Since fuzzy controllers are nonlinear, it is more difficult to set the controller gains and to analyse the stability compared to conventional PID controllers. This paper proposes a fuzzy PD+I controller for tracking control which uses a linear fuzzy inference(product-sum-gravity) method based on a conventional linear PID controller. In this scheme the fuzzy PD+I controller works similar to the control performance as the linear PD plus I(PD+I) controller. Thus it is possible to analyse and design an fuzzy PD+I controller for given systems based on a linear fuzzy PD controller. The scaling factors tuning scheme, another topic of fuzzy controller design procedure, is also introduced in order to fine performance of the fuzzy PD+I controller. The scaling factors are adjusted by a real-coded genetic algorithm(RCGA) in off-line. The simulation results show the effectiveness of the proposed fuzzy PD+I controller for tracking control problems by comparing with the conventional PID controllers.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.865-874
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2019
A controller for an underwater glider is presented. Considered underwater glider is a torpedo-shaped autonomous underwater vehicle installing adjustable buoyancy bag and movable battery in it. The controller is composed of an LQR controller to maintain zigzag vertical movement for gliding and two PD controllers to control elevator/rudder angles. The LQR controller controls the pumping speed into the buoyancy bag and the moving speed to locate the battery. One of the PD controller controls the elevator angle to assist the LQR controller, and the other controls the rudder angle to adjust the direction of the underwater glider. A reduced order Luenberger observer is adopted to estimates the center of gravity of the glider and the buoyancy mass that are essential but cannot be measured. Mathematical simulation using Matlab proved the validity of the proposed controller to obtain better performance than conventional LQR only controller under the influence of sea current.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.545-558
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2006
In this paper, PD-like visual servoing is modified in two ways: a sliding-mode observer is applied to estimate the joint velocities, and a RBF neural network is used to compensate the unknown gravity and friction. Based on Lyapunov method and input--to-state stability theory, we prove that PD-like visual servoing with the sliding mode observer and the neuro compensator is robust stable when the gain of the PD controller is bigger than the upper bounds of the uncertainties. Several simulations are presented to support the theory results.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권5호
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pp.563-569
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2015
A chemical reaction occurring in CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) is significantly affected by the concentration, temperature, pressure, and reacting time of materials, and thus it has strong nonlinear and time-varying characteristics. Also, when an existing linear PID controller with fixed gain is used, the performance could deteriorate or could be unstable if the system parameters change due to the change in the operating point of CSTR. In this study, a technique for the design of a fuzzy PD plus I controller was proposed for the temperature control of a CSTR process. In the fuzzy PD plus I controller, a linear integral controller was added to a fuzzy PD controller in parallel, and the steady-state performance could be improved based on this. For the fuzzy membership function, a Gaussian type was used; for the fuzzy inference, the Max-Min method of Mamdani was used; and for the defuzzification, the center of gravity method was used. In addition, the saturation state of the actuator was also considered during controller design. The validity of the proposed method was examined by comparing the set-point tracking performance and the robustness to the parameter change with those of an adaptive controller and a nonlinear proportional-integral-differential controller.
Loc, Mai Ba;Choi, Hyeung-Sik;Kim, Joon-Young;Kim, Yong-Hwan;Murakami, Ri-Ichi
International Journal of Ocean System Engineering
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제3권1호
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pp.16-21
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2013
This paper presents a design of fuzzy PD depth controller for the autonomous underwater vehicle entitled KAUV-1. The vehicle is shaped like a torpedo with light weight and small size and used for marine exploration and monitoring. The KAUV-1 has a unique ducted propeller located at aft end with yawing actuation acting as a rudder. For depth control, the KAUV-1 uses a mass shifter mechanism to change its center of gravity, consequently, can control pitch angle and depth of the vehicle. A design of classical PD depth controller for the KAUV-1 was presented and analyzed. However, it has inherent drawback of gains, which is their values are fixed. Meanwhile, in different operation modes, vehicle dynamics might have different effects on the behavior of the vehicle. In this reason, control gains need to be appropriately changed according to vehicle operating states for better performance. This paper presents a self-tuning gain for depth controller using the fuzzy logic method which is based on the classical PD controller. The self-tuning gains are outputs of fuzzy logic blocks. The performance of the self-tuning gain controller is simulated using Matlab/Simulink and is compared with that of the classical PD controller.
