Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권4호
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pp.356-362
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2002
In this paper, well-known Takagi-Sugeno fuzzy model is used as the nonlinear plant model and uncertainty is assumed to be included in the model structure with known bounds. Based on the fuzzy models, a numerical robust stability analysis for the fuzzy feedback linearization regulator is presented using Linear Matrix Inequalities (LMI) Theory. For these structured uncertainty, the closed system can be cast into Lur'e system by simple transformation. From the LMI stability condition for Lur'e system, we can derive the robust stability condition for the fuzzy feedback linearization regulator based on Takagi-Sugeno fuzzy model. The effectiveness of the proposed analysis is illustrated by a simple example.
An overlapping decentralized robust EA(eigenstructure assignment) controller is designed for an active suspension system of a vehicle based on a full car model with 7-degree of freedom. Using overlapping decomposition, the full car model is decentralized by two half car models. For each half car model, an effective and disturbance suppressible controller can be obtained by assigning appropriately a left eigenstructure of the system. The performance of the proposed overlapping decentralized robust EA controller is compared with that of a conventional centralized EA controller through computer simulations.
${\mu}$-synthesis is applied to design a robust controller for a seeker scan loop system which has model uncertainty and is subject to a external disturbance due to abrupt missile maneuver. The issue of modelling a real-valued parametric uncertainty of a physical seeker scan loop system is discussed. The two-degree-of-frame control structure is employed to obtain better performance. It is shown that ${\mu}$-synthesis provides a superior framework for the robust control design of a seeker scan loop system which exhibits robust performance. The proposed robust control system satisfies design requirements, and especially shows good scanning performances for conical and rosette scan patterns despite parametric uncertainty in real system model.
In this study a method for a robust design of mechanisms is proposed. The method used in the experimental anlysis and quqlity engineering is applied for mechanisms design. A mathematical model for a mechanism is estimated by the responese surface analysis and the robust design can be carried out. The method can be applied for mechanisms generally. Furthermore because the method can be used in the design stage using the computer model, improved quality and lower cost of the product is achieved even in the design stage.
In this paper, a robust speed controller considering the effect of uncertainty (plant parameter variation. external load disturbance. unmodeled and nonlinear dynamics etc..) for induction motor is proposed. Firstly. the dynamic model at nominal case of induction motor is estimated. Based on the estimated model. the IPSC ( Integral - Proportional Speed Controller) is designed. Then a DTRC (Dead-time Robust Controller) combining DTC ( Dead-time Compensator) & SRC (Simple Robust Controller) is designed to reduce the effects of parameter variation and external disturbance. Some simulated results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed controller.
In mobile robot navigation, one of the key problems is the pose estimation of the mobile robot. Although the odometry can be used to describe the motions of the mobile robots quite simple and accurately, the validities of the models are limited by a number of error sources contaminating the encoder outputs so that applying the conventional extended Kalman filter to these nominal model does not yield the satisfactory performance. As a remedy for this problem, we consider the uncertain nonlinear kinematic model of the mobile robot that contains the norm bounded uncertainties and also propose a new robust extended Kalman filter based on the Krein space approach. The proposed robust filter has the same recursive structure as the conventional extended Kalman filter and can hence be readily designed to effectively account for the uncertainties. The computer simulations will be given to verify the robustness against the parameter variation as well as the reliable performance of the proposed robust filter.
Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, the robust design strategy is developed based on the DACE and the global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the system. The robustness is determined by the DACE model to reduce the real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
This paper describes a system for tracking a face in a input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and a robust hausdorff distance. The algorithm adapts YCbCr color model for classifying face region by [l]. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, a Robust Hausdorff distance is computed and the best possible displacement is selected. Finally, the previous face model is updated using the displacement t. It is robust to some noises and outliers. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm in video sequences obtained from CCD camera.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.78-82
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2002
In this paper, we have studied a numerical stability analysis method for the robust fuzzy feedback linearization regulator using Takagi-Sugeno fuzzy model. To analyze the robust stability, we assume that uncertainty is included in the model structure with known bounds. For these structured uncertainty, the robust stability of the closed system is analyzed by applying Linear Matrix Inequalities theory following a transformation of the closed loop systems into Lur'e systems.
It is hard to obtain good robust performance and robust stability for uncertain and time-varying system. The robust 2-DOF controller is frequently used to obtain the desired response and the good robustness. Two controllers can be independently designed. Generally, one controller reduces sensitivity to parameter variations, nonlinear effects, and other disturbances. On the other hand, the other controller reduces the error between the desired command and output. In this paper, the various robust perfect MFCs(model-following controllers) combined with TDC(Time Delay Control) are designed, and the imperfect stable MFC combined with TDC and SMC(Sliding Mode Control) is proposed. These controllers are based on the method of designing robust 2-DOF controllers for dynamic system with uncertainty. The performance of the proposed imperfect sable MFC has been evaluated through computer simulations. The simulation results indicate that the proposed controller shows the excellent performance characteristics for an overhead crane with uncertain and time-varying parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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