This paper discusses sliding made control of robot manipurators assuming that nonlinear terms, which are inertia term, Coriolis force term and centrifugal taffn, are external disturbances. We obtained the unknown parameter of its linear terms by Signal Compression Method. We propose a new control input algorithm to decrease chattering in the application of sliding mode control of manipulator whose nonlinear components are regarded as disturbances. In this experiments, we used DSP(Digital Signal Processor) controller to suppress chattering by obtaining a quick switching speed.
In this paper, Nonlinear VSS control based on bang-bang control concept is derived under the assumption that the control input is bounded. We try to derive control algorithm which has almost same performance as the time optimal control. We focus this control scheme on the real implementation of DC motor position controller of flexible link, i.e. we obtain the switching curves from the real data of DC motor system operating under the full maximum and minimum applied voltages. State space is separated into several regions and we set different switching surfaces in each region to reduce chattering problem. The efficiency of the proposed controller is compared with PID controller and it is shown that the controller converges fast than PID controller without chattering. The hybrid controller scheme is also proposed not only to control the position of hub but also to reduce the vibration of end tip of flexible link.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.6
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pp.1047-1054
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2007
This paper presents a high efficiency direct instantaneous torque control (DITC) of Switched Reluctance Motor(SRM) based on the nonlinear model. The DITC method can reduce the high inherent torque ripple of SRM drive system, but drive efficiency is somewhat low due to the high current and switching loss during commutations. In order to reduce a torque ripple, a fast torque reference trajectory is selected at every instantaneous rotor position. Based on the nonlinear model of SRM, the developing torque by one phase is fixed and the other phase is regulated for minimum switchings of phase switch and variation of torque. The switching during commutation can be reduced and fast commutation can be obtained in the proposed method. As a result, drive efficiency could be improved as well as torque ripple reduction. The validity of proposed method is verified by computer simulations and comparative experiments.
A circuit-domain model of PWM inverter provides accurate simulation results in consideration of detail switching characteristics. Although, a huge amount of computation time is demanded for the simulation results of several ten seconds, which is the required time to analyze system behaviors or control performances of Electric Power Steering(EPS) on real drive condition. This paper describes the nonlinear inverter model for fast dynamic simulation of EPS without the PWM concept through analyzing the effect of nonlinear switching characteristics like dead time, forward voltage drop and conduction resistance. Some inverter models including proposed model are compared from two standpoints which are computation time and accuracy. The comparison results show the usefulness of the developed model in order to develop the control algorithm through the fast prediction of system behaviors.
Sliding mode control (SMC) is a robust control method to control a robot arm with nonlinear properties. A high switching gain of SMC causes chattering problems, although the SMC allows the adequate control performance by giving high switching gain, without the exact robot model containing nonlinear and uncertainty terms. In order to solve this problem, SMC with sliding perturbation observer (SMCSPO) has been researched, where the method can reduce the chattering by compensating the perturbation, which is estimated by the observer, and then choosing a lower switching control gain of SMC. However, optimal gain tuning is necessary to get a better tracking performance and reducing a chattering. This paper proposes a method that the Q-learning automatically tunes the control gains of SMCSPO with an iterative operation. In this tuning method, the rewards of reinforcement learning (RL) are set minus tracking errors of states, and the action of RL is a change of control gain to maximize rewards whenever the iteration number of movements increases. The simple motion test for a 7-DOF robot arm was simulated in MATLAB program to prove this RL tuning algorithm. The simulation showed that this method can automatically tune the control gains for SMCSPO.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.4
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pp.428-437
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2006
Many physical systems are hybrid in the sense that they have continuous behaviors and discrete phenomena. In control system with multiple models, switching strategy and stability of the closed-loop system under switching are very important issues. In this paper, a novel adaptive control scheme based on multiple parameter models is proposed to cope with a change in Parameters. Switching strategy guarantees the non-increase in the global control Lyapunov function if the estimation of Lyapunov function value converges. Least-square estimation is used to find the estimated value of the Lyapunov function. Switching and adaptation law guarantees the stability of closed-loop system in the sense of Lyapunov. Simulation results on anti-lock brake system are shown to verify the effectiveness of the proposed controller in view of a large change in system parameters.
In this paper, we show that general nonlinear switched systems are asymptotically controllable if and only if there exist control-Lyapunov functions for their relaxation systems. If the switching signal is dependent on the time, then the control-Lyapunov functions are continuous. And if the switching signal is dependent on the state, then the control-Lyapunov functions are $C^1$-smooth. We obtain the results from the viewpoint of control system theory. Our approach is based on the relaxation theorems of differential inclusions and the classic Lyapunov characterization.
Baik Won-Sik;Kim Min-Huei;Kim Nam-Hun;Choi Kyeong-Ho;Kim Dong-Hee
Proceedings of the KIPE Conference
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2004.07b
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pp.944-948
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2004
This paper presents a simple torque estimation method and switching angle control of Switched Reluctance Motor (SRM) using Neural Network (NN). SRM has gaining much interest as industrial applications due to the simple structure and high efficiency. Adaptive switching angle control is essential for the optimal driving of SRM because of the driving characteristic varies with the load and speed. The proper switching angle which can increase the efficiency was investigated in this paper. NN was adapted to regulate the switching angle and nonlinear inductance modelling. Experimental result shows the validity of the switching angle controller.
Baik Won-Sik;Kim Nam-Hun;Choi Kyeong-Ho;Kim Dong-Hee;Kim Min-Huei
Proceedings of the KIPE Conference
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2002.07a
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pp.33-37
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2002
This paper presents a simple torque estimation method and the switching angle control of SRM using Neural Network. SRM has gaining much interest as industrial applications due to the simple structure and high efficiency. Adaptive switching angle control is essential for the optimal driving of a SRM because of the driving characteristic varies with the load and speed. The proper switching angle which can increase the efficiency was investigated in this paper Neural Network was adapted to regulate the switching angle and nonlinear inductance modelling. Experimental result shows the validity of the switching angle controller.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.2
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pp.153-162
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2014
A novel robust $H_{\infty}$ switching tracking control design method with disturbance observer is proposed for the near space interceptor (NSI) with aerodynamic fins and reaction jets. Initially, the flight envelop of the NSI is divided into small subregions, and a slow-fast loop polytopic linear parameter varying (LPV) model is proposed, to approximate the nonlinear dynamic of the NSI, based on the Jacobian linearization and Tensor-Product (T-P) model transformation approach. A disturbance observer is then constructed, to estimate the modeled disturbance. Subsequently, based on the descriptor system method, a robust switching controller is developed, to ensure that the closed-loop descriptor system is stable with a desired $H_{\infty}$ disturbance attenuation level. Furthermore, the outcome of the proposed switching tracking control problem is formulated as a set of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed design method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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