In this paper we presents a speed controller for permanent magnet synchronous motor using adaptive backstepping technique. The adaptive backstepping technique takes system nonlinearity into account in the control system design stage. The proposed control and adaptive law is proved to be asymptotically stable by the Lyapunov stability theory.
Seo, Ho-Joon;Park, Jang-Hyun;Seo, Sam-Jun;Kim, Dong-Sik;Park, Gwi-Tae
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07d
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pp.2308-2310
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2001
In the adaptive fuzzy sliding mode control, from a set of a fuzzy IF-THEN rules adaptive fuzzy sliding mode control whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation laws is constructed for the purpose of controlling the plant to track a desired trajectory. Most of the research works in nonlinear controller design using fuzzy systems consider the affine system with fixed grid-rule structure based on system state availability. The fixed grid-rule structure makes the order of the controller big unnecessarily, hence the on-line fuzzy rule structure and fuzzy observer based adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed to solve system state availability problems. Therefore, adaptive laws of fuzzy parameters for state observer and fuzzy rule structure are established implying whole system stability in the sense of Lyapunov.
A high performance motor drive system must have a good speed command tracking, a insensitivity to a parameter variation and sampling time. In this paper, a robust speed controller for an induction motor is proposed. The speed controller is fuzzy-sliding adaptive controller and its system continuously is varied. That is, only P gain act in dynamic state, I gain in steady-state. Because this system is a sort of adaptive control system, global stability analysis is used to Lyapunov function. Consequently, in this paper application of fuzzy sliding adaptive controller to induction motor controlled by vecter control is presented and the control system is digitally implemented within DSP.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.25
no.6
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pp.62-70
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2008
An adaptive fuzzy backstepping controller is proposed for the motion control for a single-link flexible-joint robot in the presence of parametric uncertainties. Fuzzy logic system is used to approximate the uncertainties of functions and a backstepping technique is employed to deal with the mismatched problem. A compensation controller is also employed to estimates the bound of approximation error so that the shattering effect of the control effort can be reduced. Thus the asymptotic stability of the closed loop control system can be obtained based on a Lyapunov synthesis approach. Numerical simulation results for a single-link flexible-joint robot are included to show the effectiveness of proposed controller.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.18
no.4
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pp.25-32
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1994
This paper presents a robust impedance controller design to coordinate a robot manipulator under system uncertainties while regulating external forces. By an impedance approach, the relationship between the motion and external forces is defined. Due to the system uncertainties, two kind of sliding mode control schemes based on the impedance approach are derived to ensure that the manipulator end-effector follows a desired trajectory and the force applied to end effector is regulated according to a target impendance. A stability condition is shown according to a sliding condition. To evaluate the devised control scheme, a numerical example is shown.
In order to ensure second-order multi-agent systems (MAS) realizing consensus more quickly in a limited time, a new protocol is proposed. In this new protocol, the gradient algorithm of the overall cost function is introduced in the original protocol to enhance the connection between adjacent agents and improve the moving speed of each agent in the MAS. Utilizing Lyapunov stability theory, graph theory and homogeneity theory, sufficient conditions and detailed proof for achieving a finite-time consensus of the MAS are given. Finally, MAS with three following agents and one leading agent is simulated. Moreover, the simulation results indicated that this new protocol could make the system more stable, more robust and convergence faster when compared with other protocols.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.17
no.3
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pp.167-173
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2019
This study investigates the problem of leader-following consensus for multi-agent systems with output saturations. This study assumes that the agents are described as a neutrally stable system, and the leader agent generates the bounded trajectory within the saturation level. Then, the objective of the leader-following consensus is to track the trajectory of the leader by exchanging information with neighbors. To solve this problem, we propose an observer-based distributed consensus algorithm. Then, we provide a consensus analysis by applying the Lyapunov stability theorem and LaSalle's invariance principle. The result shows that the agents achieve the leader-following consensus in a global sense. Moreover, we can achieve the consensus by choosing any positive control gain. Finally, we perform a numerical simulation to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
Song, Il Young;Song, Jin Mo;Jeong, Woong Ji;Gong, Myoung Sool
Journal of Sensor Science and Technology
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v.28
no.4
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pp.216-220
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2019
In this paper, we propose a finite memory filter (estimator) for discrete-time stochastic linear systems with delays in state and measurement. A novel filtering algorithm is designed based on finite memory strategies, to achieve high estimation accuracy and stability under parametric uncertainties. The new finite memory filter uses a set of recent observations with appropriately chosen initial horizon conditions. The key contribution is the derivation of Lyapunov-like equations for finite memory mean and covariance of system state with an arbitrary number of time delays. A numerical example demonstrates that the proposed algorithm is more robust and accurate than the Kalman filter against dynamic model uncertainties.
El Hajji, Miled;Sayari, Sayed;Zaghdani, Abdelhamid
Journal of the Korean Mathematical Society
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v.58
no.1
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pp.45-67
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2021
In this paper, a mathematical dynamical system involving both deterministic (with or without delay) and stochastic "SIR" epidemic model with nonlinear incidence rate in a continuous reactor is considered. A profound qualitative analysis is given. It is proved that, for both deterministic models, if d > 1, then the endemic equilibrium is globally asymptotically stable. However, if d ≤ 1, then the disease-free equilibrium is globally asymptotically stable. Concerning the stochastic model, the Feller's test combined with the canonical probability method were used in order to conclude on the long-time dynamics of the stochastic model. The results improve and extend the results obtained for the deterministic model in its both forms. It is proved that if s > 1, the disease is stochastically permanent with full probability. However, if s ≤ 1, then the disease dies out with full probability. Finally, some numerical tests are done in order to validate the obtained results.
In this paper, we study a within-host mathematical model of HCV infection and carry out mathematical analysis of the global dynamics and bifurcations of the model in different parameter regimes. We explore the effect of reverse transcriptase inhibitors (RTI) on spontaneous HCV clearance. The model can produce all clinically observed patient profiles for realistic parameter values; it can also be used to estimate the efficacy and/or duration of treatment that will ensure permanent cure for a particular patient. From the results of the model, we infer possible measures that could be implemented in order to reduce the number of infected individuals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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