In this paper, we characterize the whole class of vector fields that can be linearized by a given nominal state transformation and a feedback linearizing controller. The necessary and sufficient condition for a given uncertain vector field to be so-called "completely linearizable by the nominal coordinate transformation" is given in terms of Lie Bracket of uncertain vector fields and some suitable vector fields of the nominal system.
In this paper, The control problem for a series DC motor is considered to adaptive fuzzy sliding-mode control scheme. Based on a nonlinear mathematical model of a series connected DC motor, instead of the combination of a nonlinear transformation and state feedback(feedback linearization) reduces the nonlinear control design. To demonstrate its effectiveness, an experimental study of this controller is presented. Two sets of fuzzy rule bases are utilized to represent the equivalent control input with unknown system functions of the main target. The membership functions of the THEN-part, which is used to construct a suitable equivalent control of SMC, are changed according to the adaptive law. With such a design scheme, we not only maintain the distribution of membership functions over state space but also reduce computing time considerably.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.534-537
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1995
In this paper, we propose a control strategy for a class of nonholonomic systems. A system with nonholonomic constraint is called a nonholonomic system, and as Brockett showed, the equilibrium of such systems can not be stabilized with any continuous static state feedbacks even though the system is controllable in the sense of nonlinear. A control strategy we propose is transforming this system into time-state control form by coordinate transformation and input transformation. We will apply this control strategy to the motion control of a rigid ball that is held between two parallel plates.
Ganikhodjaev, Nasir;Muhitdinov, Ramazon;Saburov, M.
대한수학회보
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제54권2호
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pp.607-618
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2017
In this paper, we introduce a quadratic stochastic operators on the set of all probability measures of a measurable space. We study the dynamics of the Lebesgue quadratic stochastic operator on the set of all Lebesgue measures of the set [0, 1]. Namely, we prove the regularity of the Lebesgue quadratic stochastic operators.
Time delay inevitably exists in active control systems, and it may cause the degradation of control efficiency or instability of the systems. So time delay needs to be compensated in control design in order to eliminate its negative effect on control efficiency. Today time delay in linear systems has been more studied and some treating methods had been worked out. However, there are few treating methods for time delay in nonlinear systems. In this paper, an active controller for a nonlinear and hysteretic building structure with time delay is studied. The nonlinear and hysteretic behavior of the system is illustrated by the Bouc-Wen model. By specific transformation and augmentation of state parameters, the motion equation of the system with explicit time delay is transformed into the standard state space representation without any explicit time delay. Then the fourth-order Runge-Kutta method and instantaneous optimal control method are applied to the controller design with time delay. Finally, numerical simulations and comparisons of an eight-story building using the proposed time-delay controller are carried out. Simulation results indicate that the control performance will deteriorate if time delay is not taken into account in the control design. The simulations also prove the proposed time delay controller in this paper can not only effectively compensate time delay to get better control effectiveness, but also work well with both small and large time delay problems.
In this paper, we present a reduced-order observer for a class of nonlinear systems based on the input output linearization. While the most results in the literature presented full-order nonlinear observer, we proposed a procedure for the design of reduced-order observer far nonlinear systems that are not necessarily observable. Assuming that there exists a global observer fer internal dynamics and that certain functions are globally Lipschitz, we can design a global reduced-order observer An illustrative example is included that demonstrate the design procedure of the proposed reduced-order observer.
A nonlinear navigation filter for biomimetic robot using analytic approximation of mean and covariance of state variable is proposed. The approximations are performed at the time update step in the filter structure. The mean is approximated to the 3rd order of Taylor's series expansion of true mean and the covariance is approximated to the 3rd order either. The famous EKF is a nonlinear filtering method approximating the mean to 1st order and the covariance to the 3rd order. The UKF approximate them to the higher orders by numerical method. The proposed method derived a analytical approximation of them for navigation system and therefore don't need so called sigma point transformation in UKF. The simulation results show that the proposed method can be a good alternative of UKF in the systems which require less computational burden.
To prevent the critical situation due to the fault in the aircraft sensor system, the fault tolerant system with triple or quadruple redundancy can be made. However, if the faults are occurred in two or more than sensors simultaneously, the conventional fault detection process, such as cross-channel monitoring, may give the wrong fault alarm. For this case, we can detect the fault by estimating the state vector based on the system dynamics model, which is nonlinear for aircraft. In this paper, we propose the unscented Kalman filter to estimate the nonlinear state vector. This filter utilizes the so-called unscented transformation of sigma points featured the statistical characteristics of the random variable. For verification, we perform the simulations for F-16 aircraft with accelerometers, gyros, GPS and air data system.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.195-200
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1994
This paper presents a nonlinear adaptive control approach to a 4-point attraction magnetic levitation system using the local coordinates transformation and neural network. Based on local coordinates transformations, the magnetic levitation system can be represented in a state magnetic levitation system can be represented in a state space from of a 4-input 4-output. Neural networks which are defined in the new coordinates are used to learn the nonlinear functions of the system which are defined in the new coordinats also. The parameters of the neural networks are updated in an on-line manner according to an augmented tracking error. The simulation results are reported in this paper.
In this paper, a complete solution to fuzzy-model-based digital redesign problem (IDR) for sampled-data nonlinear systems is presented, The term of intelligent digital redesign (IDR) is to design a digital fuzzy controller such that the sampled-data closed-loop fuzzy system is equivalent to the continuous-time closed-loop fuzzy system using the state matching, Its solution is simply obtained by linear transformation, Under the proposed sampled-data controller, the states of the sampled-data and continuous-time fuzzy system are completely matched at every sampling points.
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