A hydraulic gun/turret servo system requires fast and robust controller performance because of severe operating condition and precise target tracking objective. Digital controllers are able to satisfy this requirement due to high speed electronic device. The purpose of this study is to compare with pre-EPU with new-designed optimal, adaptive controllers by simulating nonlinear hydraulic simulation program. The designed digital controller shows good tracking performance and robustness to disturbance.
The purpose of this paper is to develop a scalable grey predictive controller with unavoidable random delays. Grey prediction is proposed to solve problems caused by incorrect parameter selection and to eliminate the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOFs) in nonlinear systems. To address the stability problem, this study develops an improved gray-predictive adaptive fuzzy controller, which can not only solve the implementation problem by determining the stability of the system, but also apply the Linear Matrix Inequality (LMI) law to calculate Fuzzy change parameters. Fuzzy logic controllers manipulate robotic systems to improve their control performance. The stability is proved using Lyapunov stability theorem. In this article, the authors compare different controllers and the proposed predictive controller can significantly reduce the vibration of offshore platforms while keeping the required control force within an ideal small range. This paper presents a robust fuzzy control design that uses a model-based approach to overcome the effects of modeling errors. To guarantee the asymptotic stability of large nonlinear systems with multiple lags, the stability criterion is derived from the direct Lyapunov method. Based on this criterion and a distributed control system, a set of model-based fuzzy controllers is synthesized to stabilize large-scale nonlinear systems with multiple delays.
Genetic algorithms are becoming more popular because of their relative simplicity and robustness. Genetic algorithms are global search techniques for nonlinear optimization. However, traditional genetic algorithms, though robust, are generally not the most successful optimization algorithm on any particular domain because they are poor at hill-climbing, whereas simulated annealing has the ability of probabilistic hill-climbing. Therefore, hybridizing a genetic algorithm with other algorithms can produce better performance than using the genetic algorithm or other algorithms independently. In this paper, we propose an efficient hybrid optimization algorithm named the adaptive random signal-based learning. Random signal-based learning is similar to the reinforcement learning of neural networks. This paper describes the application of genetic algorithms and simulated annealing to a random signal-based learning in order to generate the parameters and reinforcement signal of the random signal-based learning, respectively. The validity of the proposed algorithm is confirmed by applying it to two different examples.
In this paper, a nonlinear adaptive damping controller based on radial basis function neural network (RBFNN), which can infinitely approximate to nonlinear system, is proposed for thyristor controlled series capacitor (TCSC). The proposed TCSC adaptive damping controller can not only have the characteristics of the conventional PID, but adjust the parameters of PID controller online using identified Jacobian information from RBFNN. Hence, it has strong adaptability to the variation of the system operating condition. The effectiveness of the proposed controller is tested on a two-machine five-bus power system and a four-machine two-area power system under different operating conditions in comparison with the lead-lag damping controller tuned by evolutionary algorithm (EA). Simulation results show that the proposed damping controller achieves good robust performance for damping the low frequency oscillations under different operating conditions and is superior to the lead-lag damping controller tuned by EA.
Coulomb friction is an important factor for precise position tracking control systems. The control systems with friction causes the steady state error because of being sensitive to the change of system condition and highly nonlinear characteristics. To overcome these problems, we use an estimation scheme of Coulomb friction to experiment for it's compensating. The estimated factor for Coulomb friction is used as a feed-forward compensator to improve the tracking performance of ball-screw systems. The tracking performance was improved by compensating the estimated friction torque in the feed-forward term. And, the sliding mode control which is derived from the Lyapunov stability theorem is applied for robust stability and reducing chattering. The experimental results show that the sliding mode controller with adaptive friction compensator has a good tracking performance compared with the friction uncompensated controller.
