In this paper, a novel and efficient global intelligent digital redesign technique for a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system is addressed. The proposed method should be notably discriminated from the previous works in that in allows us to globally match the states of the closed-loop TS fuzzy system with the pre-designed continuous-time fuzzy-model-based controller and those with the digitally redesigned fuzzy-model-based controller, and further to guarantee the stabilizability by the redesigned controller in the sense of Lyapunov. Sufficient conditions for the global state-matching and the stability of the digitally controller system are formulated in terns of linear matrix inequalities (LMIs). The Duffing-like chaotic oscillator is simulated and demonstrated, to validate the effectiveness of the proposed digital redesign technique, which implies the safe applicability to the digital control system.
This paper presents a systematic approach to the input-output data-based fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which the conventional mathematical models may fail to give the satisfying results. To do this, we propose a new method that can yield a successful fuzzy model using a mGA hybrid schemes with a fine-tuning method. We also propose a new coding method fo chromosome for applying the mGA to the structure and parameter identifications of fuzzy model simultaneously. During mGA search, multi-purpose fitness function with a penalty process is proposed and adapted to guarantee the accurate and valid fuzzy modes. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno fuzzy model. The proposed mGA hybrid schemes can coarsely optimize the structure and the parameters of the fuzzy inference system, and then fine tune the identified fuzzy model by using the gradient descent method. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its applications to two nonlinear systems.
본 논문에서는 TS 퍼지 모델로 표현되는 시간 지연 비선형 시스템에 대한 $L_{\infty}$ 이득 상태 제한 퍼지 제어기를 제안한다. 이 위해 먼저 TS 퍼지 모델을 이용하여 시간 지연 비선형 시스템을 모델링한다. 다음 이 퍼지 모델을 기본으로 $L_{\infty}$ 이득을 얻기위해 퍼지 상태 궤환 제어기를 설계한다. 마지막으로 $L_{\infty}$ 이득을 얻기 위한 충분조건을 유도한다. 충분조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 공식화 한다. 마지막으로 몇 가지 예제를 통하여 제안된 제어기의 효율성을 증명한다.
본 논문은 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 T-S 퍼지 시스템의 강인 안정화를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 T-S 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다. 이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 현태로 표현된다.
Kim, Su-Jin;Oh, Kab-Suk;Lee, Won-Chang;Kang, Geun-Taek
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.320-325
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1998
Underwater robotic vehicles (URVs) have been an important tool for various underwater tasks because they have greater speed, endurance, depth capability, and safety than human divers. As the use of such vehicles increases, the vehicle control system becomes one of the most critical subsytems to increase autonomy of the vehicle. The vehicle dynamics are nonlinear and their hydrodynamic coefficients are often difficult to estimate accurately. In this paper a new type of fuzzy model-based controller based on Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model is designed and applied to the control of of an underwater robotic vehicle. The proposed fuzzy controller : 1) is a nonlinear controller, but a linear state feedback controller in the consequent of each local fuzzy control rule ; 2) can guarantee the stability of the closed-loop fuzzy system ; 3) is relatively easy to implement. Its good performance as well as its robustness to the change of parameters have been shown and compared with the re ults of conventional linear controller by simulation.
This paper presents an adaptive PID control scheme for nonlinear system. TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model is used to estimate the error of control input, and the parameter of PID controller are adapted using the error. The parameters of TSK fuzzy model are also adapted to plant. The proposed algorithm allows designing adaptive PID controller which is adapted to the uncertainty of nonlinear plant and the change of parameters. The usefulness of the proposed algorithm is also certificated by the several simulations.
The control scheme using fuzzy modeling and Parallel Distributed Compensation (PDC) concept is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal for the flexible joint manipulators with uncertain parameters. From Lyapunov stability analysis and simulation results, the developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop multi-input/multi-output system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal.
This paper describes a design and performance evaluation of robust controller which overrides unstable motion and pulls out quickly after water entry of underwater vehicle dropped from aircraft or surface ship. We use 6-DOF equation for model of motions and assume parameter uncertainty to reflect the difference of real motion from modelled motion equation. we represent a nonlinear system with uncertainty as Takagi and Sugeno's(T-S) fuzzy models and design controller stabilizing them. The fuzzy controller utilizes the concept of so-called parallel distributed compensation (PDC). Finally, we confirm stability and performance of the controller through computer simulation and hardware in the loop simulation (HILS).
In this paper, we propose a design method for nonlinear SISO system using Takagi-Sugeno fuzzy model and Genetic Algorithm. Our method can reduce the number of design parameters and has advantage of small search space of Genetic Algorithm. The proposed nonlinear controller, which can be implemented by fuzzy controller and simple nonlinear controller, cancels the original nonlinear dynamics and gives the optimal nonlinear dynamics. We illustrated the performance of the proposed controller by simple simulation example.
Anavatti, Sreenatha G.;Choi, Jin Young;Wong, Pupin P.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.494-500
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2004
The wing rock phenomenon is a high angle of attack aerodynamic motion manifested by limit cycle roll oscillations. Experimental studies reveal that direct control and manipulation of leading edge vortices, through the use of 'blowing' techniques is effective in the suppression of wing rock. This paper presents the design of a robust controller for the experimental implementation of one such 'blowing' technique - recessed angle spanwise blowing (RASB), to achieve wing rock suppression over a range of operating conditions. The robust controller employs Takagi - Sugeno fuzzy system, which is fine-tuned by experimental simulations. Performance of the controller is assessed by real-time wind tunnel experiments with an 80 degree swept back delta wing. Robustness is demonstrated by the suppression of wing rock at a range of angles of attack and free stream velocities. Numerical simulation results are used to further substantiate the experimental findings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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