본 논문에서는 다중 입력을 가지는 비선형 시스템의 제어기 설계를 위한 다중 입력 T-S 퍼지 궤환 선형화 기법이 제안되었으며 그 기법을 바퀴형 이동로봇의 궤도 추적 제어를 위한 제어기를 설계하는 데에 사용하였다. 이를 위하여, 먼저 바퀴형 이동로봇의 에러 동특성 방정식을 T-S 퍼지 모델로 나타내었고, 이 퍼지 모델을 비선형 퍼지 좌표 변환과 비선형 상태 궤환 입력에 의해 하나의 선형 제어 시스템으로 변환시켰다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 다중 입력 궤환 선형화 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기가 T-S 퍼지 시스템을 제어하기 위해 널리 사용되어지는 기존의 PDC 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기보다 더 나은 성능을 제공함을 보여주었다.
본 논문은 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 관측기-제어기의 독립 설계 원리를 조사한다. T-S 퍼지 시스템의 전건부 변수가 측정 가능하거나 출력으로부터 계산 가능한 경우 T-S 퍼지 모델 기반 관측기와 T-S 퍼지 모델 기반제어기는 독립적으로 설계 가능하며, 이에 따른 관측기 기반 출력 궤환 제어기는 전역적 안정화 가능성을 보장한다. 한편 T-S 퍼지 시스템의 전건부 변수가 측정 불가능하거나 출력으로부터 계산 불가능한 경우에는, T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 관측기를 구현하기 위하여 퍼지 추론 시스템의 전건부 변수를 추정해야 한다. 본 논문은 전건부 변수가 측정 불가능한 경우 T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 T-S 퍼지 모델 기반 관측기의 독립적 설계 가능성을 조사한다. T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 관측기의 수렴속도가 충분히 빠를 경우 전역적인 독립 설계가 가능함을 보이며, 그렇지 않은 경우 국소적인 독립 설계가 가능함을 보인다.
This paper deals with a tracking problem for nonlinear systems using its T-S fuzzy model and internal model. We extend the internal model of linear systems to an internal model of T-S fuzzy systems to accompany with state error of zero. A sufficient condition of the existence of a tracking controller for T-S fuzzy systems is expressed by linear matrix inequalities. A system of inverted pendulum on cart is illustrated to verify our method.
This paper discusses a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy controller design problem for a phugoid model-based multi-agent system. The error between the state of a phugoid model and a reference is defined to construct a multi-agent system model. A T-S fuzzy model of the multi-agent system is built by introducing a nonlinear controller. A fuzzy controller is then designed to stabilize the T-S fuzzy model, where the synthesis condition is represented in terms of linear matrix inequalities.
In this paper, a new multirate digital control technique for the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system is suggested. The proposed method takes account of the stabilizablity of the discrete-time T-S fuzzy system at the fast-rate sampling points. Our main idea is to utilize the lifted control input. The proposed approach is to obtain the multirate discrete-time T-S fuzzy system by discretizing the overall dynamics of the T-S fuzzy system with the lifted control, and then to derive the sufficient conditions for the stabilization in the sense of the Lyapunov asymptotic stability for this system. An example is provided for showing the feasibility of the proposed discretization method.
본 논문은 이산시간 장주기모델로 구성된 다개체시스템의 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 군집제어 기법을 제안한다. 이산시간 모델은 오일러(Euler) 방법을 이용하여 유도한다. 이에 대한 T-S 퍼지 모델은 피드백 선형화 기법을 통해 구성하며, 이를 점근적으로 안정화하기 위한 퍼지제어기를 설계한다. 제어기 설계조건은 선형행렬부등식의 형태로 표현된다.
This paper proposes design of LFT-based fuzzy controllers for model-following, which are better than the previous input-output linearization controllers, which are not able to follow the model system states and which do not guarantee the stability of all states. The method proposed in this paper provides a LFT-based Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy controller with guaranteed stability and model-following via the following steps: First, using LFT(Linear Fractional Transformation) and T-S fuzzy model, controllers, are obtained. Next, error dynamics are obtained for model-following, and errors go to 0(zero). Finally, a T-s fuzzy controller that can stabilizxe the system with the requirement on the control input satisfied is obtained by solving the LMIs with the MATLAB LMI Control Toolbox and a model-following controller is obtained. Simulations are performed for the LFT-based T-S fuzzy controller designed by the proposed method, which show better performance than the results of input-out ut linearization controller.
본 논문은 매개변수 불확실성을 가지는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 시스템의 안정도 해석과 안정화 조건을 고려한다. T-S 퍼지 시스템의 안정도 해석 시 conservativeness를 줄이기 위해 퍼지 리아푸노프 함수를 이용한다. 매개변수 불확실성을 가지고 있는 시스템의 안정도를 해석하고 시스템을 안정화 시키는 퍼지 강인 제어기 설계 기법을 제시한다. 안정도조건과 안정화조건은 선형행렬부등식의 형태로 표현된다. 모의실험을 통해 제안된 접근 방법의 효용성을 보인다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권2호
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pp.95-105
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2001
In this paper, in order to control uncertain chaotic system, an adaptive fuzzy control(AFC) scheme is developed for the multi-input/multi-output plants represented by the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy models. The proposed AFC scheme provides robust tracking of a desired signal for the T-S fuzzy systems with uncertain parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the chaotic state tracks the state of the stable reference model(SRM) asymptotically with time for any bounded reference input signal. The suggested AFC design technique is applied for the control of an uncertain Lorenz system based on T-S fuzzy model such as stabilization, synchronization and chaotic model following control(CMFC).
In this paper, the fuzzy output-feedback controller is addressed for a discrete-time nonlinear interconnected systems with common input. The nonlinear interconnected system is represented by a T-S (Takagi-Sugeno) fuzzy model. Based on T-S fuzzy interconnected system, the fuzzy output-feedback controller is designed with common input. The stability condition of the closed-loop system is represented to the LMI (Linear Matrix Inequality) form. PEMFC model is given to show the verification of the controller discussed throughout the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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