Actuator failures and the failures of controlled objects are often considered together. To overcome this limitation, a class of sliding mode observers for the fault diagnosis of nonlinear systems is designed in this paper. Due to the influence of the sliding mode function, the control strategy and the residual change of the observer exhibit certain trends governed by specific relations. Therefore, according to the changes in the control strategy and the observer residuals, the sensor and actuator faults in nonlinear systems can be determined. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified based on simulations of a DC motor system.
The sliding-mode control technique could make a system unstable which external disturbance and uncertainty exists in. This paper suggests a robust sliding-mode control algorithm which can be applied to a linear system with parameter uncertainties. To reduce the chattering effect, the whole system is comprised of using a state variable in which the state's estimated value is added. The condition of estimated state results from state observer. The proposed control algorithm uses the optimal feedback controller following the dynamic system equation which consists of a state variable resulting from its own state variable, controller input, estimated state variable. Through comparison with the time optimal control algorithm using simulation, the suggested algorithm shows the improved stability and robustness while it manifests the fast tracking characteristics.
In this paper the speed control of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) is presented using sliding mode control. Recently in the control of the motor, various modern control theories are used. Sliding mode control is one of these, which has been spotlighted in the area of the motor drive. By using sliding mode control as the speed controller of IPMSM, the superior performances, which are the fast dynamic responce without overshoot the robustness to the external load disturbance and the alleviation of the chattering, are attained.
This paper presents the sliding mode observer of an induction motor for the fuel cell electric vehicles. The exact rotor flux estimation of the induction motor is important for achieving the best performance from the fuel cell electric vehicle system. However, the flux estimator of the induction motor control is highly sensitive to the voltage sensor output characteristics and system parameter variation influenced by external factors. In order to eliminate these problems, this paper investigates the electric vehicle performance due to parameter variation of the induction motor. A new method to estimate the fuel cell electric vehicle system is proposed based on the sliding mode observer.
Kim, Eun-Gi;Kim, Young-Chun;Cho, Moon-Tack;Joo, Hae-Jong;Lee, Euy-Soo;Choi, Hae-Gil;Song, Ho-Bin
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.2177-2178
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2011
In this paper, adaptive speed sensorless vector control, sliding mode observer to be present. Adaptive sliding mode observer of the motor stator coordinate system using the voltage equations of the rotor flux components are observed. Lyapunov function of the induction motor speed is estimated by the relationship further. In order to establish such a control scheme based on the way conventional PI controller and sliding mode observer annexing characteristics of the system through simulation and experiment were compared. Analyzed and compared according to the results presented confirmed the usefulness of the system.
In this paper an anti-lock brake system (ABS) for commercial buses is proposed based on a fuzzy-logic controller and a sliding-mode observer of the vehicle speed. The brake controller generates pulse width modulated (PWM) control inputs to the solenoid valve of each brake, as a function of the estimated wheel slip ratio. PWM control inputs at the brakes significantly reduce chattering in the brake system compared with conventional on-off control inputs. The sliding-mode observer estimates the vehicle speed with measurements of wheel speed, which is then sed to compute the wheel slip ratio. The effectiveness of the proposed control algorithm is validated by a series of computer simulations of bus driving, where the 14-DOF bus model is used.
This paper develops a novel controller called iterative learning sliding mode (ILSM) to control linear and nonlinear fractional-order systems. This control applies a combination structures of continuous and discontinuous controller, conducts the system output to the desired output and achieve better control performance. This controller is designed in the way to be robust against the external disturbance. It also estimates unknown parameters of fractional-order systems. The proposed controller unlike the conventional iterative learning control for fractional systems does not need to apply direct control input to output of the system. It is shown that the controller perform well in partial and complete observable conditions. Simulation results demonstrate very good performance of the iterative learning sliding mode controller for achieving the desired control objective by increasing the number of iterations in the control loop.
In this paper, a new sensorless control based on an adaptive sliding mode observer is proposed for the interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drives. With using voltage equation only, the adaptive sliding mode observer was investigated. The proposed adaptive sliding mode observer is applied to overcome the problem caused by using the dynamic equation. Furthermore, the Lyapunov theorem is used to prove the system stability included speed estimate and speed control. The effectiveness of the proposed algorithm is confirmed by the experiments.
In the conventional sliding mode control technique, a priori knowledge of the bound of external disturbances or/and parameter uncertainties is required to assure control robustness. This, however, may not be easy to obtain in practical situation. This work presents a novel methodology, a sliding mode controller with perturbation estimator, which offers a robust control performance without a priori knowledge about the perturbations (disturbances and parameter uncertainties). The proposed technique is featured by an integrated average value of the imposed perturbation over a certain sampling period. This work also proposes two effective actuating methods of the perturbation estimator: on-off condition and filtering condition. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology, a two-link robotic system is adopted and its position control performance is evaluated. In addition, a comparative work between the conventional technique and the proposed one is undertaken.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.4
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pp.305-312
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2000
This paper presents a new control scheme using a sliding mode controller with a multilayer neural network for the robot manipulator operating under the sea which has large uncertainties such as the buoyancy and the added mass/moment of inertia. The multilayer neural network using the error back propagation loaming algorithm acts as a compensator of the conventional sliding mode controller to improve the control performance when the initial assumptions of uncertainty bounds are not valid. Computer simulation results show that the proposed control scheme gives an effective path way to cope with the unexpected large uncertainties in the underwater robot manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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