term and an additional time varying nonlinear term. It is assumed that a linear sliding surface parameter matrix guaranteeing the asymptotic stability of the sliding mode dynamics is given. The linear sliding surface parameter matrix is used for the linear term of the proposed sliding surface. The additional nonlinear term is designed so that a Lyapunov function decreases more rapidly. By including the additional nonlinear term to the linear sliding surface parameter matrix we obtain a nonlinear sliding surface such that the speed of responses is improved. We also give a switching feedback control law inducing a stable sliding motion in finite time. Finally, we give an LMI-based design algorithm, together with a design example.
This paper presents a stabilization technique for unstable systems. An inverted pendulum, which is a typical unstable mechanical system, is considered and stabilized by a nonlinear control. The stabilization problem in this system is related to that in postural control of human being. In this paper, the variable structure control (VSC) is applied to the stabilization problem. Robustness by the VSC and that by a conventional linear feedback controller are compared.
In this paper, we propose a design method and control law for plannar type two-link flexible manipulator. In designing flexible links, we use Rayleigh's principle. To control flexible manipulator, input distribution controller is used, which is primarily on the basis of nonlinear variable structure control(VSC). The simulation results are also shown.
Seo, Sang-Bo;Jung, Jin-Woo;Seo, Jin-Heon;Shim, Hyung-Bo
Proceedings of the IEEK Conference
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2009.05a
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pp.76-78
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2009
This paper considers the problem of global adaptive regulation for a class of nonlinear systems which have multiple unknown virtual control coefficient. By using a new parameter estimator and backstepping technique, we design a smooth state feedback control law, parameter update laws that estimate the unknown virtual control coefficients, and a continuously differentiable Lyapunov function which is positive definite and proper.
In this paper, we propose a switching control method for 2nd order nonlinear systems. The main idea behind the method is changing the control law before the trajectory of the solution arrives at the singularities imposed on the denominator of the control law. We show that the control system is asymptotically stable from the fact that the sector consisting of the singular hyperplanes is an invariant set. Illustrative examples are given.
This paper presents guidance and control laws which guarantee a minimum fuel consumption and have obustness against various disturbances during a terminal-landing phase on the lunar surface. The nonlinear robust tracking control system is designed to track the reference profiles, which are expressed by exponential functions. An adjustment law in the tracking controller is given in the form of the differential equations with respect to the controller´s variable gains. Computer simulations are performed to examine the tracking accuracy, the robustness in a thrust failure mode, and the vertical soft landing at a pre-assigned point on the lunar surface. The results of numerical simulation show the effectiveness of the present control law.
In this note, we propose two methods of adaptive sliding mode control(SMC) schemes in which fuzzy systems(FS) are utilized to approximate the unknown system functions. In the first method, a FS is utilized to approximate the unknown function f of the nonlinear system $\chi$$^{(n)}$$\chi$=f(equation omitted), t)+b(equation omitted), t)u and the robust adaptive law is proposed to reduce the approximation errors between the true nonlinear function and fuzzy approximator, FS. In the second method, two FSs are utilized to approximate f and b, respectively. The robust control law is also designed. The stabilities of proposed control schemes are proved.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1999.05a
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pp.205-209
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1999
This paper proposes a variable structure position controller for an induction motor(IM) which uses a reaching law and an integral compensating nonlinear switching function. With the reaching law, reaching mode can be established quantitatively during transient state so that dynamic control performance is improved. With the integral compensating nonlinear switching function, both very low overshoot and high steady state control accuracy can be obtained by compensating the states chattering problem due to the unmodelled dynamics of inverter and feedback sensors. For experiment a digital servo driver which consists of a DSP and an IPM inverter was developed. With the various experimental results, IM position control performance was verified.
Kim, Do-Woo;Yoon, Ji-Sup;Park, Byung-Suk;Yang, Hai-Won;Kim, Hong-Phil
Proceedings of the KIEE Conference
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1998.11b
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pp.526-529
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1998
In this paper, we proposed a nonlinear sliding mode controller to regulate the swinging angle of Overhead Crane System. Roughly speaking, the controller is designed to regulate an output(the swing angle) while providing internal stability. It is difficult to apply many of standard nonlinear control design techniques. In contrast to control that use a command generator and possibly a time-varying feedback, our control law is simple autonomous nonlinear controller. We analyze the stability of the closed-loop system using an $L_2$ Sliding surface conditions approach on a nonlinear feedback linearization of the system about the desired periodic orbit. One can easily extend this approach to analyze the robustness of the control system with respect to disturbances and parameter variations.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.5
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pp.852-857
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2008
A new adaptive neuro-control algorithm for a SISO strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural control algorithms for strict-feedback nonlinear systems are based on the backstepping scheme, which makes the control law and stability analysis very complicated. The main contribution of the proposed method is that it demonstrates that the state-feedback control of the strict-feedback system can be viewed as the output-feedback control problem of the system in the normal form. As a result, the proposed control algorithm is considerably simpler than the previous ones based on backstepping. Depending heavily on the universal approximation property of the neural network (NN), only one NN is employed to approximate the lumped uncertain system nonlinearity. The Lyapunov stability of the NN weights and filtered tracking error is guaranteed in the semi-global sense.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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