Adaptive anti-sway and trajectory tracking control of overhead crane is presented, which utilizes Fuzzy Uncertainty Observer(FUO) and Fuzzy based Variable Structure Control(FVSC). We consider an overhead crane system which can be decoupled into the actuated and unactuated subsystems with its own lumped uncertainty such as parameter uncertainties and external disturbance. First, a new method for anti-sway control using FVSC is proposed to improve the conventional method based on Lyapunov direct method, while a conventional trajectory tracking control law using feedback linearization is directly adopted. Second, FUO is designed to estimate one of the two lumped uncertainties which can compensate both of them, based on the fact that two lumped uncertainties are coupled with each other. Then, an adaptive anti-sway control is proposed by incorporating the proposed FVSC and FUO. Under the condition that the observation error is Uniformly Ultimately Bounded(UUB) within an arbitrarily shrinkable region, the overall closed-loop system is shown to be Globally Uniformly Ultimately Bounded(GUUB). In addition, the Global Asymptotic Stability(GAS) of it is shown under the vanishing disturbance assumption. Finally, the effectiveness of the proposed scheme has been confirmed by numerical simulations.
This paper proposes a modified adaptive sliding mode control which improve the performance by making the system follow the nominal trajectories controlled by nominal controller. This method is used for the system with unknown parameter uncertainty and bounded uncertainties.
A new semi-active control strategy for seismic response reduction using a neuro-controller and a magnetorheological (MR) fluid damper is proposed. The proposed control system consists of the improved neuro-controller and the bang-bang-type controller. The improved neuro-controller, which was developed by employing the training algorithm based on a cost function and the sensitivity evaluation algorithm replacing an emulator neural network, produces the desired active control force, and then the bang-bang-type controller causes the MR fluid damper to generate the desired control force, so long as this force is dissipative. In numerical simulation, a three-story building structure is semi-actively controlled by the trained neural network under the historical earthquake records. The simulation results show that the proposed semi-active neuro-control algorithm is quite effective to reduce seismic responses. In addition, the semi-active control system using MR fluid dampers has many attractive features, such as the bounded-input, bounded-output stability and small energy requirements. The results of this investigation, therefore, indicate that the proposed semi-active neuro-control strategy using MR fluid dampers could be effectively used for control of seismically excited structures.
A robust controller design to corrdinate a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs is presented in this paper. Generally, robust controllers require high input torque so that they may face input saturation in actual application due to the power limitation of the actuator. To solve this problem, an improved robust controller with saturated input torque using a fuzzy logic control is proposed. Numerical examples are shown to validate the proposed controller using two degree-of-freedom planar arm.
In machining die cavities or mechanical parts, we often encounter the needs to remove a material within a given boundary. Even though this pocket cutting capability has been implemented in many NC packages, most of them can handle convex shaped pockets bounded by curves of limited types and numbers. In this work, a procedure has been developed to machine pockets of a free surface bounded by lines, circular arcs and free curves. Also, the cutter location data is computed directly without using iterative method for better computational efficiency.
Satellite formation flying has become a critical issue in the aerospace engineering because it is considered as an enabling technology for many space missions. Thus, many nonlinear control theories have been developed for the tracking problem of satellite formation flying, which include full-nonlinear dynamics, external disturbances and parameter uncertainty. In this study, nonlinear adaptive control law is developed using an adaptive backstepping technique to solve the relative position tracking problem of the satellite formation flying in the presence of mass uncertainty and the bounded external disturbance. Simulation studies are included to demonstrate the proposed controller performance. The proposed controller is shown to guarantee the system stability against the external bounded disturbances in the presence of mass uncertainty.
This paper is concerned with the impulsive Cauchy problem where the control function u is a possibly discontinuous vector-valued function with finite total variation. We assume that the vector fields f, $g_i$(i=1,…, m) are dependent on the time variable. The impulsive Cauchy problem is of the form x(t)=f(t,x) +$\SUMg_i(t,x)u_i(t)$, $t\in$[0,T], x(0)=$\in\; R^n$, where the vector fields f, $g_i$ : $\mathbb{R}\; \times\; \mathbb{R}\; \longrightarrow\; \mathbb(R)^n$ are measurable in t and Lipschitz continuous in x, If $g_i's$ satisfy a condition that $\SUM{\mid}g_i(t_2,x){\mid}{\leq}{\phi}$$\forallt_1\; <\; t-2,x\; {\epsilon}\;\mathbb{R}^n$ for some increasing function $\phi$, then the imput-output function can be continuously extended to measurable functions of bounded variation.
We consider the design of a state feedback $H_{\infty}$ controller for seismic-excited building with bounded actuators capability. A controller is obtained by minimizing ${\gamma}$($L_2$ gain from the disturbance to measured output) satisfying three LMI's, and this can be easily done by well-known LMI control toolbox. Finally, the usefulness of a proposed technique is illustrated by numerical simulation of a six-story building subjected to the Pacoima earthquake.
We deal with robust control problem for singularly perturbed linear systems with norm-bounded structured uncertainty under state constraints. We assume that the norm-bounded uncertainty is composed of repeated scalar-block and full-block forms. In the structured uncertainty, repeated scalar block forms account for uncertain physical parameter value and full-block forms may be some unknown nonlinear dynamics. In order deal with uncertainty and state constraints, we use LMI(Linear Matrix Inequality). The original problem is decomposed into two well behaved reduced order problems. Shinc two LMI problems are completely independent, each solution can be computed simultaneously and work in parallel.
In this paper, a design method of a controller is presented for a class of nonlinear systems which have time-varying parametric uncertainly. Some features of this controller are that it can tackle 1) nonlinear parametrization(i.e. uncertain parameters enter the system in the nonlinear form) and 2) nonvanishing peturbation (i.e. uncertainty need not vanish at the origin). The class of systems considered in this paper has the triangular structure for which the well-known backstepping design can be applied. The uncertain parameter is assumed to be contained in the bounded set whose size can be arbitrarily large. Also, the uncertain system are globally uniformly bounded and converge to a compact set whose size is designable. In particular, the first state of the system can be made arbitrarily small, which can be seen by the presented simulation result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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