In this paper, an improved integral variable structure regulation controller is designed by using a special integral sliding surface and a disturbance observer for the improved regulation control of highly nonlinear rigid robot manipulators with prescribed output performance. The sliding surface having the integral state with a special initial condition is employed in this paper to exactly predetermine the ideal sliding trajectory from a given initial condition to the desired reference without any reaching phase. And a continuous sliding mode input using the disturbance observer is also introduced in order to effectively follow the predetermined sliding trajectory within the prescribed accuracy without large computation burden. The performance of the prescribed tracking accuracy to the predetermined sliding trajectory is clearly investigated in detail through the two theorems, together with the closed loop stability. The design of the proposed regulation controller is separated into the performance design and robustness design in each independent link. The usefulness of the algorithm has been demonstrated through simulation studies on the regulation control of a two-link robot under parameter uncertainties and payload variations.
This paper proposes a linear model predictive control of 6-DOF remotely operated underwater vehicles using nonlinear robust internal-loop compensator (NRIC). First, we design a integrator embedded linear model prediction controller for a linear nominal model, and then let the real model follow the values calculated through forward dynamics. This work is carried out through an NRIC and in this process, modeling errors and external disturbance are compensated. This concept is similar to disturbance observer-based control, but it has the difference that H∞ optimality is guaranteed. Finally, tracking results at trajectory containing the velocity discontinuity point and the position tracking performance in the disturbance environment is confirmed through the comparative study with a traditional inverse dynamics PD controller.
인간과 로봇이 같은 공간에서 작업을 할 경우가 많아짐에 따라 안전성을 고려한 로봇의 제어가 필요하다. 안정성을 위해서 로봇은 인간의 힘에 순응해야 함으로 낮은 임피던스가 요구되는 반면에 높은 제어성능을 갖도록 하기 위해서는 외란에 강인하기 위해서는 높은 임피던스가 요구된다. 이러한 이율배반적인 목적을 달성하기 위해서 본 연구에서는 적분슬라이딩모드와 외란관측기(DOB)를 사용하여 인간의 힘 이외의 외란에는 강인한 특성을 보이고 인간의 힘에는 순응할 수 있는 제어기를 설계한다. 인간의 동작이 특정 주파수의 범위에 있다는 사실에 근거하여 인간에 의한 외란인 경우의 외란에 대해서는 로봇이 순응하도록 슬라이딩모드를 설계하는 것이 본 논문의 독창적인 아이디어이다.
In order to design a high-performance controller with excellent positioning and tracking performance, an optimal tuning method based on the integrated design concept is studied. DOBs, feedforward controllers and CCC are applied to control the bi-axial linear servomechanism. To derive accurate dynamic models of mechanical subsystems equipped with linear servos for the integrated tuning, system identification processes are conducted through the sine sweeping. An optimal tuning problem with stability, robustness and overshoot constraints is formulated as a nonlinear constrained optimization problem. Optimal gains are obtained through the SQP method. Experimental results confirm that both tracking and contouring errors are significantly reduced by applying the proposed controller and integrated tuning method.
For precise tracking control of a servo system with nonlinear friction, a robust friction compensation scheme is presented in this paper. The nonlinear friction is difficult to identify the friction parameters exactly through experiments. Friction parameters can be also varied according to contact conditions such as the variation of temperature and lubrication. Thus, in order to overcome these problems and obtain the desired position tracking performance, a robust adaptive back-stepping control scheme with a dual friction observer is developed. In addition, to estimate lumped friction uncertainty due to modeling errors, a DEKF recurrent neural network and adaptive reconstructed error estimator are also developed. The feasibility of the proposed control scheme is verified through the experiment fur a ball-screw system.
This paper presents an approach to nonlinear engine idle controller and intake manifold absolute pressure(MAP) observer based on mean torque production model. A stable engine idle speed is important in that the unstable engine Idle mode can make engine to drooping or stall state. A sliding fuzzy controller has been designed to control engine idle speed under load disturbance. A sliding observer is also developed to estimate the intake manifold absolute pressure and compared with the actual MAP sensor value. The sliding mode observer has shown good robustness and good tracking performance. The inputs of sliding fuzzy controller are the errors of rpm and MAP. The output is a duty cycle(DC) for driving a idle speed control valve(ISCV).
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권2호
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pp.278-294
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2015
Considering the guidance and control problem of the near space interceptor (NSI) during the terminal course, this paper proposes a three-channel independent integrated guidance and control (IGC) scheme based on the backstepping sliding mode and finite time disturbance observer (FTDO). Initially, the three-channel independent IGC model is constructed based on the interceptor-target relative motion and nonlinear dynamic model of the interceptor, in which the channel coupling term and external disturbance are regarded as the total disturbances of the corresponding channel. Then, the FTDO is introduced to estimate the target acceleration and control system loop disturbances, and the feed-forward compensation term based on the estimated values is employed to effectively remove the effect of disturbances in finite time. Subsequently, the IGC algorithm based on the backstepping sliding mode is also given to obtain the virtual control moment. Furthermore, a robust least-squares weighted control allocation (RLSWCA) algorithm is employed to distribute the previous virtual control moment among the corresponding aerodynamic fins and reaction jets, which also takes into account the uncertainty in the control effectiveness matrix. Finally, simulation results show that the proposed IGC method can obtain the small miss distance and smooth interceptor trajectories.
In this paper, optimal tuning of a cross-coupled controller linked with the feedforward controller and the disturbance observer is studied to improve contouring and tracking accuracy as well as robustness against disturbance. Previously developed integrated design and optimal tuning methods are applied for developing the robust tuning method. Strict mathematical modeling of the multivariable system is formulated as a state-space equation. Identification processes of the servomechanism are conducted for mechanical servo models. An optimal tuning problem to minimize both the contour error and settling time is formulated as a nonlinear constrained optimization problem including the relevant controller parameters of the servo control system. Constraints such as relative stability, robust stability and overshoot, etc. are considered for the optimization. To verify the effectiveness of the proposed optimal tuning procedure, linear and circular motion experiments are performed on the xy-table. Experimental results confirm the control performance and robustness despite the variation of parameters of the mechanical subsystems.
Magnetic levitation systems are required to have a large operating range in many applications. As one method to solve this problem, Time Delay Control (TDC) is applied to a single-axis magnetic levitation system in this paper A reduced-order observer is utilized to estimate states excluding measurable states in the control law. The system consists of a square air-core solenoid and a circular permanent magnet attached on a plastic ball. Theoretical magnetic forces of the system are obtained on the basis of the location of the magnet around the solenoid. The magnetic levitation force is obtained by the experiment, and then compared with the theoretical one. As the results of the control experiments, the nonlinear controller (TDC : 1-2 ㎜) has a larger operating range than the linear controller (PD control : 1-1.4 ㎜), and is superior to linear. control in the robustness to the modeling uncertainty and the performance of the disturbance rejection.
In this paper, a robust adaptive backstepping control is developed for efficiency optimization of induction motors with uncertainties. The proposed control scheme consists of efficiency flux control(EFC) using a sliding mode adaptive flux observer and robust speed control(RSC) using a function approximation for mechanical uncertainties. In EFC, it is important to find the flux reference to minimize power losses of induction motors. Therefore, we proposed the optimal flux reference using the electrical power loss function. The sliding mode flux observer is designed to estimate rotor fluxes and variation of inverse rotor time constant. In RSC, the unknown function approximation technique employs nonlinear disturbance observer(NDO) using fuzzy neural networks(FNNs). The proposed controller guarantees both speed tracking and flux tracking. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the approaches proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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