Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.1
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pp.32-43
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1999
Adaptive robust control scheme is introduced for flexible joint manipulator with nonlinearities and uncertainties. The system does not satisfy the matching condition due to insufficient actuators for each node. The control only relies on the assumption that the bound of uncertainty exists. Thus, the bounded value does not need to be known a prior. The control utilizes the update law by estimating the bound of the uncertainties. The control scheme uses the backstepping method and constructs a state transformation. Also, stability analysis is done for both transformed system and original system.
The adaptive control and the robust control have been considered as the most influential methods for robotic motion control. The purpose of this paper is to compare control performance between these two strategies in unconstrained motion control of robot manipulator. In order to compare control performance properly, intensive experiments are required and only then can conclusions be drawn on the relative merit and demerit of the controllers. Firstly, the control algorithms for unconstrained motion control are summarized. In adaptive control, the controllers that have been proposed so far are classified according to the signals used for the computed control input. It enables rather easier to compare controller is examined to demonstrate control performance of robust controllers. Finally, the above two approaches, the adaptive and the robust are compared from the view-point of robustness to plant uncertainty, which is one of the most demanding properties in robot motion control.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.12
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pp.967-972
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2001
In this paper, an adaptive robust nonlinear predictive controller is developed for the continuous time nonlinear systems whose control objective is composed of the system output and its desired value. The basic control law is derived from the continuous time prediction model and its feedback dynamcis shows another from if input and output linearization. In order to cope with the parameter uncertainty, robust control is incorporated into the basic control law and the asymptotic convergence of tracking error to a certain bounded region is guaranteed. For stability and performance improvement within the bounded region, an adaptive control is introduced. Simulation tests for the motion control of an underwater wall-ranging robot confirm the performance improvement and the robustness of this controller.
In general, systems contain uncertain elements in the real world; these may be parameters, constant or varying, that are unknown or imperfectly known. When the uncertainty is assumed to satisfy the matching condition and to be cone-bounded, Y.H. Chen[81 proposed an adaptive robust control algorithm which introduced adaptive scheme for a design parameter into robust deterministic controls. In this paper, the above control algorithm is applied to the position tracking control of 2 DOF direct drive SCARA robots, and simulation and experimental studies are conducted to verify the control algorithm and to evaluate control performance.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.12
no.2
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pp.179-189
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2011
In this paper, robust adaptive control design problem is addressed for a class of parametrically uncertain aeroelastic systems. A full-state robust adaptive controller was designed to suppress aeroelastic vibrations of a nonlinear wing section. The design used leading and trailing edge control actuations. The full state feedback (FSFB) control yielded a global uniformly ultimately bounded result for two-axis vibration suppression. The pitching and plunging displacements were measurable; however, the pitching and plunging rates were not measurable. Thus, a high gain observer was used to modify the FSFB control design to become an output feedback (OFB) design while the stability analysis for the OFB control law was presented. Simulation results demonstrate the efficacy of the multi-input multi-output control toward suppressing aeroelastic vibrations and limit cycle oscillations occurring in pre- and post-flutter velocity regimes.
The conventional sliding mode control and variable structure control (VSC) of nonlinear uncertain system are well known for their robust property and simplity of control law. However, the use of them is only pardonable on the assumption that the upper-bound of parameter variation or nonlinearity is known and that the complete information about state is available. Though the former has been solved with adaptive robust control theory recently, the latter seems not to be solved. In this paper, we try to solve this problem using the technique of VSS adaptive robust control theory. That is, we propose a VSS adaptive observer and a sliding mode control incorporated with this observer. We can prove the robust stability of the closed system applying the Lyapunov's second method.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.4
no.2
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pp.13-22
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2003
To coordinate the robot manipulator along the desired trajectory, the exact model of the dynamics is required. The added mass and added moment of inertia, buoyancy, drag force, and friction mainly affect the dynamics of the undersea robot manipulator, and they are quite complex and unknown. In this reason. the exact model of the undersea robot manipulator is difficult to obtain. In this paper, instead of having efforts to get the exact model of the robot dynamics, a control-based approach was performed. We modeled the dynamics of the undersea robot manipulator whose parameters are unknown, and then applied a proposed direct adaptive and robust control, which is different from previous studies. The unknown added mass, and added moment of inertia, drag force and friction are estimated by the direct adaptive control scheme, and the drag force which is dominant disturbance is compensated by the robust control. Also, stability of the proposed control scheme is analyzed.
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.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.4
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pp.262-267
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2001
Jeha Ryu Department of Mechatronics, Kwangju Institute of Science and Technology This paper presents an application of a robust adaptive control strategy to HexaSlide type six degrees-of-freedom parallel manipulators. The HexaSlide type parallel manipulators are characterized as an architecture with constant link lengths that are attached to moving sliders on the ground and to a mobile platform. The proposed control law is developed based on a simplified second order system dynamic equation in joint space with uncertain mass, damper, spring, and Coulomb friction terms. These uncertain parameters are updated by an adaptation law that is derived by Lyapunov stability theorem. A robust adaptive control law by using the boundary layer is designed for the purpose of compensating for the neglected dynamic effects of the mobile platform and the six moving links that are modeled as a disturbance term. Experimental results show good and fast tracking performance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.1
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pp.102-108
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2008
This paper presents robust and adaptive control method for complicated three dimensional crane systems with uncertain effect. We consider an overhead crane system in which a trolly located on its top is moved to x- and y-axis independently. We first approximate the complicated crane model through linearization approach to simply construct a PD control and then design an adaptive control system for compensating modeling error and control deviation which is feasibly occurred due to system perturbation in practice. An adaptive control scheme is analytically derived using Lyapunov stability theory for a given bound of system perturbation. We accomplish numerical simulation for evaluation of the proposed control system and demonstrate its superiority comparing with the traditional control strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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