International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권4호
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pp.285-294
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2007
In this paper, we investigate a novel online estimation algorithm for dynamic Bayesian network(DBN) parameters, given as conditional probabilities. We sequentially update the parameter adjustment rule based on observation data. We apply our algorithm to two well known representations of DBNs: to a first-order Markov Chain(MC) model and to a Hidden Markov Model(HMM). A sliding window allows efficient adaptive computation in real time. We also examine the stochastic convergence and stability of the learning algorithm.
This paper deals with an investigation and evaluation of the performance of a state observer based Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) drive controlled by PI (Proportional Integral), PID (Proportional Integral and Derivative), SMC (sliding mode control), ANN (Artificial neural network) and FLC (Fuzzy logic) speed controllers. A detailed study of the steady state and dynamic performance of estimated speed and angle is given to demonstrate the capability of the controllers.
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.
In this paper, we propose a robust adaptive backstepping control of induction motors with uncertainties using nonlinear disturbance observer(NDO). The proposed NDO is applied to estimate the time-varying lumped uncertainty which are derived from unknown motor parameters and load torque, but NDO error does not converge to zero since the derivate of lumped uncertainty is not zero. Then the fuzzy neural network(FNN) is presented to estimate the NDO error such that the rotor speed to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
일반적인 산업현장에서 많이 사용되는 이중탱크 시스템은 동작점 근방에서 선형화하는 고전제어기법을 사용한 것으로서 큰 시간지연과 비선형성으로 인해 정확한 수학적 모델링이 어렵고 모델링을 하더라도 넓은 동작 영역에서 만족스로운 결과를 얻기 어렵다. 따라서, 비교적 모델링에 대한 의존도가 낮은 퍼지, 신경회로망, 유전알고리즘 등의 지능제어 기법들도 제안되고 있다. 그러나 이들 제어기 역시 외란이나 다양한 동작 모드들에 따른 제어기 변수들의 적응성 저하로 인해 안정화 가능 영역이 협소해 지는 것은 물론 시스템의 불안정 현상도 초래한다. 이에 반해, SMC(sliding mode controller)는 변수의 변동, 외란에 둔감한 강점을 갖고 있지만, 시스템의 상태에 따른 슬라이딩 평면 설정의 곤란성과 채터링(chattering)이 존재하는 문제점 이 있다. 따라서 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위 제어를 위하여, GA과 FLC를 사용하여 최적 변수로 설정 할 수 있게 하고, 채터링 저감을 위해 시스템 동특성 변동과 외란 에 강인한 GA-FSMC(genetic algorithm fuzzy sliding mode controller)를 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 종래의 제어기의 제어결과와 비교함으로써 제안하는 GA-FSMC의 우수성을 입증하고자 한다.
An integrated dynamic control (IDCF) with an active front steering system and an active rear braking system is proposed and developed in this study. A fuzzy logic controller is applied to calculate the desired additional steering angle and desired slip of the rear inner wheel. To validate IDCF system, an eight degree of freedom, nonlinear vehicle model and a sliding mode wheel slip controller are also designed. Various road conditions are used to test the performance. The results show that the yaw rate of IDCF vehicle followed the reference yaw rate and reduced the body slip angle, compared with uncontrolled vehicle. Thus, the IDCF vehicle had enhanced lateral stability and controllability.
일반적으로 가변구조제어는 외란과 변수 변화에 대해 강인한 특성을 가지지만 제어기 설계자는 이러한 값들에 대한 상한 값과 하한 값을 알아야한다. 그러나 때로는 이러한 상한 값과 하한 값을 얻는다는 것은 쉽지가 않다. 이에 반해 퍼지제어기는 외란과 변수 변화에 대한 제어기 설계에 있어서 효과적인 방법을 제공한다. 따라서 퍼지제어기와 가변구조제어기가 가지는 장점들을 결합하는 연구가 진행되어져 왔다. 본 논문에서는 기존의 선형 슬라이딩 면을 가지는 퍼지제어기를 이용하는 방법 대신 비선형 슬라이딩 면을 가지는 퍼지제어기를 이용한 적응 퍼지 가변구조제어기를 이용하였다. 따라서 시스템의 결과는 선형 슬라이딩 면을 가지는 제어기 설계에서 나타나는 동적 특성과 정적 특성의 대립을 해결할 수 있다. 또한, 가변구조제어의 동적 특성을 결정하는 제어입력을 도입하여 적응 퍼지 가변구조제어기의 안정도를 판명하였다. 제안된 제어 알고리듬의 유용성을 입증하기 위해 비선형성이 큰 가변 길이를 갖는 진자 시스템을 이용하였다.
FLC has a good performance for complication system or unknown model by using human linguistic method but many part control design are based on expert knowledge or trial-error method and it is difficult to prove stability and robustness of controller. In this paper we improve this problem by setting fuzzy rules by dividing phase plane of error and rate of error change by switching surface. We can guarantee the stability in nonlinear system, and also in fuzzy PID type controller the complexity of controller design is increased by increasing the number of input variables and defining more range of operation if we want performance of more specific rules, thus we need to fine the method to decrease the number of control rules used in FLC design. In this paper the algorithm is validated by simulation using conventional FLC and proposed method.
A new Fuzzy Logic Controller(FLC) called a Gradient-Descent Based Self-Organizing Controller is presented. The Self-Organizing Controller(SOC) has two inputs such as error and change of error, and updates control rules with monitoring a performance measure. There are many works in the SOC which concentrate on the self-organizing ability in control rule base, but have a few research on the performance measure which is akin to sliding mode control. With this procedure, we can get a robust performance measure on the SOC. To verify the perfomance of proposed controller, we have performed for the cart-pole system which is one of the well-known benchmark problem in the control literature.
Park, Tae-Hong;Lee, Sang-Lak;Park, Gwi-Tae;Lee, Kee-Samg
한국지능시스템학회논문지
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제5권1호
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pp.25-32
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1995
In this paper, the FLVSC (Fuzzy Logic Variable Structure controller), of which control rules are extracted from the concepts of the VSC(Variable Structure control) is proposed and diesgned for drum motor(BLDC motor) in home VCR. The FLC (Fuzzy Logic Controller) based on linguistic rules has the advantages of not needing of some exact mathermatical model for plant to be controlled. The proposed method has the characteristics which are viewed in conventional VSC, e.g. insensitivity to a class of distrubances, parameter variations and uncertainites in a sliding mode. In addition, the method has the properties of the FLC-noise rejection capability etc. The computer simulation and experiment using DSP(TMS320C30) have been carried out for the servo control of VCR drum motor to show the usefulness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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