This paper addresses sliding mode control of the anti-lock braking system (ABS) with a disturbance observer for model uncertainties such as vehicle parameter variation, un-modeled dynamics, and external disturbances. By using a nominal vehicle model, a sliding mode controller is designed to achieve a desired wheel slip ratio for ABS control. To compensate the model uncertainties, a disturbance observer is introduced with the help of a transfer function of a hydraulic brake dynamics. A proposed sliding mode controller with a disturbance observer is evaluated through simulations for model uncertainties. The simulation results show that the disturbance observer can enhance performances of sliding mode control for ABS.
This paper describes an application of sliding mode control to an active magnetic bearing(AMB) system. A sliding mode control is robust to model uncertainties and external disturbances. To ensure the authority of sliding mode control, model parameter uncertainties caused from linearization of electro-magnetic attractive force are analyzed and a domain of parameter uncertainties in which reachability to sliding surface is guaranteed is derived. The validity of the analysis is illustrated along with some simulation examples.
This paper proposes sliding mode state for robust speed control of induction motor. Sliding mode state observer is robust for measurement noise, modeling-error and load disturbance. The pole of sliding mode state observer can be placed at (0,0) in Z-plane for fast response. This method is, namely, deadbeat control. Sliding mode state observer output is discontinuous on a switching hyperplance, that causes harmful effects such as current harmonics and speed oscillation. In this paper, also the reducing method of the chattering of sliding mode state observer output is proposed. The proposed system is digitally implemented with TMS320C31.
Nonlinear depth control algorithms for the hovering system of underwater vehicles are presented. In this paper, a nonlinear effect in heave motion for underwater vehicles, a deadzone effect of the flow control valve in the hovering tank and an impact disturbance are considered. In this situation, in order to choose a desirable controller, sliding mode controller and fuzzy sliding mode controller are designed and compared. The computer simulation results show that the fuzzy sliding mode control system is more suitable in order to maintain a desirable depth of an underwater vehicle with a deadzone and impact disturbance.
In this paper, we propose eigenstructure assigned sliding mode control for mismatched uncertain system. Variable structure control has the sliding mode in which the system is robust against the uncertainty and the sliding motion depends upon the sliding surface. Therefore, the surface design is one of the important problems. Also in mismatched cases, the uncertainty may affect on the sliding motion and may cause unexpected instability of the system. Thus, that should be considered, too. For robust sliding mode against the mismatched uncertainty, we suggest the design method of the sliding surface using the eigenstructure assignment, define an index as the measure of the robustness which shows the size of affordable unstructured uncertainty, and present the computation method. And also we propose the controller which can ensure the sliding mode and prove the robust stability of the proposed controller by using Lyapunov method. Finally we show the appropriateness of the proposed scheme for the mismatched uncertainty via the example.
In this paper, a new sliding mode observer is proposed by introducing a new sliding surface. The new sliding surface is defined based on the augmented error system with virtual error state. The new sliding mode observer have more degree of freedom than the existing VSS observer. It can have dynamics on the sliding surface.
In this paper, a new discrete variable structure controller based on a new sliding surface and discrete version of the disturbance observer is suggested for the control of uncertain linear systems. The reaching phase is completely removed by introducing a new proposed sliding surface. The discrete version of the disturbance observer is derived for the effective compensation of the effect of uncertainties and disturbances. A corresponding control input with the disturbance compensation is selected to guarantee the quasi sliding mode on the predetermined sliding surface for guaranteeing the designed output in the sliding surface from any initial condition to the origin for all the parameter variations and disturbances. By using Lyapunov function, the closed loop stability and the existence condition of the quasi sliding mode is proved. Finally, an illustrative example is presented to show the effectiveness of the algorithm.
SRM(Switched Reluctance Motor) drives require the accurate position information of the rotor. These informations are generally provided by a tacho generator or digital shaft-position encoder These speed sensors lower the system reliability and require special attention to noise. This paper describes a new approach to estimating SRM speed from measured terminal voltages and currents for speed sensorless control. The described method is based on the sliding mode observer. The rotor speed and position observers are estimated by the adaptation law using the real and estimated currents. However, the conventional adaptive sliding mode observer based on the variable structure control theory has some disadvantages that the estimated values including the high-frequency chattering and the steady state error generated due to the infinite feedback gain chosen and the discontinuous control input. To reduce the chattering and steady state error, an integrator is also inserted in the sliding mode observer strategy. The described adaptive sliding mode observer decreases the vibration to the switching hyper-plane of the sliding mode by adding integrator. The described methodology incorporates the Lyapunov algorithm to drive the rotor speed and the stator resistance such that it can overcome the problem of sensitivity in the face of SRM parameter variation. Also, without any mechanical information. The rotor speed of SRM is obtained form adaptive scheme. The described method is verified through the simulation and experiment.
In this paper, a sliding mode controller of a fluid engine mount using MR (Magneto-Rheological) fluid was discussed When the MR fluid is applied to a fluid mount, resistance of MR fluid can be controlled by electro-magnetic valve installed in the inertia track. Since the rheological property of the MR fluid shows a function of shear rate, the damping characteristics of the mount will be change according to the frequency. Changing an applied magnetic field to the valve changes the property of the mount, such as the resistance of the MR fluid, the notch and the resonant frequencies due to the fluid passing, quantity of the fluid passing, the effective piston area of the volumetric damping and stiffness. Therefore, the fluid mount using MR fluid can be regarded as a variable structure system The sliding mode control known well as a particular type of variable structure control was introduced in this study. The sliding mode control, which has inherent robustness, is also expected to improve the control performance in the engine mount The sliding mode controller for the mount formatted by taking into account the response property with a time constant to MR fluid and the variable mount property. The motion equations of the fluid mount are derived from Newton's law of motion and used in numerical simulation. Numerical simulations illustrate the effectiveness of the sliding mode controller.
This paper proposes a fuzzy-sliding mode control which is designed by a self tuning fuzzy inference method based on a genetic algorithm. Using the method, the number of inference rules and the shape of the membership functions of the proposed fuzzy-sliding mode control are optimized without the aid of an expert in robotics. The fuzzy outputs of the consequent part are updated by the gradient descent method. It is further guaranteed that the selected solution becomes the global optimal solution by optimizing Akaikes information criterion expressing the quality of the inference rules. In order to evaluate the learning performance of the proposed fuzzy-sliding mode control based on a genetic algorithm, a trajectory tracking simulation of the polishing robot is carried out. Simulation results show that the optimal fuzzy inference rules are automatically selected by the genetic algorithm and the trajectory control result is similar to the result of the fuzzy-sliding mode control which is selected through trial error by an expert. Therefore, a designer who does not have expert knowledge of robot systems can design the fuzzy-sliding mode controller using the proposed self tuning fuzzy inference method based on the genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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