Hybrid fuzzy gain scheduling controller is composed of a PD control and a fuzzy control for taking the advantage of each scheme. The key structure of the hybrid fuzzy gain scheduling control scheme is so called a switch which calculates weighting values between the fuzzy controller and the PD controller. However, due to the requirement of the switch , the hybrid fuzzy gain scheduling control scheme needs extra fuzzy logic processing, thus the structure is complicated. and requires more calculation time. To eliminate the drawbacks, a new hybrid fuzzy gain scheduling control scheme is proposed in this paper. In the proposed scheme, the membership function, for calculating of weithting value, and the input and output membership functions are combined. Thus the proposed hybrid scheme does not require switch for calculation of weighting value, and as a result, the calculation time is faster and the structure is more simple than the existing hybrid controller. Computer simulation results for an inverted pendulum model under Pole-Placement PID controller, fuzzy gain scheduling controller,existing hybrid controller , and proposed hybrid controller are compared to demonstrate the good property of the proposed hybrid controller.
As the demand for industrial robots and Automated Guided Vehicles (AGVs) increases, higher performance is also required from them. Fuzzy controllers, as part of an intelligent control system, are a direct control method that leverages human knowledge and experience to easily control highly nonlinear, uncertain, and complex systems. This paper uses a $LabVIEW^{(R)}-based$ fuzzy controller with gain scheduling to demonstrate better performance than one could obtain with a fuzzy controller alone. First, the work area was set based on forward kinematics and inverse kinematics programs. Next, $LabVIEW^{(R)}$ was used to configure the fuzzy controller and perform the gain scheduling. Finally, the proposed fuzzy gain scheduling controller was compared with to controllers without gain scheduling.
This paper proposes the fuzzy logic-based fast gain scheduling(FFGS) controller for regulation problem in nonlinear systems. It utilizes which reflects the derivative information on the original scheduling variable in order to achieve better performance than the existents. Moreover, we apply the proposed control scheme to control active suspension systems with nonlinear components.
This paper describes an approach for synthesizing a modularized gain scheduled PD type fuzzy logic controller(FLC) of nonlinear magnetic bearing system where the gains of FLC are on-line adapted according to the operating point. Specifically the systematic procedure via root locus technique is carried out for the selection of the gains of FLC. Simulation results demonstrate that the proposed gain scheduled fuzzy logic controller yields not only maximization of stability boundary but also better control performance than a single operating point (without gain scheduling)fuzzy controller.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권6호
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pp.638-645
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2002
This paper presents a scheme for integrating PID control, gain scheduling and emerging techniques in the field of artificial intelligence, such as fuzzy logic and genetic algorithms for the speed control of a marine diesel engine. At first, local PID controllers are designed based on a local model obtained at each speed mode, whose parameters are optimally tuned using a real-coded genetic algorithm. Then, fuzzy "if-then" rules combine the local controllers as a consequence part to implement fuzzy gain scheduling. To demonstrate the performance of the proposed fuzzy PID controller on overall operating conditions, a set of simulation works on B'||'&'||'W's 4L80MC diesel engine are carried out.t.
This paper proposes a fuzzy logic gain scheduling method for depth controller of the AUV (Autonomous Underwater Vehicle). Gains of depth controller are calculated by using multi-loop root locus technique. Fuzzy logic based gain scheduling approach is used to modify multi-loop gains as control condition. It is illustrated by simulations that the proposed fuzzy logic gain scheduling method yields smaller rising time and overshoot compared to the fixed-gain controller. Finally, being implemented on real hardwares, all the proposed algorithms are validated with integrations of hardware and software altogether by HILS.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권2호
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pp.106-110
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2001
The external force disturbance is the one of the main causes that deteriorate the performance of the magnetic suspension. Thus, this paper develops a fuzzy estimator for gain scheduling control of magnetic suspension system suffering from the unknown disturbance. The propose fuzzy estimator computes the disturbance injected to the plant the gain scheduled controller generates the corresponding stabilizing control input associated with estimated disturbance. In the simulation results we confirm the novelty of the proposed control scheme comparing with the other method using a feedback linearization.
The external force disturbance is the one of the main causes that deteriorate the performance of the magnetic suspension. Thus, this paper develops a fuzzy estimator for gain scheduling control of magnetic suspension systems suffering from the unknown disturbance. The proposed fuzzy estimator computes the disturbance injected to the plant and the gain scheduled controller generates the corresponding stabilizing control input associated with the estimated disturbance. In the simulation results we confirm the novelty of the proposed control scheme comparing with the other method using a feedback linearization.
In this paper, a gain scheduling method of PID controller is proposed using fuzzy logic for balancing control of an inverted pendulum. First, gains of PID controller are calculated using pole-placement technique for the linearized model of an inverted pendulum and these gains are modified by fuzzy logic throughout control operations. A PD controller is used by switching near the set-point to improve the performance. It is illustrated by simulations that the proposed hybrid fuzzy control method yidels smaller rising time and overshoot compared to the fixed-gain PID controller or fuzzy logic-based only PID controller.
This paper describes an approach for synthesizing a Fuzzy Logic Controller(FLC) that combines the benefits of fuzzy logic control and fuzzy logic gain scheduling for the F/A-18 aircraft. Specially, fuzzy rules are utilized on-line to determine the denoralization factor(Κ) of a feedback fuzzy controller based on the dynamic pressure(Q) indicateing the region of the flight envelop the aircraft is operating in. Simulation results demonstrate that the proposed FLC provides excellent compensation for time-varying and/or nonlinear characteristics of the aircraft, and that it also exhibits satisfactory robustness with noisy air data sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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