In this paper, a fuzzy controller for stabilization of the inverted pendulum system is propose. The facility of this fuzzy controller which has a swing-up control mode and a stabilization one, moves a pendulum in an initial natural stable equilibrium point and a cart in arbitary position, to an unstable equilibrium point and a center of rail. Specially, the virtual equilibrium point ($\Phi$veq) which describes functionally considers the interactive dynamics between a position of cart and a angle of inverted pendulum is introduced. And comparing with the convention optimal controller, the proposed hierarchical fuzzy inference structur made substantially the inverted pendulum system robust and stable.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.62-74
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2002
The tracking of a reference temperature trajectory in a polymerization batch reactor is a common problem and has critical importance because the quality control of a batch reactor is usually achieved by implementing the trajectory precisely. In this study, only energy balances around a reactor are considered as a design model for control synthesis, and material balances describing concentration variations of involved components are treated as unknown disturbances, of which the effects appear as time-varying parameters in the design model. For the synthesis of a tracking controller, a method combining the input-output linearization of a time-variant system with the parameter estimation is proposed. The parameter estimation method provides parameter estimates such that the estimated outputs asymptotically follow the measured outputs in a specified way. Since other unknown external disturbances or uncertainties can be lumped into existing parameters or considered as another separate parameters, the method is useful in practices exposed to diverse uncertainties and disturbances, and the designed controller becomes robust. And the design procedure and setting of tuning parameters are simple and clear due to the resulted linear design equations. The performances and the effectiveness of the proposed method are demonstrated via simulation studies.
이동 객체에 대한 추적 기술은 최근 중요성이 강조되고 있는 동영상 이해에서 가장 핵심적인 기술의 하나라 할 수 있다. 하지만, 동영상이 가지는 조명의 불안정, 객체의 크기나 형태 변화, 카메라 움직임, 그리고 중첩 등으로 인해 동영상 내의 이동 객체 추적은 많은 어려움을 가지고 있다. 객체 추적의 가장 대표적인 종래의 방법인 칼만 필터와 파티클 필터의 문제점을 개선하는 방법으로 스웜 기반의 방법이 제안되어 있으나 동적으로 변화하는 이동 객체의 특징을 반영하는 개선된 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 반영하여 파티클 스웜 최적화 방법에서 사용되는 파라미터 중 가중치 값을 동적으로 변화하는 적응적 파라미터 제어 방법을 제안한다. 각 파티클을 특성에 따라 3가지 종류로 구분하고 각각 서로 다른 가중치 값을 부여하는 방식으로 객체 추적의 성능을 개선할 수 있다. 제안된 알고리즘의 적용 결과 중첩 또는 예측하기 어려운 움직임 등과 같은 객체의 비선형적인 움직임이 있는 동영상에 대해 기존 파티클 스웜 방식에 비해 현저한 성능 개선을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Recently, magnetorheological elastomer (MRE) material and its devices have been developed and attracted a good deal of attention for their potentials in vibration control. Among them, a highly adaptive base isolator based on MRE was designed, fabricated and tested for real-time adaptive control of base isolated structures against a suite of earthquakes. To perfectly take advantage of this new device, an accurate and robust model should be built to characterize its nonlinearity and hysteresis for its application in structural control. This paper first proposes a novel hysteresis model, in which a nonlinear hyperbolic sine function spring is used to portray the strain stiffening phenomenon and a Voigt component is incorporated in parallel to describe the solid-material behaviours. Then the fruit fly optimization algorithm (FFOA) is employed for model parameter identification using testing data of shear force, displacement and velocity obtained from different loading conditions. The relationships between model parameters and applied current are also explored to obtain a current-dependent generalized model for the control application. Based on the proposed model of MRE base isolator, a second-order sliding mode controller is designed and applied to the device to provide a real-time feedback control of smart structures. The performance of the proposed technique is evaluated in simulation through utilizing a three-storey benchmark building model under four benchmark earthquake excitations. The results verify the effectiveness of the proposed current-dependent model and corresponding controller for semi-active control of MRE base isolator incorporated smart structures.
슬라이딩 모드 제어기(SMC)는 파라미터의 변동과 급격한 외란을 가진 이중 탱크 시스템과 같은 비선형 제어 시스템에 대해 견실성을 갖는 가변구조로써 널리 알려져 있다. 그러나, 이러한 파라미터에 대한 적응 동조 알고리즘은 만족하지 못한다. 그러므로, 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위제어를 하기 위해 슬라이딩 모드에 기반을 둔 실변수 유전 알고리즘(RVEGA SMC)을 시도하였다. SMC의 스위칭 파라미터는 RVEGA에 의해 쉽고, 빠르게 최적화 되었다. 시뮬레이션 결과에서는 제안된 RVEGA SMC에 의해 탱크의 수위가 오버슈트나 정상상태 오차 없이 만족한 제어결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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