Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.197-203
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1998
본 논문에서는 분석적인 방법을 통하여 퍼지 제어기의 안정성을 증명할 경우에 고려해야하는 근사화 에러를 슬라이딩 모드 제어 기법과 적응 제어 법칙을 이용하여 보정하는 방법을 제시하고 있다. 특히 본 논문에서는 퍼지 제어기의 안정성에 관한 이전의 연구들과는 달리 주어진 시스템의 각각의 상태 변수들에 대한 최대 민감도(Upper Bound of Sensitivity)에 관한 정보만이 미리 주어진 경우를 다루고 있다. 모의 실험은 라이프노프(Lyapunov)함수를 사용하여 안정성이 증명될 수 있으며, 모의 실험(Simulation)을 통하여 성능을 확인할 수 있다. 또한 제어기의 적용 방법에 따라서 퍼지 제어기의 특성을 강조하거나 또는 슬라이딩 모드 제어기의 특성을 보다 더 부각 시킬 수 있도록 설계할 수 있다는 장점이 있다.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.9
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pp.1821-1826
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2009
An adaptive neural controller for perturbed strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural (or fuzzy) controllers are based on the backstepping scheme where the universal approximators are employed in every design steps. These schemes involve virtual controls and their time derivatives that make the stability analysis and implementation of the controller very complex. This fact is called 'explosion of complexty ' since the complexity grows exponentially as the system dynamic order increases. The proposed adaptive neural control scheme adopt the backstepping design procedure only for determining ideal control law and employ only one neural network to approximate the finally selected ideal controller, which makes the controller design procedure and stability analysis considerably simple compared to the previously proposed controllers. It is shown that all the time-varing signals containing tracking error are stable in the Lyapunov viewpoint.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.2
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pp.77-83
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2011
In this paper, an active backstepping design is proposed to achieve control and synchronization of a new hyperchaotic system. The proposed method is a systematic design approach and exists in a recursive procedure that interlaces the choice of a Lyapunov function with the design of the active control. The proposed controller enables stabilization of chaotic motion to the origin as well as synchronization of the two identical new hyperchaotic systems. Numerical simulations illustrate the validity of the proposed control technique.
The problem of optimal stochastic GA control of the system with uncertain parameters and unsure noise covariates is studied. First, without knowing the explicit form of the dynamic system, the open-loop determinism problem with path optimization is solved. Next, Gaussian linear quadratic controllers (LQG) are designed for linear systems that depend on the nominal path. A robust genetic neural network (NN) fuzzy controller is synthesized, which consists of a Kalman filter and an optimal controller to assure the asymptotic stability of the discrete control system. A simulation is performed to prove the suitability and performance of the recommended algorithm. The results indicated that the recommended method is a feasible method to improve the performance of active tuned mass damper (ATMD) shear buildings under random earthquake disturbances.
In order to achieve the best performance, the automatic control with advanced technology is made of sheathed steel to withstand a wide range of wave loads. This model shows how to control the vibration of the fiber panel as a solution using the new results from the Lyapunov stability question, a modification of the bat that making it easy to calculate and easy to use. It is used to reduce the storage space required in this system. The results show that the planned worker can compensate effectively for the unplanned delay. The results show that the proposed controller can compensate for delays and errors. Fuzzy control (predictive control) demonstrated the external vibration can be reduced.
Applying Information Technology (IT) in practical engineering has become one of the most important issues in the past few decades, especially on internal solitary wave, intelligent robot interaction, artificial intelligence, fuzzy Lyapunov, tension leg platform (TLP), consumer and service quality. Other than affecting the traditional teaching mode or increasing the inter-relation with users, IT can also be connected with the current society by collecting the latest information from the internet. It is apparently a fashion-catching-up technology. Therefore, the learning of how to use IT facilities is becoming one of engineers' skills nowadays. In addition to studying how well engineers learn to operate IT facilities and apply them into teaching, how engineers' general capacity of information effects the results of learning IT are also discussed. This research introduces the "Combined TAM and TPB mode," to understand the situation of engineers using IT facilities.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.2
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pp.159-164
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2010
This paper focuses on the stability analysis and stabilization for networked control system with neutral type of time-delay. By utilizing the delay partitioning idea, new stability criteria are proposed in terms of linear matrix inequalities(LMIs). These conditions are developed based on the Lyapunov-Krasovskii functionals. Based on the derived criteria, a sufficient condition for te solvability of this problem is obtained in terms of linear matrix inequality without decomposing the original system matrices. Also, it is shown that the proposed controller design method is general for networked control systems. Finally, illustrative examples are presented to show the applicability of the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.249-255
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2000
HRIV(Hybrid Rule-Interval Variation) method is presented to stabilize a class of nonlinear systems, where SMC(Sliding Mode Control) and ADC (ADaptive Control) schemes are incorporated to overcome the unstable characteristics of a conventional FLC(Fuzzy Logic Control). HRIV method consists of two modes: I-mode (Integral Sliding Mode PLC) and R-mode(RIV method). In I-mode, SMC is used to compensate for MAE(Minimum Approximation Error) caused by the heuristic characteristics of FLC. In R-mode, RIV method reduces interval lengths of rules as states converge to an equilibrium point, which makes the defined Lyapunov function candidate negative semi-definite without considering MAE, and the new uncertain parameters generated in R-mode are compensated by SMC. In RIV method, the overcontraction problem that the states are out of a rule-table can happen by the excessive reduction of rule intervals, which is solved with a dynamic modification of rule-intervals and a transition to I-mode. Especially, HRIV method has advantages to use the analytic upper bound of MAE and to reduce Its effect in the control input, compared with the previous researches. Finally, the proposed method is applied to stabilize a simple nonlinear system and a modified inverted pendulum system in simulation experiments.
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