This paper addresses the analysis and design of fuzzy control systems for a class of complex uncertain single-input single-output nonlinear systems. The proposed method represents the nonlinear system using a Takagi-Cugeno fuzzy model and construct a global fuzzy logic controller by blending all local state feedback controllers with a sliding mode controller. Unlike the commonly used parallel distributed compensation technique, we can design a global stable fuzzy controller without finding a common Lyapunov function for all local control systems, and can obtain good tracking performance by using sliding mode control theory. Furthermore, stability analysis is carried out not for the fuzzy model but for the real nonlinear system with uncertainties. Duffing forced oscillation sysmte is used as an example to show the effectiveness and feasibility of the proposed method.
In this paper, we propose a trajectory tracking controller for a two-wheeled mobile robot (WMR) with nonholonomic constraints using a fuzzy sliding-mode controller-based hyperbolic function. The proposed controller is composed of two separate controllers. The sliding-mode controller is used for attitude control of the WMR, and the fuzzy controller-based hyperbolic function is designed to adjust the reach time of the sliding-mode control. Simulation results on a linear and a circular trajectory show that the proposed controller improves the control performance. The proposed controller reduces the reach time by as much as 47% compared to the controller proposed by Xie et al.
An adaptive fuzzy sliding-mode controller (SMC) for uncertain or ill-defined single-input single-output (SISO) nonaffine nonlinear systems is proposed. By using the universal approximation property of the fuzzy logic system (FLS), it is tuned on-line to cancel the unknown system nonlinearity. We adopt a self-structuring FLS to guarantee global stability of the closed-loop system rather than semi=global boundedness. The control and adaptive laws are derived so that the estimated fuzzy parameters are bounded and the sliding condition is satisfied.
In this paper, the adaptive fuzzy system is used as an adaptive approximator for robot nonlinear dynamic. A theoretical justification for the adaptive approximator is proving that if the representive point(RP or switching function) and its derivative in sliding mode control are used as the inputs of the adaptive fuzzy system, the adaptive fuzzy system can approximate robot nonlinear dynamics in the neighborhood of the switching surface. Thus the fuzzy controller design is greatly simplified and at the same time, the fuzzy control rule can be obtained easily by the reaching condition. Based on this, a new method for designing an adaptive fuzzy control system based on sliding mode is proposed for the trajectory tracking control of a robot with unknown nonlinear dynamics.
본 논문에서는 단일 링크 유연 암 선단위치의 강건제어를 수행하기 위하여 새로운 형태의 퍼지 슬라이딩모드 제어기를 제안하였다. 우선 시스템 불확실성의 경계치를 알고 있다는 가정하에 슬라이딩모드 제어기를 먼저 설계하였다. 슬라이딩 모드 제어기 설계시 주어진 시스템의 슬라이딩모드 운동 중 안정성을 보장하는 슬라 이딩 평면을 최적제어기법으로 설계하였으며, 리칭상태를 최소화 시킴으로써 빠른 응답과 불확실성에 대하여 더욱 강건함을 얻도록 하기 위해서 주어진 초기 조건을 고려하는 이동 슬라이딩 평면을 적용하였다. 또한, 직접 측정이 어려운 속도 상태 변수들의 예측값을 구하기 위하여 비연계 저차 관측기를 설계하였다. 이와같이 설계 된 슬라이딩모드 제어기는 적용시 시스템에 존재하는 떨림현상으로 인하여 실제적인 진동제어 시스템에 적용하는데 어려운 점을 갖고 있다. 따라서 이러한 떨림현상을 감소시키기 위하여 슬라이딩 모드 제어기와 퍼지제어기를 연계시킨 퍼지-슬라이딩 모드 제어기를 구성하였다. 퍼지제어기 설계시 미리 규정된 슬라이딩 평면식과 오차 공간상의 상태점과의 관계로부터 퍼지제어규칙을 선정해 제어기를 설계하였다. 이와 같이 구성된 제어기에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 떨림현상 감소 효과와 불확실성에 대한 강건성 유지를 입증하였다.
