Sliding mode control with nonlinear interpolation in the boundary layer is proposed. A modified sigmoid function is used for nonlinear interpolation in the boundary layer and its parameter is tuned by a fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller that takes the distance between the system state and the sliding surface as its input guides the choice of parameter of the modified sigmoid function and the parameter is on-line tuned. Owing to the decreased thickness, the proposed method has better tracking performance than the conventional linear interpolation method. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to a simple nonlinear system model.
In this paper, we proposed a self tuning adaptive fuzzy sliding control algorithms using gadient descent method to reduce chattering phenomenon which is viewed in variable control system. In design of FLC, fuzzy control rules are obtained from expert's experience and intuition and it is very difficult to obtain them. We proposed an adaptive algorithm which is automatically updated by consequence part parameter of control rules in order to reduce chattering phenomenon and simultaneously to satisfy the sliding mode condition. The proposed algorithm has the characteristics which are viewed in conventional VSC, e.g. insensitivity to a class of disturbance, parameter variations and uncertainties in the sliding mode. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to an inverted pendulum system. The results show that both alleviation of chattering and performance are achieved.
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.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.523-529
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2004
Sliding mode control with nonlinear interpolation in the boundary layer is proposed. A modified sigmoid function is used for nonlinear interpolation in the boundary layer and its parameter is tuned by a fuzzy controller. The fuzzy controller that takes both the sliding variable and a measure of chattering as its inputs tunes the parameter of the modified sigmoid function. Owing to the decreased thickness of the boundary layer and the tuned parameter, the proposed method has superior tracking performance than the conventional linear interpolation method.
Variable Structure Controller(VSC) is usually known to have robustness to bounded exogenous disturbances. The robustness is attributed to the discontinuous term in the control input. However, this discontinuous term also causes an undesirable effect called chattering. To alleviate chattering, a hybrid controller consisting of VSC and Fuzzy Logic Controller(FLC) is proposed, which belongs to the category of Fuzzy Sliding Mode Controller(FSMC). The role of FLC in FSMC is to replace a fixed gain of a discontinuous term with a time-varying one based on a specified rule base. The characteristics of proposed controller are shown to be similar to those of VSC with a saturation function instead of sign function. The only remarkable difference is the nonlinearity whose form can be adjusted by free parameters, normalize gain, denormalize gain, and membership functions. Applied to AC servo motor, the proposed controller is compared with VSC in a regulation problem as well as a speed tracking problem. The simulation results show a substantial chatter reduction.
This paper presents a new method with time-varying boundary layer and input gain, variated by Fuzzy Logic Control(FLC) by means of the system state in Sliding Mode Control (SMC). In addition to the time-varying boundary layer, the time-varying range of the fuzzy membership function has an effect on not only chattering reduction but also fast response characteristics. On the basis of SMC with time-varying boundary and FLC with time-varying input and output range, a computer simulation for inverted pendulum results in elimination of the chattering phenomenon and fast response.
This paper is concerned with an Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control(AFSMC) that the fuzzy systems are used to approximate the unknown functions of nonlinear system. In the adaptive fuzzy system. we adopt the adaptive law to approximate the dynamics of the nonlinear plant and to adjust the parameters of AFSMC. The stability of the suggested control system is proved via Lyapunov stability theorem. and convergence and robustness properties are demonstrated. The simulation results demonstrate that the performance is improved and the system also exhibits stability.
Patients with spinal cord injuries cannot move their limbs using their intact muscles. A suitable controller can be used to move their arms by employing the functional electrical stimulation method. In this article, a fuzzy exponential sliding-mode controller is designed to move a musculoskeletal human arm model to track an optimal trajectory in the sagittal plane. This optimal arm trajectory is obtained by developing a policy for the central nervous system. In order to specify the optimal trajectory between two points, two dynamic and static optimal criteria are applied simultaneously. The first dynamic objective function is defined to minimize the joint torques, and the second static optimization is offered to minimize the muscle forces at each moment. In addition, fuzzy logic is used to tune the sliding-surface parameter to enable an appropriate tracking performance. Simulation results are evaluated and compared with experimental data for upward and downward movements of the human arm.
A fault on the transmission line results in the variation of reactance and parametric uncertainties in the power system dynamics. In this case, we need a robust control to cope with these uncertainties. A sliding mode control, a sort of robust control, is known to be robust to parametric or state-dependent uncertainties if the bounding function of uncertain terms is determined a priori. However, in general, we can not readily determine the bounding function for the complex systems. Hence, in this paper we introduce a fuzzy system which can estimate the bounding function in relatively simple way. By the use of the proposed fuzzy system, determination of bounding function is made easier. We applied the proposed scheme to the stabilization of power system under the sudden fault on the transmission lines. The simulation result verifies the effectiveness of the scheme.
This short paper suggests a control strategy using a stepwise fuzzy moving sliding surface. The moving surface is a Sugeno-type fuzzy system that has the angle of state error vector and the distance from the origin in the phase plane as inputs and a first-order linear differential equation as an output. The surface initially passes arbitrary initial states and subsequently moves towards a predetermined surface via rotating or shifting. the proposed method reduces the reaching and tracking time and improves robustness. The asymptotic stability of the fuzzy sliding surface is proved. The validity of the proposed control scheme is shown in computer simulation for a second-order nonlinear system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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