This note is concerned with the point to point control of manipulators having elastic joints. We present a PD control algorithm which is adaptive with respect to the gravity and elastic parameters of robot manipulators. While the conventional control law is used, a new adaptive law is used to improve the performance. The proposed controller is shown to be stable. It is Shown that steady-state position error converges to zero through some simulations concerning the manipulator with three revolute elastic joints.
During operating given working a robot manipulator makes some problems such as the accumulation of the error or the deviation from the command trajectory. These problems are mainly due to the disturbance noise or unmodeled system parameters. To solve these problems most of robot manipulators equip the controller. But if exact controller gains are not seleced we can't decrease the working efficiency(such as compensation about error or deviation) of the robot manipulator. So in this paper we present the controller gain tuning law by which we can find the controller gain which satisfies the per-formance specification of the robot manipulator during working of the robot. The proposed algorithm is derived from the Laypunov direct method. And by the simulation on the 4-axis SCARA type robot(SAMSUNG SM5 Robot) we guarantee the performance of this algorithm.
This paper proposes a new method on attitude control of an underwater robot by using five ABTs (Attitude Ballast Tank). A pipe is connected to the bottom of the ABTs and transfers water by a pump, while another pipe is connected to the top of the ABT to transfer air. The buoyancy center of the underwater robot can be changed by means of the water transfer. This way, the attitude of the underwater robot can be maintained and/or controlled as desired. The changes of the center of gravity and the buoyancy central are estimated by a Lagrangian function which is similar to that for an inverted pendulum. The controller in this paper is designed by modeling of the underwater robot and selecting suitable gains of a PD controller which has fast response characteristics. This paper shows the possibility of the attitude control of an underwater robot by changing the center of gravity and the buoyancy center of the robot. Moreover, experimental results verify that the controller is effective in maintaining Roll/Pitch of the underwater robot with very low power consumption.
Magnetic actuation utilizes the mechanic torque that is the result of interaction of the current in a coil with an external magnetic field. A main obstacle is, however, that torques can only be produced perpendicular to the magnetic field. In addition, there is uncertainty in the Earth magnetic field models due to the complicated dynamic nature of the field. Also, the magnetic hardware and the spacecraft can interact, causing both to behave in undesirable ways. This actuation principle has been a topic of research since earliest satellites were launched. Earlier magnetic control has been applied for nutation damping for gravity gradient stabilized satellites, and for velocity decrease for satellites without appendages. The three axes of a micro-satellite can be stabilized by using an electromagnetic actuator which is rigidly mounted on the structure of the satellite. The actuator consists of three mutually-orthogonal air-cored coils on the skin of the satellite. The coils are excited so that the orbital frame magnetic field and body frame magnetic field coincides i.e. to make the Euler angles to zero. This can be done using a Neural Network controller trained by PD controller data and driven by the difference between the orbital and body frame magnetic fields.
The purpose of this work is to develop the FES controller that can cope with the muscle fatigue which is one of the most important problems of current FES (Functional Electrical Stimulation). The feasibility of the proposed FES controller was evaluated by simulation. We used a fitness function to describe the effect of muscle fatigue and recovery process. The FES control system was developed based on the biological neuronal system. Specifically, we used PD (Proportional and Derivative) and GC (Gravity Compensation) control, which was described by the neuronal feedback structure. It was possible to control of multiple joints and muscles by using the phase-based PD and GC control method and the static optimization. As a result, the proposed FES control system could maintain the cycling motion in spite of the muscle fatigue. It is expected that the proposed FES controller will play an important role in the rehabilitation of SCI patient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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