The problem of recongurable ight control is investigated, focusing on model reference adaptive control(MRAC) through imprecise fault diagnosis. The method integrates the fault detection and isolation(FDI) scheme with the model reference adaptive control, and can be implemented on-line and in real-time. The algorithm can cope with the fast varying parameters. The Simulation results demonstrate the ability of reconguration to maintain the stability and acceptable performance after a failure.
In this paper, a robust discrete model reference adaptive controller is proposed using a generalized model reference adaptive algorithm for single-input single-output discrete systems. A signal dependent time-varying dead-zone is employed in a generalized adaptive control structure. This adaptive controller is shown to assure the boundedness of the signals of the system even in the presence of bounded external disturbance.
This paper presents a design scheme of torque control for wheeled mobile robot(WMR) to asymptotically track the target reference trajectory. By considering the kinematic model of WMR, trajectory tracking control generates the desired tracking trajectory, which is transformed into the command velocity vector for the real WMR to track the target reference trajectory. The dynamic equation of the state error between the target reference trajectory and the desired tracking trajectory is represented by Takagi-Sugeno fuzzy model, and this model is used as the reference model for the real mobile robot error dynamics to follow. The control parameters are updated by adaptive laws that are designed for the error states of the real WMR to asymptotically follow the states of reference error model for the desired tracking trajectory. The proposed control is applied to a typical wheeled mobile robot and simulation studies are carried out to verify the validity and effectiveness of the control scheme.
A natural way to cope with fault tolerant control (FTC) problems is to modify the control parameters according to an online identification of the system parameters when a fault occurs. However. due to not only difficulties Inherent to the online multivariable identification in closed-loop systems, such as modeling errors, noise or the lack of excitation signals, but also long time requirement to identify the post-fault system and implemeutation of control problems during the identification process, we propose an alternative approach based on the observer-based fault detection and isolation (FDI) and model reference adaptive control (MRAC). The proposed robust fault diagnosis method is based on a bank of observers. We also propose a model reference adaptive control with changeable reference models according to the occurred faults. Simulation results of a flight control example show the validity and applicability of the proposed algorithms.
본 연구는 관성의 변화에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 피드포워드 적응 위치제어기는 PI 위치제어기에 피드포워드와 기준모델 적응제어기를 추가한 구조를 가진다. 제어기의 특징은 과도상태에서 적응제어기가 위치오차와 기준모델의 속도 정보를 이용하여 피드포워드 이득을 조정한다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 개선시킨다. 위치 오차에 속도의 정보를 받아들여 기존의 Pl 위치제어 및 기준모델 적응제어에 비하여 속응성이 우수하다. 그리고, 적응제어기에 규준화 함수를 사용하여 입력크기에 대해 출력신호가 일정한 응답특성을 가지도록 하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기 동작의 타당성을 보였다.
It is a well-known problem that the adaptive control has a poor transient response. In order to improve this problem, the scheme that model-reference adaptive control (MRAC) uses the genetic algorithm (GA) in the search for parameters is proposed. Use genetic algorithm (GA) in the searching for controller's parameters set and conventional gradient method for fine tuning. And show the reduction of the oscillations in transient response comparing with the conventional MRAC.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권5호
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pp.609-616
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2003
The purpose of this study is to design the adaptive speed control system of a marine diesel engine by combining the Model Matching Method and the Nominal Model Tracking Method. The authors proposed already a new method to determine efficiently the PID control Parameters by the Model Matching Method. typically taking a marine diesel engine as a non-oscillatory second-order system. But. actually it is very difficult to find out the exact model of a diesel engine. Therefore, when diesel engine model and actual diesel engine are unmatched as an another approach to promote the speed control characteristics of a marine diesel engine, this paper Proposes a Model Reference Adaptive Speed Control system of a diesel engine, in which PID control system for the model of a diesel engine is adopted as the nominal model and Fuzzy controller and derivative operator are adopted as the adaptive controller.
This paper proposes Model Reference Adaptive Fuzzy System(MRAFS) using Fuzzy Logic Controller(FLC) as a adaptive laws in Model Reference Adaptive System(MRAS) in order to realize the speed-sensorless control of an induction motor. MRAFS estimates the speed of an induction motor with a rotor flux of a reference model and adjustable model in MRAS. Fuzzy logic controller reduces the error of the rotor flux between the reference model and the adjustable model using the error and the change of error as the input of FLC. The computer simulation is executed to verify the propriety and the effectiveness of the proposed system.
This paper presents a design scheme of model reference adaptive control incorporating a Neural Network for a pneumatic servo system. The parameters of discrete-time model of plant are estimated by using the recursive least square method. Neural Network is utilized in order to compensate the nonlinear nature of plant such as compressibility of air and frictions present in cylinder. The experiment of a trajectory tracking control using the proposed control scheme has been performed and its effectiveness has been proved by comparing with the results of a model reference adaptive control.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.181-184
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1996
This paper deals with the design problem of model reference adaptive controllers for MIMO plants with unknown orders. A design scheme for an adaptive control system based on CGT theorem, which has hierarchical structures derived from backstepping strategies, is proposed for MIMO plants with unknown orders but with known relative MacMillan degrees(relative degrees for SISO plants). It is also shown that all the signals in the resulting control system are bounded, and that the asymptotic tracking is achieved in the case where reference inputs are step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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