In this paper, a robust controller is proposed to achieve an accurate tracking for an uncertain nonlinear plant with actuator dynamics. The extent of parameter uncertainty can be quantified by using linear parameterization technique. A switching controller is proposed to guarantee the global asymptotic stability of the plant. In order to eliminate the chattering caused by the switching controller, a smoothing controller is designed using the boundary layer technique around the sliding surface and guarantees the uniform ultimate boundedness of the tracking error.
The synchronous reluctance motor (SynRM) servo-drive system has highly nonlinear uncertainties owing to a convex construction effect. It is difficult for the linear control method to achieve good performance for the SynRM drive system. The nonlinear backstepping control system using upper bound with switching function is proposed to inhibit uncertainty action for controlling the SynRM drive system. However, this method uses a large upper bound with a switching function, which results in a large chattering. In order to reduce this chattering, a nonlinear backstepping control system using an adaptive law is proposed to estimate the lumped uncertainty. Since this method uses an adaptive law, it cannot achiever satisfactory performance. Therefore, a nonlinear backstepping control system using a reformed recurrent Hermite polynomial neural network with an adaptive law and an error estimated law is proposed to estimate the lumped uncertainty and to compensate the estimated error in order to enhance the robustness of the SynRM drive system. Further, the reformed recurrent Hermite polynomial neural network with two learning rates is derived according to an increment type Lyapunov function to speed-up the parameter convergence. Finally, some experimental results and a comparative analysis are presented to verify that the proposed control system has better control performance for controlling SynRM drive systems.
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.
In this paper, the adaptive fuzzy system is used as an adaptive approximator for robot nonlinear dynamic. A theoretical justification for the adaptive approximator is proving that if the representive point(RP or switching function) and its derivative in sliding mode control are used as the inputs of the adaptive fuzzy system, the adaptive fuzzy system can approximate robot nonlinear dynamics in the neighborhood of the switching surface. Thus the fuzzy controller design is greatly simplified and at the same time, the fuzzy control rule can be obtained easily by the reaching condition. Based on this, a new method for designing an adaptive fuzzy control system based on sliding mode is proposed for the trajectory tracking control of a robot with unknown nonlinear dynamics.
In this paper we apply the maximum principle to design of time optimal nonlinear sampled-data control systems. We introduce the general design procedures and the mathematical formalas for time optimal processes and trajectories. Then we show the application of the technique to determine the optimal control signal, control sequence, switching time and sampling period to the given 4th order process.
This paper proposes a switching control method applicable to any affine, 2nd order nonlinear system with single input. The key contribution is to develop a control design method which uses a piecewise continuous Lyapunov function non-increasing at every discontinuous point. The proposed design method requires no restrictions except full state availability. To obtain a non-increasing, piecewise continuous Lyapunov function, we change the sign of off-diagonal term s of the positive definite matrix composing the former Lyapunov function according to the sign of the Inter-connection term. And we use the solution of inequalities which guarantee each Lyapunov function is non-increasing at any discontinuous point.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.72-81
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2017
We propose a switching control scheme for the control of a ball and beam system. It was reported in [4] that a ball and beam system is a nonlinear system which has an ill-defined relative degree. So, the traditional control approaches have been mostly either Jacobian-based control or approximate input-output linearized control in nature. In this paper, motivated by [7], we combine these two traditional control approaches and operate each controller via a pre-designed switching logic so that the improved control result can be obtained without any excessive use of control input. Switching algorithm is developed based on both analysis and actual experimental observation. We verify the effectiveness of our proposed controller via actual experimental results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.4
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pp.279-286
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1996
In this paper, variable structure control(VSC) based on reaching law method with fuzzy inference for nonlinear systems is proposed. The reaching law means the reaching condition which forces an initial state of system to reach switching surface in finite time, and specifies the dynamics of a desired switching function. Since the conventional reaching law has fixed coefficients, the chattering can be existed largely in sliding mode. In the design of a proposed fuzzy reaching law, we fuzzify RP(representative point)'s orthogonal distance to switching surface and RP's distance the origin of the 2-dimensional space whose coordinates are the error and the error rate. The coefficients of the reaching law are varied appropriately by the fuzzy inference. Hence the state of system in reaching mode reaches fastly switching surface by the large values of reaching coefficients and the chattering is reduced in sliding mode by the small values of those. And the effectiveness of the proposed fuzzy reaching law method is showen by the simulation results of the control of a two link robot manipulator.
Nanometer positioning control with high velocity and long stroke is discussed. A one-axis stage mechanism driven by an AC linear motor and guided by a rolling ball guide has been constructed. Coarse and fine position controls are designed by using nonlinear dynamics of the rolling guide. Switching from coarse positioning to fine positioning is studied.
A number of algorithm using the VSS(Variable Structure System) for uncertain dynamic system are developed. But, in these algorithms, the assumption that the uncertainties are bounded and their bounds are available to the designer is involved. And bounds on the uncertainties are an important clue to guarantee the stability of the closed loop system. However, sometimes bounds on the uncertainties may not be easily obtained because of the complexity of the structure of the uncertainties. Therefore, a methodology by which the boundary values on the uncertainties can be easily obtained is required. The VSS proposed in this proposal employ the new adaptive VSS scheme for uncertain dynamic system being estimated on line. The resulting control law is simple and easy to apply to on line computer control. It can also suppress chattering and maintain good tracking precision even if unmodeled dynamics are considered. And, a new method using nonlinear switching surface is introduced so that the speed response is improved and the good transient response can be obtained. Simulation results are presented and show the advantage of the proposed adaptive VSS with nonlinear switching surfaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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