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.
Adaptive control system has evolved as an attempt to avoid degradation of the dynamic performance of a control system when environmental variations occurs. While the feedback control system is oriented toward the elimination of the effect of state perturbations, the adaptive control system is oriented toward the elimination of the effect of structural perturbation, upon the performances of the control system. The model reference adaptive controller is utilized in velocity loop controller for positioning and tracking is designed based on the linear decoupled dynamics.
In this work, position and vibratiion control of a two-link manipulator with one flexible link, which an unkoun but bounded payload mass and two pair of artificial muscle-type penumatic actuators, are investgated. A flexible link robot has advantages over a figid link robot in the sense that it is much safer when it cones into contact with its environment, including humans. Furthermore, for the sake of safety, it would be more desirabel if an actuator could deliver required force while maintaining proper compliance. An artificial muscle-type penumatic actuator is adequate for such cases. In this study, a controller based on singular perturbation method, adaptive and sliding mode contro, and .mu.-synthesis is developed. The effectiveness of the proposed control scheme is confirmed through simulations and experiments.
본 논문에서는 알 수 없는 주파수를 가지는 주기적인 외란이 존재하는 광디스크 드라이브에 대하여 주파수 적응 알고리즘과 출력 제어기를 추가하여 외란을 제거하는 제어기법을 제안한다. 여기서 IMP(internal model principal)에 기반을 두는 주파수 적응 알고리즘은 주기적인 외란의 주파수를 알아내는 역할을 한다. 전체 시스템의 안정도 및 외란제거 성능은 특이섭동이론(singular perturbation theory)으로 증명된다. 본 논문의 기여는 주파수 범위에 따른 설계의 제약이 없다는 점과 모델 불확실성이 존재할 때도 외란을 제거할 수 있다는 점을 들 수 있다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.177-180
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1996
The purpose of this paper is to design a robust adaptive control algorithm for a class of systems having continuous relay nonlinearity. This continuous relay nonlinearity can be defined as an analytic nonlinear function having unknown parameters and bounded unmodeling part. By this mathematical modeling, the whole system can be considered as a nonlinear system having unknown parameters and bounded perturbation. The control algorithm of this paper, RALC, can be constructed by robust adaptive law, feedback linearization, and indirect robust adaptive control. By this RALC, we can obtain that the output of given system can follow that of a stable reference linear model made by designer and the boundedness of all signals in closed-loop system can be maintained. Therefore, we can confirm a robust adaptive control for a class of systems having continuous relay nonlinearity.
This paper presents on approach to the position control of a robot manipulator by using a decentralized adaptive control scheme. The large scale system is regarded as the system which consists of many subsystems having interconnection. In each subsystem, a local control system is composed by feedforward and feedback component, one computes the nominal torque from the Newton-Euler equation, the other computes the perturbation equation which reduce the position error of the manipulator along the nominal trajectory. A computer simulation studies was conducted to evaluate and compare the performances of the proposed manipulator control scheme with those of the PD control and centralized control schemes.
An adaptive control scheme has been recognized as an effective approach for a robot manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of nonlinearties and parameter uncertainties in robot dynamic models. In this paper, an adaptive control scheme for a robot manipulator is proposed to design the self-tuning controller which combines the pole placement with the extended linearized perturbation model. And this control scheme has two components: a feadforward control and a feedback compensation control. Based on this, the controller is demonstrated by the simulation about position control of a three-link manipulator with payload and parameter uncertainty.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines observer disturbance-based adaptive control and fuzzy adaptive control for a composite structure with a mass-adjustable damper. The most important advantage is that the control structures do not need to know the uncertainty limits and the interference effect is eliminated. Three adjustable parameters in LMI are used to control the gain of the 2D fuzzy control. Binary performance indices with weighted matrices are constructed to separately evaluate validation and training performance using the revalidation learning function. Determining the appropriate weight matrix balances control and learning efficiency and prevents large gains in control. It is proved that the stability of the control system can be ensured by a linear matrix theory of equality based on Lyapunov's theory. Simulation results show that the multilevel simulation approach combines accuracy with high computational efficiency. The M-TMD system, by slightly reducing critical joint load amplitudes, can significantly improve the overall response of an uncontrolled structure.
This paper presents an adaptive scheme for regulating the perturbed dynamics in the vicinity of a desired trajectory for robotic manipulators. The scheme directly adjusts the control parameters to compensate destabilizing effects of the unknown, but slowly time varying parameters in the perturbation equation.
This paper presents a systematic analysis and a simple design of a robust adaptive control law for a class of non linear systems with modeling errors and a time-delay input. The theory for designing a robust adaptive control law based on input- output feedback linearization of non linear systems with uncertainties and a time-delay in the manipulated input by the approach of parameterized state feedback control is presented. The main advantage of this method is that the parameterized state feedback control law can effectively suppress the effect of the most parts of nonlinearities, including system uncertainties and time-delay input in the pp-coupling perturbation form and the relative order of non linear systems is not limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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