Evolution Strategy is used as an effective search algorithm in optimization problems and Sliding Mode Control is well known as a robust control algorithm. In this paper, we propose a Sliding Mode Control Method for robot manipulator using Evolution Strategy. Evolution Strategy is used to estimate Sliding Mode Control Parameters such as sliding surface gradient, continuous function boundary layer, unknown plant parameters and switching gain. Experimental results show the proposed control scheme has accurate and robust performances with effective search ability.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2000.10a
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pp.501-508
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2000
It is demanded to find the dynamic model of a real structure to design a controller. However, as the structure has inherently infinite number of degree-of-freedom, it is impossible to obtain an exact dynamic model of the structure. Instead a reduction model with finite degree-of-freedom is used for the design of a controller. So there exists uncertainty between a real model and a reduction model which causes poor performance of control. All these uncertainties can degrade the control performance and even cause the control instability. Thus, robust control strategy considering the above uncertainties can be an alternative one to guarantee the performance and stability of the control. This study deals with the experimental verification of robust controller design for the active mass driver. $\mu$-synthesis technique is employed as a robust control strategy. Some weights are chosen based on the difference between the initial plant with which the controller is designed and the perturbed plant to be controlled having the actuator uncertainty. The robustness of $\mu$-synthesis technique is compared with the result of LQG strategy, which does not consider the uncertainty.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.19
no.6
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pp.538-548
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2014
This study provides a robust control of a grid-connected three-phase two-level photo voltaic inverter. The introduced control method uses the cascade control strategy to regulate AC-side current and DC-link voltage. A robust controller with integration action is used for the inner-loop AC-side current control, which maximizes the convergence rate using a linear matrix inequality-based optimization design method and eliminates the offset error. The robust controller design method considers the parameter uncertainty set to accommodate parameter mismatch and un-modeled components in the inverter model. An outer-loop proportional-integral controller is used to regulate DC-link voltage with linearization of DC/AC relation. The proposed control strategy is applied to a grid-connected 100 kW photo voltaic inverter.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.3
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pp.258-266
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2012
This paper describes a biped walking algorithm for a hydraulic humanoid robot on inclined floors. To realize stable and robust biped walking, the walking algorithm was divided into five control strategies. The first is a joint position control strategy. This strategy is for tracking desired joint position trajectories with a gain switching. The second is a multi-model based ZMP (Zero Moment Point) control strategy for dynamic balance. The third is a walking pattern flow control strategy for smooth transition from step to step. The fourth is an ankle compliance control, which increases the dynamic stability at the moment of floor contact. The last is an upright pose control strategy for robust walking on an inclined floor. All strategies are based on simple pendulum models and include practical sensory feedback in order to implement the strategies on a physical robot. Finally, the performance of the control strategies are evaluated and verified through dynamic simulations of a hydraulic humanoid on level and inclined floors.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.2
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pp.210-220
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2012
The model-free control of aeroelastic vibrations of a non-linear 2-D wing-flap system operating in supersonic flight speed regimes is discussed in this paper. A novel continuous robust controller design yields asymptotically stable vibration suppression in both the pitching and plunging degrees of freedom using the flap deflection as a control input. The controller also ensures that all system states remain bounded at all times during closed-loop operation. A Lyapunov method is used to obtain the global asymptotic stability result. The unsteady aerodynamic load is considered by resourcing to the non-linear Piston Theory Aerodynamics (PTA) modified to account for the effect of the flap deflection. Simulation results demonstrate the performance of the robust control strategy in suppressing dynamic aeroelastic instabilities, such as non-linear flutter and limit cycle oscillations.
This paper proposes an adaptive sliding mode control (ASMC) strategy with an enhanced optimal reaching law (EORL) for the robust current tracking control of the boost converter based hybrid power source (HPS) in an electric vehicle (EV). A conventional ASMC strategy based on state observers and the hysteresis control method is used to realize the current tracking control for the boost converter based HPS. Then a novel enhanced exponential reaching law is proposed to improve the ASMC. Moreover, an enhanced exponential reaching law is optimized by particle swarm optimization. Finally, the adaptive control factor is redesigned based on the EORL. Simulations and experiments are established to validate the ASMC strategy with the EORL. Results show that the ASMC strategy with the EORL has an excellent current tracking control effect for the boost converter based HPS. When compared with the conventional ASMC strategy, the convergence time of the ASMC strategy with the EORL can be effectively improved. In EV applications, the ASMC strategy with the EORL can achieve robust current tracking control of the boost converter based HPS. It can guarantee the active and stable power distribution for boost converter based HPS.
Variable Structure Controller is well known to be a robust controller. Recently, Evolution Strategy is used as a effective search algorithm. In this paper, we propose a Variable Structure Controller combined with Evolution Strategy. Evolution Strategy is used to estimate the unknown parameters, the control gain and the thickness of saturation function boundary layer of Variable Structure Controller. From the experiment, we found the proposed Variable Structure Controller shows accurate tracking ability and robust performance in the BLOC motor position control system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.4
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pp.402-409
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1999
Variable structure control law is well known to be a robust control algorithm and evolution strategy is used as an effective search algorithm in optimization problems. In this paper, we propose a variable structure controller with time-varying switching surface. We calculate the maximum value of seitching surface gradient that is of the 3rd order polynomial form. Evolution strategy is used to optimize the parameters of the switching surface gradient. Finally, the proposed method is applied to position tracking control for BLDC motor. Experimental results show that the proposed method is more useful than the conventional variable structure controller.
This paper analyzes a robust optimal reinsurance and investment strategy for an Ambiguity-Averse Insurer (AAI), who worries about model misspecification and insists on seeking robust optimal strategies. The AAI's surplus process is assumed to follow a jump-diffusion model, and he is allowed to purchase proportional reinsurance or acquire new business, meanwhile invest his surplus in a risk-free asset and a risky-asset, whose price is described by an Ornstein-Uhlenbeck process. Under the criterion for maximizing the expected exponential utility of terminal wealth, robust optimal strategy and value function are derived by applying the stochastic dynamic programming approach. Serval numerical examples are given to illustrate the impact of model parameters on the robust optimal strategies and the loss utility function from ignoring the model uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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