An adaptive nonlinear observer-based longitudinal control law for vehicles is presented in this paper. It is assumed that for vehicle i knows only the distance between vehicle i and the preceding vehicle, i-1. An adaptive nonlinear state observer for vehicle i is developed to estimate the velocity and acceleration of the preceding vehicle, i-1. The communication of the position, velocity, and acceleration information is not used in the proposed method. It will be shown by mathematical analysis that the longitudinal control of vehicle can be implemented without an communication of the informations. It will be proven that the observation errors of the nonlinear states converge to zero asymptotically. To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results are presented for the longitudinal control of the vehicle.
A nonlinear adaptive speed controller is designed for induction motors. Only the measurement of the stator current is used to design the controller and the observers. The sliding mode cascade observer is introduced to estimate the stator current and its time derivatives. The open-loop observer are designed to estimate the rotor flux and its time derivatives. The adaptive observer is also designed to estimate the rotor resistance. Sequentially, the rotor speed can be calculated using these estimated values. It is shown that the estimation errors of the corresponding states and the parameter converge to the specified residual set. It is also shown that the speed controller using these estimates is performed well. The experimental results are represented to investigate the validity of the proposed observer and controller.
High-speed/high-accuracy control of robot manipulator becomes more and more stringent because of the external disturbance and nonlinear characteristics. To meet this ends, lots of control strategies were proposed in the past such as the computed torque control, the nonlinear decoupled feedback control, and adaptive control. These control methods need computations of the inverse dynamics and require much computational effort. Recently, a disturbance observer with unmodeled robot dynamics and simple algorithms to motion control have been widely studied. This paper proposes a motor control strategy based on the disturbance observer which estimate the disturbance of each joint from input-output relationship of the actuator and eliminate the estimated disturbance including the torque due to modeling errors, coupling force, nonlinear friction, and so on. To apply the disturbance observer to closedloop system like velocity servo pack, the modified control structure was constructed and shown that it is equivalent to a disturbance observer in open-loop system. Finally, using the proposed approach, simulation and experiments were carried out for a two-degree-of-freedom SCARA type direct drive robot, and show some results to verify the effectiveness of the proposed algorithms.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권2호
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pp.117-123
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2001
To improve control performance of a non-linear system, many other reserches have used the sliding model control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However, this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network. The perturbation estimator based on the fuzzy adaptive network generates the control input of compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluation control performance of the proposed approach, tracking control simulation is carried is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
In this paper, a robust adaptive backstepping control is developed for efficiency optimization of induction motors with uncertainties. The proposed control scheme consists of efficiency flux control(EFC) using a sliding mode adaptive flux observer and robust speed control(RSC) using a function approximation for mechanical uncertainties. In EFC, it is important to find the flux reference to minimize power losses of induction motors. Therefore, we proposed the optimal flux reference using the electrical power loss function. The sliding mode flux observer is designed to estimate rotor fluxes and variation of inverse rotor time constant. In RSC, the unknown function approximation technique employs nonlinear disturbance observer(NDO) using fuzzy neural networks(FNNs). The proposed controller guarantees both speed tracking and flux tracking. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the approaches proposed.
This paper proposes to position and speed control of interior Permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive without mechanical sensor. Also, this paper develops a adaptive fuzzy controller based fuzzy logic control for high performance of PMSM drives. In the proposed system, fuzzy control is used to implement the direct controller as well as the adaptation mechanism. A Gopinath observer is used for the mechanical state estimation of the motor. The observer was developed based on nonlinear model of IPMSM, that employs a d-q rotating reference frame attached to the rotor. A Gopinath observer is implemented to compute the speed and position feedback signal. The validity of the proposed scheme is confirmed by various response characteristics.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권1호
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pp.96-102
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1999
Sensorless speed estimation in induction motor systems is one of the most control engineers. Based on the estimated speed the vector control has been applied to the high precision torque control however most speed estimation methods use adaptive scheme so that it takes long time to estimate the speed. Thus the adaptive estimation scheme is not effective to the induction motor which requires short sampling time. In this paper a new linearized equation of induction motor system is proposed and a sensorless speed estimation algorithm based on observation techniques is developed. First the nonlinear induction motor equation is linearized at an equilibrium point. Second a proportional integral(PI) observer is applied to estimate the speed state in the induction motor system. Finally simulation results will assure the effectiveness of the new linearized equation and the sensorless estimation algorithm by using PI observer in the nonlinear induction motor system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.584-596
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2019
This paper presents a Modified Adaptive Complementary Sliding Mode Control (MACSMC) system for the longitudinal motion control of the Fully-Submerged Hydrofoil Craft (FSHC) in the presence of time varying disturbance and uncertain perturbations. The nonlinear disturbance observer is designed with less conservatism that only boundedness of the derivative of the disturbance is required. Then, a complementary sliding mode control system combined with adaptive law is designed to reduce the bound of stabilization error with fast convergence. In particularly, the modified complementary sliding mode surface which contains the estimation of the disturbance can reduce the switching gain and retain the normal performance of the system. Moreover, a hyperbolic tangent function contained in the control law is utilized to attenuate the chattering of the actuator. The global asymptotic stability of the closed-loop system is demonstrated utilizing the Lyapunov stability theory. Ultimately, the simulation results show the effectiveness of the proposed approach.
Adaptive tracking, disturbance rejection and power system stabilizer. First, this paper deals with power system stabilization problem using asymptotic tracking of arbitrary smooth bounded reference output signals, with simultaneous rejection of disturbances generated by an unknown linear exosystem. Second, this paper presents a power system stabilizer(PSS) using nonlinear adaptive observer backstepping controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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