We propose a mechanical parameter estimation algorithm for surface-mounted permanent magnet synchronous motors (SPMSMs) using a sliding-mode observer (SMO) and an adaptive filter. The SMO estimates system disturbances in real time, which contain the information on mechanical parameters. A desirable feature that distinguishes the proposed estimation algorithm from other existing mechanical parameter estimators is that the adaptive filter estimates electromagnetic torque to improve the estimation performance. Moreover, the SMO acts as a low-pass filter to suppress the chattering effect, which enables the smooth output signals of the SMO. We verify the mechanical parameter estimation performance for SPMSM by conducting extensive experiments for the proposed algorithm.
This paper proposes an application of sliding mode observer to the problem of fault detection and reconstruction for descriptor systems with both actuator and sensor faults. In detecting and reconstructing the faults simultaneously, first, we will consider the fault detection problem for sensor fault. The detection of sensor fault is achieved from the design of the matrix which eliminates the influence of actuator fault. Secondly, the sliding mode observer which adds the general full-order observer for descriptor system to feedforward injection map and feedforward compensation signal is designed, and through which the sensor fault is reconstructed. Finally, with the reconstructed sensor fault, and by eliminating differential term of the sensor fault, the actuator fault is detected and reconstructed.
This paper presents the system modeling, analysis, and controller design and implementation for a rotational inverted pendulum system(RIPS), which is an under-actuated system and has the problem of unattainable angular velocity state. A sliding mode controller using the parameterization of both the hyperplane and the compensator fur output feedback is applied to the RIPS. Also, to improve the performance of the control system, a disturbance observer which estimates the disturbance, parameter variation, and some modeling errors of RIPS with less computational effort is used together. The results of simulation and experiment show that the proposed control system has superior performance for disturbance rejection and regulation at certain initial conditions.
This paper presents motion control of the Inchworm composed of the piezoelectric actuators and mechanical elements. Piezoelectric actuator shows nonlinear response characteristics including hysteresis due to the ferroelectric characteristics. This paper proposes feedback control scheme to improve the ability of tracking response to complex input signal and suppress the phenomenon of hysteresis using the sliding mode control technique with the integrator. The sliding mode control system has the limit to minimize both the settle time and overshoot. For making up this limit, this paper also suggests input shaping technique suitable to the inchworm control system.
The pneumatic driving system has advantages such as high output power per weight and low heat generation rate. However, it is difficult to control the position because of its strong non-linearity such as large friction forces compared to driving force, and heat transfer characteristics that change during operation. Therefore, in order to achieve the control objectives, a robust controller should be designed considering modeling error and model uncertainty. In this paper, a sliding mode controller is designed to improve the position control performance of pneumatic cylinder driving system. Experimental results show that the designed controller achieves the designed control objectives even if the model of the cylinder driving system, such as the initial pressure inside the cylinder and the initial position of the piston is changed.
In this paper, the adaptive fuzzy system is used as an adaptive approximator for robot nonlinear dynamic. A theoretical justification for the adaptive approximator is proving that if the representive point(RP or switching function) and its derivative in sliding mode control are used as the inputs of the adaptive fuzzy system, the adaptive fuzzy system can approximate robot nonlinear dynamics in the neighborhood of the switching surface. Thus the fuzzy controller design is greatly simplified and at the same time, the fuzzy control rule can be obtained easily by the reaching condition. Based on this, a new method for designing an adaptive fuzzy control system based on sliding mode is proposed for the trajectory tracking control of a robot with unknown nonlinear dynamics.
This paper describes a low-voltage ride-through method for the permanent magnet synchronous generator (PMSG) wind turbine system at a grid fault. The generator side converter regulates the DC link voltage instead of the grid side converter by storing the surplus active power in the rotor inertia during grid fault by the sliding mode controller. The grid side converter controls the grid active power keeping a maximum power point tracking. Simulation results for small scale PMSG wind turbine verify the efficiency of the control method.
In the real-field of control cases for robot manipulators, there always exists a modeling error, which results the model has the uncertainties in its parameters and/or structure. In many modem applications, digital computers are extensively used to implement control algorithms to control such systems. The discretization of the nonlinear dynamic equations of such systems results in a complicated discrete dynamic equations. Therefore, it will be difficult to design a discrete-time controller to give good tracking performances in the presence of certain uncertainties. In this paper, a discrete-time sliding mode control algorithm for nonlinear and time varying robot manipulators with uncertainties is presented. Sufficient conditions for guaranteeing the convergence of the discrete-time SMC system are derived. As example simulations, the proposed SMC algorithm is applied to a two-link robotic manipulator with unknown dynamics. The results of the simulation indicate that the developed control scheme is effective in manipulators and electro-mechanical system control.
In order to describe the upper bound of the uncertainties without any information of the structure, we assume that the upper bound is represented as a Fredholm integral equation of the first kind, that is, an integral of the product of a predefined kernel with an unknown influence function. Based on the improved Lyapunov function, we propose an adaptation law that is capable of estimating the upper bound and we design a sliding mode control, which controls effectively for uncertain dynamic systems.
The general time optimal control law provides the optimal solution for a minimum time control problem. But in most real systems with disturbances and model uncertainties, the time optimal control law leads to chattering effect. This chattering effect can cause the system to be unstable. Therefore, we propose a robust optimal control algorithm for the nonlinear second order systems with model uncertainty. The proposed algorithm is combined with bang-bang control and sliding mode control. Thus the proposed algorithm has two state space regions to implement to control algorithm. In each region, the appropriate linear or nonlinear feedback control law is used satisfying the dynamic system equations. Simulation results show the superiority of the proposed controller in comparison with pure time optimal control(bang-bang control).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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