In this paper, a control problem of the Takagi-Sugeno(TS) fuzzy system with time-varying input delay is considered. It is well known that the delay is one of the major sources responsible for the instability of the controlled system. A systematic design technique is developed based on the Lyapunov-Razumikhin stability theorem. A sufficient condition for the global asymptotic stability of the TS fuzzy systems is formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The derived condition can deal with any time-varying input delay within the admissible bound. The effectiveness of the proposed controller design technique is demonstrated by a numerical simulation.
An Adaptive Positive Position Feedback method is presented for controlling the roll of the supersonic smart projectile. The proposed strategy combines the attractive attributes of Positive Position Feedback(PPF) of Goh and Caughey, and Lyapunov stability theorem. The parameters of Adaptive-PFF controller are adjusted in an adaptive mauler in order to follow the performance of an optimal reference model. In this way, optimal damping and zero steady-state errors can be achieved even in the presence of uncertain or changing plant parameters. The performance obtained with the Adaptive-PPF algorithm is compared with conventional PPF control algorithm. The results obtained emphasize the potential of Adaptive-PPF algorithm as an efficient means for controlling plants such as supersonic flight systems with uncertainties in real time.
It is well-known that the poles of a system are closely related with the dynamics of the systems, and the pole assignment problem, which locates the poles in the desired regions, in one of the major problem in control theory. Also, it is always possible to assign poles to specific points for exactly known linear systems. But, it is impossible for the uncertain linear systems because of the uncertainties that originate from modeling error, system variations, sensing error and disturbances, so we must consider some regions instead of points. In this paper, we consider both the analysis and the design of robust pole assignment problem of linear system with time-varying uncertainty. The considered uncertainties are the unstructured uncertainty and the structured uncertainty, and the considered region is the circular region. Based on Lyapunov stability theorem and linear matrix inequality(LMI), we first present the analysis result for robust pole assignment, and then we present the design result for robust pole assignment. Finally, we give some numerical examples to show the applicability and usefulness of our presented results.
Generally, biped walking is difficult to control because a biped robot is a nonlinear system with various uncertainties. In this paper, we propose a hybrid sliding-mode control method using a WNN uncertainty observer for stable walking of the 5-link biped robot with model uncertainties and the external disturbance. In our control system, the sliding mode control is used as main controller for the stable walking and a wavelet neural network(WNN) is used as an uncertainty observe. to estimate uncertainties of a biped robot model, and the error compensator is designed to compensate the reconstruction error of the WNN. The weights of WNN are trained by adaptation laws that are induced from the Lyapunov stability theorem. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified through computer simulations.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.269-282
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2007
This paper presents a robust control method via the intelligent adaptive backstepping design technique for stable walking of nine-link biped robots with unknown model uncertainties and external disturbances. In our control structure, the self recurrent wavelet neural network(SRWNN) which has the information storage ability is used to observe the uncertainties of the biped robots. The adaptation laws for all weights of the SRWNN are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for on-line controlling biped robots. Also, we prove that all signals in the closed-loop adaptive system are uniformly ultimately bounded. Through computer simulations of a nine-link biped robot with model uncertainties and external disturbances, we illustrate the effectiveness of the proposed control system.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권1호
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pp.90-98
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2012
In this paper, the Integrated Guidance and Control (IGC) law is proposed for the Rotary Unmanned Aerial Vehicle (RUAV). The objective of the IGC law is to consider the nonlinear dynamic characteristics of the RUAV and to design a guidance law which takes into consideration the nonlinear relationship between kinematics and dynamics. In order to control the RUAV system, sliding mode control scheme is adopted. As the RUAV is an under-actuated system, a slack variable approach is used to generate the available control inputs. Through the Lyapunov stability theorem, the stability of the proposed IGC law is proved. In order to verify the performance of the IGC law, numerical simulations are performed for waypoint tracking missions.
This paper presents an adaptive neural dynamic surface control (DSC) approach with $H_{\infty}$ tracking performance for a full dynamics of a nonlinear flight system. It is assumed in this paper that model uncertainties such as structured and unstrutured uncertainties and external disturbances influence the nonlinear aircraft model. In our control system, self recurrent wavelet neural networks (SRWNNs) are used to compensate model uncertainties of the nonlinear flight system, and an adaptive DSC technique is extended for disturbance attenuation of the nonlinear flight system. From Lyapunov stability theorem, it is shown that $H_{\infty}$ performance from external disturbances can be obtained. Finally, we perform the simulation for the nonlinear six-degree-of-freedom F-16 aircraft model to confirm the effectiveness of the proposed control system.
This paper deals with the design of observer-based $H_{\infty}$ controller for linear time-delay systems. By adapting the model transformation and Lyapunov theorem, we presents a sufficient condition which meets the prescribed $H_{\infty}$ norm upper bound from the exogenous disturbances to the measured outputs. The conditions are expressed in terms of coupled two matrix inequalities, and the $H_{\infty}$ controller and the observer are obtained by checking the feasibility of two matrix inequalities. Finally, we shows the usefulness of our result by an example.
In this paper, adaptive high-order neural network controller(AHONNC) is adopted to control of an induction servomotor. A algorithm is developed by combining compensation control and high-order neural networks. Moreover, an adaptive bound estimation algorithm was proposed to estimate the bound of approximation error. The weight of the high-order neural network can be online tuned in the sense of the Lyapunov stability theorem; thus, the stability of the closed-loop system can be guaranteed. Simulation results for induction servomotor drive system are shown to confirm the validity of the proposed controller.
This paper is concerned with the sweeping damping controller for beam. The active damping characteristics can be enhanced by moving the damper along the longitudinal axis. In this paper, the equation of motion for a beam including a sweeping damping controller is derived and its stability is proved by using Lyapunov stability theorem. It is found from the theoretical study that the sweeping damping controller can enhance the active damping characteristics, so that a single damper can suppress all the vibration modes of the beam. To demonstrate the concept of the sweeping damping control, the eddy current damper was applied to a cantilever, where the eddy current damping can move along the axis. The experimental result shows that the sweeping eddy current damper Is an effective device for vibration suppression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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