This paper presents a speed controller for the Sinusoidal type BLDC motor using the sliding mode. Since the sliding mode control has some practical limitations such as the chattering phenomenon and reaching phase problems, the technique of overcoming these limitations is proposed in a practical realization. This proposed speed control technique is composed of an smooth integral variable structure control(IVSC), and chattering prediction method.
We propose robust control scheme for flexible joint manipulator in the presence of nonlinearity and mismatched uncertainty. The control is designed based on Lyapunov approach. The robust control which is based on the computed torque scheme and state transformation via implanted control is introduced. The design procedure starts with the construction of linearized subsystems via the computed torque method and then uses state transformation. With this approach we do not impose an upper-bound constraint on the inertia matrix in case it is known. Thus, this control can be applied to arbitrary manipulators. The resulting robust control guarantees practical stability for both the transformed system and the original system. The transformation is only based on the possible bound of uncertainty.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권4호
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pp.412-430
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2003
In many practical problems in signal processing and control, the signal values are often restricted to belong to a finite number of levels. These questions are generally referred to as "finite alphabet" problems. There are many applications of this class of problems including: on-off control, optimal audio quantization, design of finite impulse response filters having quantized coefficients, equalization of digital communication channels subject to intersymbol interference, and control over networked communication channels. This paper will explain how this diverse class of problems can be formulated as optimization problems having finite alphabet constraints. Methods for solving these problems will be described and it will be shown that a semi-closed form solution exists. Special cases of the result include well known practical algorithms such as optimal noise shaping quantizers in audio signal processing and decision feedback equalizers in digital communication. Associated stability questions will also be addressed and several real world applications will be presented.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.391-402
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2015
In this paper, we present implementation of backward movement control of truck-trailer vehicles using a fuzzy mode-based control scheme considering practical constraints and computational overhead. We propose a fuzzy feedback controller where output is predicted with the delay of a unit sampling period. Analysis and design of the proposed controller is very easy, because it is synchronized with sampling time. Stability analysis is also possible when quantization exists in the implementation of fuzzy control architectures, and we show that if the trivial solution of the fuzzy control system without quantization is asymptotically stable, then the solutions of the fuzzy control system with quantization are uniformly ultimately bounded. Experimental results using a toy truck show that the proposed control system outperforms a conventional system.
In order to remove the assumption of full state availability which is one of the major difficulties with the practical realization of variable structure control systems,a new switching function with a dynamic structure is proposed. And the control performances of the output feedback variable structure control systems with the dynamic switching function are evaluated through simulation studies. The proposed dynamic switching function is driven by small number of measured output and input variables while conventional static switching function requires full state information. Therefore, the proposition of the dynamic swiching function makes practical implementation of output feedback variable structure control scheme possible for the systems with unmeasurable state variables, high order systems and large scale systems that the conventional variable structure control schemes with static switching function cannot be applied. In the variable structure control systems with the dynamic switching function, desired control performance can be guaranteed by proper choice of design parameters such as poles of switching function dynamic equation and switching control gains even though small number of measured output and input variables are provided as shown in simulation resuls.
A feedback control implementation for a high speed train pressurization system is proposed based on CAN (Controller Area Network). Firstly, system model including network latencies by CAN arbitration mechanisms is proposed, and an analytical compensation method of control parameters based on the system model is proposed for the network latencies. For the practical implementation of the control, global synchronization is adopted for controller to measure network latencies and to utilize them for the compensation of the control parameters. Simulation results are shown with practical tunnel data response. The proposed method is evaluated to be the most effective for the system through the control performances comparing among a controller not considering network latencies, other two off-line compensation methods, and the proposed method.
For the effective control of a $CO_2$ air-conditioning system, the system high-side pressure algorithm, the indoor temperature algorithm, and the outdoor fan algorithm were developed. The system high-side pressure algorithm was composed of the setpoint algorithm, the reset algorithm, and the electronic expansion valve control algorithm. The indoor temperature algorithm was composed of the compressor control algorithm and the indoor fan control algorithm. These algorithms were tested by using mathematical models developed from the previous study. Results from the setpoint step change test and the disturbance test showed good control performances. Therefore, algorithms developed in this study may practically used for the control of a $CO_2$ air-conditioning system.
Although there is an analytical proof of modeling capability of the neural network, the convergency error in nonlinearity modeling is inevitable, since the steepest descent based practical larning algorithms do not guarantee the convergency of modeling error. Therefore, it is difficult to apply the neural network to control system in critical environments under an on-line learning scheme. Although the convergency of modeling error of a neural network is not guatranteed in the practical learning algorithms, the convergency, or boundedness of tracking error of the control system can be achieved if a proper feedback control law is combined with the neural network model to solve the problem of modeling error. In this paper, the neural network is introduced for compensating a system uncertainty to control a nonlinear dynamic system. And for suppressing inevitable modeling error of the neural network, an iterative neural network learning control algorithm is proposed as a virtual on-line realization of the Adaptive Variable Structure Controller. The efficiency of the proposed control scheme is verified from computer simulation on dynamics control of a 2 link robot manipulator.
Research and a, pp.ication of earthquake protection system in Taiwan have become very active since about ten years ago. Many passive isolators, etc., have been studied extensively. These studies have resulted in a few practical a, pp.ications and proposals of two draft design provisions for seismic isolation design of bridges and buildings. In addition to the pass control, analytical studies on active semi-active control have also been very active and the experimental studies have scheduled in the near future. This paper summarise the progress on recent research and a, pp.ication of earthquake protection systems in Taiwan. The emphases are given to the control systems that have been a, pp.ied in practical a, pp.ications.
The purpose of this study was to identify the effectiveness of concepts on global warming, practical will and belief on global warming mitigation by experiments based on global warming program. For this study, 60 $6^{th}$ grade students were selected in two elementary schools. They were divided into an experimental group and a control group. The students of the experimental group took part in global warming program focusing experiments for 10 lessons during 2 weeks. The students of the control group were taught according to the regular curriculum of $6^{th}$ grade about global warming. To identify the effects of this program, both groups' students were tested on concepts on global warming, practical will and belief on global warming mitigation before and after the program implementation. Also the students of the experimental group wrote an essay and gave an interview about the program after implementation. The results were that the experimental group gained higher scores than the control group in the concepts on global warming. The programs improved students' practical will and belief on global warming mitigation. Also this program showed that the students systematically understood on global warming than existing classes in the regular curriculum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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