A proposed fuzzy-sliding mode controller in this paper shows that it can reduce amount of chattering inherent to sliding mode control and it is robust against parameter uncertainties. Sliding mode control is one of the control method for nonlinear systems. It can provide good transient performance and system robustness for nonlinear system. But chattering is a serious problem of the sliding mode control. The chattering is caused by steady/state error or uncertainties of the system. There are three kinds of method that can remove chattering. First, steady-state error can be removed by adding PI controller to the system. Second, putting dead-zone in sliding surface can be insensitive uncertainties ...
Jung, Jin-Woo;Leu, Viet Quoc;Dang, Dong Quang;Choi, Han Ho;Kim, Tae Heoung
Journal of Power Electronics
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제14권5호
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pp.980-988
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2014
This paper proposes an online gain tuning algorithm for a robust sliding mode speed controller of surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) drives. The proposed controller is constructed by a fuzzy neural network control (FNNC) term and a sliding mode control (SMC) term. Based on a fuzzy neural network, the first term is designed to approximate the nonlinear factors while the second term is used to stabilize the system dynamics by employing an online tuning rule. Therefore, unlike conventional speed controllers, the proposed control scheme does not require any knowledge of the system parameters. As a result, it is very robust to system parameter variations. The stability evaluation of the proposed control system is fully described based on the Lyapunov theory and related lemmas. For comparison purposes, a conventional sliding mode control (SMC) scheme is also tested under the same conditions as the proposed control method. It can be seen from the experimental results that the proposed SMC scheme exhibits better control performance (i.e., faster and more robust dynamic behavior, and a smaller steady-state error) than the conventional SMC method.
In this paper an anti-lock brake system (ABS) for commercial buses is proposed based on a fuzzy-logic controller and a sliding-mode observer of the vehicle speed. The brake controller generates pulse width modulated (PWM) control inputs to the solenoid valve of each brake, as a function of the estimated wheel slip ratio. PWM control inputs at the brakes significantly reduce chattering in the brake system compared with conventional on-off control inputs. The sliding-mode observer estimates the vehicle speed with measurements of wheel speed, which is then sed to compute the wheel slip ratio. The effectiveness of the proposed control algorithm is validated by a series of computer simulations of bus driving, where the 14-DOF bus model is used.
The development of electric vehicle power electronics system control, composed of DC-AC inverters and DC-DC converters, attract much research interest in the modern industry. A DC-AC inverter supplies the high-power motor torques of the propulsion system and utility loads of electric vehicles, whereas a DC-DC converter supplies the conventional low-power and low-voltage loads. However, the need for high-power bidirectional DC-DC converters in future electric vehicles has led to the development of many new topologies of DC-DC converters. The nonlinear control of power converters is an active research area in the field of power electronics. This paper focuses on the use of the fuzzy sliding mode strategy as a control strategy for buck-boost DC-DC converter power supplies in electric vehicles. The proposed fuzzy controller specifies changes in control signals based on the surface and knowledge on surface changes to satisfy the sliding mode stability and attraction conditions. The performance of the proposed fuzzy sliding controller is compared to that of the classical sliding mode controller. The satisfactory simulation results show the efficiency of the proposed control law, which reduces the chattering phenomenon. Moreover, the obtained results prove the robustness of the proposed control law against variations in load resistance and input voltage in the studied converter.
This paper deals with a fuzzy sliding mode observer for nonlinear systems. A nonlinear system is approximated by a multiple model Takagi Sugeno fuzzy system and then transformed into a canonical form for which a nonlinear observer is constructed. This study presents a type of fuzzy sliding mode observer that deals with matched and unmatched uncertainties in the plant dynamics very effectively. The proposed method was validated by the example of a inverted pendulum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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