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.
In this paper, a method of accurate position control using a pneumatic cylinder driving apparatus is presented. To overcome the effect of friction force and transmission line, low friction type cylinder applied externally pressurized air bearing structure is used and two control valves attached both side of the cylinder directly. To compensate nonlinear characteristics of control valves, linearized control input derived from the relation between control input and effective area of control valve, and dither signal are applied to the valve. The controller applied to the pneumatic cylinder driving apparatus is composed of a state feedback controller and a disturbance observer. Experimental results show that the effectiveness of the proposed method and position control error of $5{\mu}m$ accuracy could be obtained easily.
부하의 영향은 전동기의 정밀한 속도조절에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 수학적 모델로 용이하지 않은 부하 및 수학적 모델의 오차와 비선형항을 포함하는 외란을 하나의 상태로 정의하고, 이를 추정할 수 있는 상태 관측기를 설계한다. 그리고 상태 관측의 추정오차가 0으로 수렴할 수 있도록 관측이득을 설정하고, 추정된 상태를 백스텝핑 제어기에 사용하여 정밀한 속도 추종이 가능한 제어기를 설계한다. 1 [hw] 급의 매입형 영구자석 동기전동기에 적용한 결과 우수한 상태관측과 추종 성능을 확인할 수 있다.
Shi, Qiaoming;Wang, Gang;Fu, Lijun;Liu, Yang;Wu, You;Xu, Li
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권5호
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pp.1969-1982
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2015
The virtual inertia control (VIC) of wind turbine with directly-driven permanent-magnet synchronous generator (D-PMSG) can act similarly to the conventional synchronous generator in inertia response and frequency control, thereby supporting the system frequency stability. However, because the wind speed is inconstant and changeable to a certain extent and the D-PMSG is a complex nonlinear system, there are great difficulties in the virtual inertia optimal control of the D-PMSG. Based on the design principle of the active disturbance rejection control (ADRC), this paper presents a new VIC strategy for the D-PMSG from the perspective of power disturbance suppression in the system. The strategy helps fulfill the power grid disturbance estimation and compensation by means of the extended state observer (ESO) so as to improve the disturbance-resisting performance of the system. Compared with conventional proportional-derivative virtual inertia control (PDVIC), this method, which is of better adaptability and robustness, can not only improve the property of the D-PMSG responding to the system frequency but also reduce the influence of wind speed disturbance. The simulation and experiment results have verified the effectiveness and feasibility of the VIC based on the ADRC.
Dang, Dong Quang;Vu, Nga Thi-Thuy;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1439-1450
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2013
This paper investigates a robust neuro-fuzzy control (NFC) method which can accurately follow the speed reference of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) in the existence of nonlinearities and system uncertainties. A neuro-fuzzy control term is proposed to estimate these nonlinear and uncertain factors, therefore, this difficulty is completely solved. To make the global stability analysis simple and systematic, the time derivative of the quadratic Lyapunov function is selected as the cost function to be minimized. Moreover, the design procedure of the online self-tuning algorithm is comparatively simplified to reduce a computational burden of the NFC. Next, a rotor angular acceleration is obtained through the disturbance observer. The proposed observer-based NFC strategy can achieve better control performance (i.e., less steady-state error, less sensitivity) than the feedback linearization control method even when there exist some uncertainties in the electrical and mechanical parameters. Finally, the validity of the proposed neuro-fuzzy speed controller is confirmed through simulation and experimental studies on a prototype IPMSM drive system with a TMS320F28335 DSP.
To improve control performance of a non-linear system, many other researches have used the sliding mode control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However. this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network generates the control input for compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And, the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors to converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluating control performance of the proposed approach. tracking control simulation is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.
본 논문에서는 기존의 관성안정화 플랫폼에서 보편적으로 사용됐던 PID 제어에 외란관측기를 적용하는 알고리즘 제안한다. 외란관측기 알고리즘을 적용하기 위하여 직접구동 모터로 구동되는 안정화 플랫폼 축의 관성모멘트와 축 마찰 특성을 실험적으로 구하고, 시뮬레이션과 실험결과를 비교하여 정확도를 검증하였다. 또한 차수와 상대차수가 다른 여러 가지 Q-filter 적용실험을 통하여 필터 특성에 따른 시스템의 안정성을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 6 자유도 시뮬레이터를 이용하여 차량 모션 인가실험을 통해 이중 PID 제어 루프의 결과와 비교/검증하였다.
This paper presents the construction of an active suspension system of a one-wheel car model by using fuzzy reasoning. The car model is approximately described by a nonlinear two degrees freedom system subject to excitation from a road profile, and the active control force is constructed by actuating a pneumatic actuator, and the degradation of the performance due to the delay of the pneumatic actuator is improved by inserting a compensator. The fuzzy control is obtained by single input rule modules fuzzy reasoning, and the excitation from the road profile is estimated by using a disturbance observer. The experimental result shows that the proposed active suspension system much improves the performance in the vibration suppression of the car model.
This work is concerned with the estimation of output derivatives and their use for the design of robust controller for linear systems with systems uncertainties due to modeling errors and disturbance. It is assumed that a nominal transfer function model and Quantitative bounds for system uncertainties are known. The developed control schemes are shown to achieve regulation of the system output and ensures boundedness of the system states without imposing any structural conditions on system uncertainties and disturbances. Output derivative estimation is first conducted trough restructuring of the plant in a specific parameterization. They are utilized for constructing robust nonlinear high-gain feedback controller of a SMC(Sliding Mode Controller) Type. The performances of the developed controller are evaluated and shown to be effective and useful through simulation study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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