In this paper, a tracking control problem for a mechanical servo system with nonlinear dynamic friction is treated. The nonlinear friction model contains directly immeasurable friction state and the uncertainty caused by incomplete modeling and variations of its parameter. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose a hybrid control scheme, which consists of a robust friction state observer, a RFNN estimator and an approximation error estimator with sliding mode control. A sliding mode controller and a robust friction state observer is firstly designed to estimate the unknown infernal state of the LuGre friction model. Next, a RFNN estimator is introduced to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, an adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the RFNN estimator. Some simulations and experiments on the mechanical servo system composed of ball-screw and DC servo motor are presented. Results demonstrate the remarkable performance of the proposed control scheme.
For an efficient sliding mode control system stability and chattering avoidance should be guaranteed. A continuation method using boundary layer is well known as one solution for this. However since not only model uncertainties and disturbances but also control task itself is variable. it is practically impossible to set controller parameters - control discontinuity, control bandwidth, boundary layer thickness - in advance. In this paper first an adaptation law of control discontinuity is introduced to assure system stability and then fuzzy logic based tuning algorithm of design parameters is applied based on monitored performance indices of tracking error, control chattering, and model precision. In the end maximum control bandwidth not exciting unmodeled dynamics and minimum control discontinuity, boundary layer thickness making system stable and free of chattering are found respectively. This eliminates control chattering and enhances control accuracy as much as possible under given control situation. In order to demonstrate the validity of the proposed algorithm safe headway maintenance control for autonomous transportation system is simulated. The control results show that the proposed algorithm guarantees system stability all the time and tunes control parameters consistently and in consequence implements an efficient control in terms of both accuracy and actuator chattering.
In this paper, an antilock brake system (ABS) for commercial vehicles is studied by considering the design of a fuzzy Logic controller with pulse width modulation (PWM). PWM method is used for generating solenoid valve inputs in order to cope with the chattering problem caused by the conventional on/off control The sliding mode observer is designed to estimate the vehicle longitudinal velocity and it is used to calculate the wheel slip ratio. The effectiveness of the proposed control algorithm was validated by simulations performed with a nonlinear 14-DOF vehicle model including the dynamics of the brakes.
In this note, we propose two methods of adaptive sliding mode control(SMC) schemes in which fuzzy systems(FS) are utilized to approximate the unknown system functions. In the first method, a FS is utilized to approximate the unknown function f of the nonlinear system $\chi$$^{(n)}$$\chi$=f(equation omitted), t)+b(equation omitted), t)u and the robust adaptive law is proposed to reduce the approximation errors between the true nonlinear function and fuzzy approximator, FS. In the second method, two FSs are utilized to approximate f and b, respectively. The robust control law is also designed. The stabilities of proposed control schemes are proved.
일반적으로 슬라이딩모드 제어는 외란이나 시스템의 변수변환에 강인한 특성을 가지나, 그 변화의 최대 경계 값을 알아야한다. 그러나, 이 값은 쉽게 얻어질 수가 없다. 퍼지 논리는 잘 정의되어 있지 않거나 복잡한 시스템의 제어기 설계에 효과적인 방법을 제시하나, 과도응답을 미리 결정할 수가 없다. 본 논문에서는 두 이론의 장점을 결합하여 새로운 제어 알고리듬을 제시한다. 최적의 퍼지변수 값을 결정하기 위하여 적응이론을 도입한다. 마지막으로 제안한 제어 알고리듬의 타당성을 살펴보기 위하여 수치적인 예를 가변길이진자시스템에 적용한다.
$\textbullet$ Sliding mode control (SMC) with nonlinear interpolation in variable boundary layer (VBL) is proposed $\textbullet$ A sigmoid function is used for nonlinear interpolation in VBL. $\textbullet$ The Parameter of the sigmoid function is tuned by fuzzy controller $\textbullet$ The choice of parameter for the sigmoid function is guided by FC. $\textbullet$ The parameter is continuously updated as boundary layer thickness varies. $\textbullet$ The proposed method hasbetter tracking performance than the conventional linear interpolation $\textbullet$ To demonstrate its performance the proposed control algorithm is applied to a nonlinear system.
Benbouzid, M.E.H.;Diallo, D.;Zeraoulia, M.;Zidani, F.
International Journal of Automotive Technology
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제7권6호
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pp.729-739
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2006
This paper describes an active fault-tolerant control system for an induction motor drive that propels an Electrical Vehicle(EV) or a Hybrid one(HEV). The proposed system adaptively reorganizes itself in the event of sensor loss or sensor recovery to sustain the best control performance given the complement of remaining sensors. Moreover, the developed system takes into account the controller transition smoothness in terms of speed and torque transients. In this paper which is the sequel of (Diallo et al., 2004), we propose to introduce more advanced and intelligent control techniques to improve the global performance of the fault-tolerant drive for automotive applications(e.g. EVs or HEVs). In fact, two control techniques are chosen to illustrate the consistency of the proposed approach: sliding mode for encoder-based control; and fuzzy logics for sensorless control. Moreover, the system control reorganization is now managed by a fuzzy decision system to improve the transitions smoothness. Simulations tests, in terms of speed and torque responses, have been carried out on a 4-kW induction motor drive to evaluate the consistency and the performance of the proposed fault-tolerant control approach.
In Underwater Flight Vehicle depth control system, the followings must be required. First, It needs a robust performance which can get over the nonlinear characteristics due to hull shape. Second, It needs an accurate performance which has the small overshoot phenomenon and steady state error to avoid colliding with ground surface and obstacles. Third, It needs a continuous control input to reduce the acoustic noise. Finally, It needs an effective interpolation method which can reduce the dependency of control parameters on speed. To solve these problems, we propose a Intelligence depth control method using Fuzzy Sliding Mode Controller and Neural Network Interpolator. Simulation results show the proposed control scheme has robust and accurate performance by continuous control input and has no speed dependency problem.
In this paper, a sliding mode control-based fuzzy controller is suggested. It is a robust control method and can be applied in the presence of model uncertainties and parameter disturbances. An inverted pendulum is effectively controlled by the proposed method in spite of existing model uncertanties and parameter disturbances.
In this paper, the position tracking control problem of the servo system with nonlinear dynamic friction is issued. The nonlinear dynamic friction contains a directly immeasurable friction state variable and the uncertainty caused by incomplete parameter modeling and its variations. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose the composite control scheme, which consists of the robust friction state observer, the FNN approximator and the approximation error estimator with sliding mode control. In first, the sliding mode controller and the robust friction state observer is designed to estimate the unknown internal state of the LuGre friction model. Next, the FNN estimator is adopted to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, the adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the FNN estimator. Some simulations and experiments on the servo system assembled with ball-screw and DC servo motor are presented. Results show the remarkable performance of the proposed control scheme. The robust friction state observer can successfully identify immeasurable friction state and the FNN estimator and adaptive approximation error estimator give the robustness to the proposed control scheme against the uncertainty of the friction parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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