A fault on the transmission line results in the variation of reactance and parametric uncertainties in the power system dynamics. In this case, we need a robust control to cope with these uncertainties. A sliding mode control, a sort of robust control, is known to be robust to parametric or state-dependent uncertainties if the bounding function of uncertain terms is determined a priori. However, in general, we can not readily determine the bounding function for the complex systems. Hence, in this paper we introduce a fuzzy system which can estimate the bounding function in relatively simple way. By the use of the proposed fuzzy system, determination of bounding function is made easier. We applied the proposed scheme to the stabilization of power system under the sudden fault on the transmission lines. The simulation result verifies the effectiveness of the scheme.
Kim, Do-Woo;Yang, Hai-Won;Jung, Gi-Chul;Lee, Hyo-Sup
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07d
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pp.2292-2295
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2001
In this paper, The control problem for a series DC motor is considered to adaptive fuzzy sliding-mode control scheme. Based on a nonlinear mathematical model of a series connected DC motor, instead of the combination of a nonlinear transformation and state feedback(feedback linearization) reduces the nonlinear control design. To demonstrate its effectiveness, an experimental study of this controller is presented. Two sets of fuzzy rule bases are utilized to represent the equivalent control input with unknown system functions of the main target. The membership functions of the THEN-part, which is used to construct a suitable equivalent control of SMC, are changed according to the adaptive law. With such a design scheme, we not only maintain the distribution of membership functions over state space but also reduce computing time considerably.
In biometric and biomedical applications, a special transporting mechanism must be designed for the ${\mu}$TAS (micro total analysis system) to move samples and reagents through the microchannels that connect the unit procedure components in the system. An important issue for this miniaturization and integration is microfluid management technique, i.e., microfluid transportation, metering, and mixing. In view of this, this study presents an optimal fuzzy sliding-mode control (OFSMC) design based on the 8051 microprocessor and implementation of a complete microfluidic manipulated system implementation of biochip system with a pneumatic pumping actuator, a feedback-signal photodiodes and flowmeter. The new microfluid management technique successfully improved the efficiency of molecular biology reaction by increasing the velocity of the target nucleic acid molecules, which increases the effective collision into the probe molecules as the target molecules flow back and forth. Therefore, this hybridization chip was able to increase hybridization signal 6-fold and reduce non-specific target-probe binding and background noises within 30 minutes, as compared to conventional hybridization methods, which may take from 4 hours to overnight. In addition, the new technique was also used in DNA extraction. When serum existed in the fluid, the extraction efficiency of immobilized beads with solution flowing back and forth was 88-fold higher than that of free-beads.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.13
no.1
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pp.31-38
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1999
In this paper, we proposed a fuzzy sliding mode controller for a robot manipulator with passive joints. A robot manipulator with passive joints which is not equipped with actuators is a kind of underactuated systerms. The control of underactuated manipulators is more difficult than that of fully-actuated ones. Though the sliding mode control technique has a robust charocteristics to prrarreter uncertainties and external disturbances, the chattering phenomena becorne one of the major problems in application to the real plant. plant.
This paper considers a decentralized multiple faults detection and isolation (FDI) scheme for reconfigurable manipulators. Inspired by their modularization property, a global sliding mode (GSM) based stable adaptive fuzzy decentralized controller is investigated for the system in fault free, while for the system suffering from multiple faults (actuator fault and sensor fault), the decentralized sliding mode observer (DSMO) is employed to detect their occurrence. Hereafter, the time and location of faults can be determined by a fault isolation scheme via a bank of DSMOs. Finally, the effectiveness of the proposed schemes in controlling, detecting and isolating faults is illustrated by the simulations of two 3-DOF reconfigurable manipulators with different configurations successfully.
In this paper, a robust speed control is proposed for Permanent Magnet Synchronous Motor system. PMSM without reduction gear has been widely used in high performance application such as robots and machine tools. It is well known that the control performance of the PMSM is very sensitive to load disturbance and system parameter variation. The idea of the proposed speed controller based on combination of sliding mode control with fuzzy gain scheduling. The sliding mode controller leads to fast system dynamics of slight sensitivity to the load disturbance and system parameter variations, the fuzzy gain scheduling mechanism reduces the chattering phenomenon. The simulation results have proved that the proposed control scheme provides a robust control performance under load disturbance and system parameter variation.
In this paper, search method and sliding mode observer are developed for efficiency optimization of induction motor. The proposed control scheme consists of efficiency controller and adaptive backstepping controller. A search controller for which information of input of fuzzy controller is included in efficiency controller that uses a direct vector controlled induction motor. The search controller is based on the "Rosenbrock" method and finds the flux level at the minimum input power of induction motor. Once this optimal flux level has been determined, this information is utilized to update the rule base of a fuzzy controller A sliding mode observer is designed to estimate rotor flux and an adaptive backstepping controller is also used to compensate for mechanical uncertainties in the speed control of induction motor. Simulation results are presented to validate the proposed controller.
Patients with spinal cord injuries cannot move their limbs using their intact muscles. A suitable controller can be used to move their arms by employing the functional electrical stimulation method. In this article, a fuzzy exponential sliding-mode controller is designed to move a musculoskeletal human arm model to track an optimal trajectory in the sagittal plane. This optimal arm trajectory is obtained by developing a policy for the central nervous system. In order to specify the optimal trajectory between two points, two dynamic and static optimal criteria are applied simultaneously. The first dynamic objective function is defined to minimize the joint torques, and the second static optimization is offered to minimize the muscle forces at each moment. In addition, fuzzy logic is used to tune the sliding-surface parameter to enable an appropriate tracking performance. Simulation results are evaluated and compared with experimental data for upward and downward movements of the human arm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.6
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pp.605-614
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1999
This paper addresses analysis and design of a class of complex single-input single-output fuzzy control
systems. In the proposed method, the fuzzy model, which represents the local dynamic behavior of the given
nonlinear system, is utilized to construct the controller. The overall controller consists of the local
compensators which compensate the local dynamic linear model and the feed-forward controller which is
designed via sliding mode control theory. Therefore, the globally stable fuzzy controller is designed without
finding a common Lyapunov matrix. and shows improved perfonnance and tracking results by taking the
advantages of fuzzy-model-based control theory and sliding mode control theory. Furthennore, stability
analysis is conducted not Ibr the fuzzy model but for the real underlying nonlinear system. Two numerical
examples are included to show the effcctiveness and feasibility of the proposed fuzzy control method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.449-452
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1997
In this paper, we suggest a variable structure controller using the time-varying nonlinear sliding surface instead of the fixed sliding surface, which has been the robustness against parameter variations and extraneous disturbance during the reaching phase. As appling TS fuzzy algorithm to the regulation of the nonlinear sliding surface, the reaching time of the system trajectory is faster than the fixed method . This proposed scheme has better performance than the conventional method in reaching time parameter variation and extraneous disturbance. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to a rotational inverted pendulum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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