In this paper, the model reference adaptive control (MRAC) of a flexible structure is investigated. Any mechanically flexible structure is inherently distributed parameter in nature, so that its dynamics are described by a partial, rather than ordinary, differential equation. The MRAC problem is formulated as an initial value problem of coupled partial and ordinary differential equations in weak form. The well-posedness of the initial value problem is proved. The control law is derived by using the Lyapunov redesign method on an infinite dimensional filbert space. Uniform asymptotic stability of the closed loop system is established, and asymptotic tracking, i. e., convergence of the state-error to zero, is obtained. With an additional persistence of excitation condition for the reference model, parameter-error convergence to zero is also shown. Numerical simulations are provided.
This is Presents experimental results of a force tracking controller for a quarter-car suspension system. The active suspension system was decomposed into two loops. At the main loop, the desired force signal is calculate by using a standard LQ design process. The Time Delay Control(TDC) design technique is then used to design the force controller such that the desired force signal is achieved in a robust manner when actuator or other plant uncertainties are present. The ADAMS controls module was used to realize the joint simulation of ADAMS and MATLAB, of which the results showed that the TDC strategy is reasonable and feasible.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.2
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pp.80-84
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2008
In this paper, we have posed contactless power supply method using the contactless transformer with multiple primary winding. Also, the system uses resonant frequency tracking method for safe power supply at the elevator's car. The proposed system has been verified by the simulation using ICA4 and Maxwell. The contactless power transmission system is designed for 5[kW] rate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.11
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pp.2401-2408
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1997
The measured pulse shapes provided in the given data package demonstrated pulse distortions due to laser speckle. the distorted pulse shapes were carefully analyzed, modeled, and then applied to the DTTL(Digital-data Transition Tracking Loop)[1] bit synchronizer simulator to measure the mean time delay and its delay variation performance. The result showed that the maximum mean time delay variation with the modeled data was 12.5% when window size equals 1. All the data given were located within this modeled boundary and the maximum eman time delay variation was 7% in this case. The mean time delay variation was known to be smaller by reducing the window size [2][5][6]. The mitigated delay variation was 2.5% in the modeled case and 1.4% in the data set given when the windown size equals 0.1. With the digital DTTL insteal of analog DTTL, similar results was obtained.
The new robust controller design method is proposed for the flight control systems with model uncertainties. The proposed control system is a combination of the adaptive dynamic surface control (DSC) technique and the self recurrent wavelet neural network (SRWNN). The adaptive DSC technique provides us with the ability to overcome the "explosion of complexity" problem of the backstepping controller. The SRWNNs are used to observe the arbitrary model uncertainties of flight systems and all their weights are trained on-line. From the Lyapunov stability analysis, their adaptation laws are induced and the uniformly ultimately boundedness of all signals in a closed-loop adaptive system is proved. Finally, simulation results for a high performance aircraft (F-16) are utilized to validate the good tracking performance and robustness of the proposed control system.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.2
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pp.95-105
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2001
In this paper, in order to control uncertain chaotic system, an adaptive fuzzy control(AFC) scheme is developed for the multi-input/multi-output plants represented by the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy models. The proposed AFC scheme provides robust tracking of a desired signal for the T-S fuzzy systems with uncertain parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the chaotic state tracks the state of the stable reference model(SRM) asymptotically with time for any bounded reference input signal. The suggested AFC design technique is applied for the control of an uncertain Lorenz system based on T-S fuzzy model such as stabilization, synchronization and chaotic model following control(CMFC).
This paper presents an observer-based chattering free robust optimal control scheme to regulate the total power of a nuclear reactor. The non-linear model of nuclear reactor is linearized around a steady state operating point to obtain a linear model for which an optimal second order integral sliding mode controller is designed. A second order integral sliding mode observer is also designed to estimate the unmeasurable states. In order to avoid the chattering effect, the discontinuous input of both observer and controller are designed using the super-twisting algorithm. The proposed controller is realized by combining an optimal linear tracking controller with a second order integral sliding mode controller to ensure minimum control effort and robustness of the closed-loop system in the presence of uncertainties. The condition for the selection of gains of discontinuous control based on the super-twisting algorithm is derived using a strict Lyapunov function. Performance of the proposed observer based control scheme is demonstrated through non-linear simulation studies.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.1
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pp.54-64
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1997
In this paper, a method of dynamic modeling and a dynamic control of a mobile robot are presented to show the superiority of the dynamic control comparing to the PD control. This dynamic model is derived from the cartesian coordinates using lagrange equations. Based upon the derived dynamic model, we implemented the dynamic control of the mobile robot using the computed torque method. Time varying non-linear friction terms are not incroporated in this dynamic model. Instead, those are considered as disturbances. This uncertainty in dynamic model of mobile robot is compensated by the outer loop controller using PD algorithm. The validity of this model and the control algorithm are confirmed through the experiments, where the dynamic control algorithm demonstrated robust velocity tracking performance against the unmodeled non-linear frictions. The superiority of this algorithm is demonstrated by comparing to classical PD control algorithm.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.1
no.1
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pp.44-49
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2001
For minimum phase systems, the conventional fuzzy logic controllers (FLCs) use the error and the change-of-error as fuzzy input variables. Then the control rule table is a skew symmetric type, that is, it has UNLP (Upper Negative and Lower Positive) or UPLN property. This property allowed to design a single-input FLC (SFLC) that has many advantages. But its control parameters are not automatically adjusted to the situation of the controlled plant. That is, the adaptability is still deficient. We here design a single-input direct adaptive FLC (SDAFLC). In the AFLC, some parameters of the membership functions characterizing the linguistic terms of the fuzzy rules are adjusted by an adaptive law. The SDAFLC is designed by a stable error dynamics. We prove that its closed-loop system is globally stable in the sense that all signals involved are bounded and its tracking error converges to zero asymptotically. We perform computer simulations using a nonlinear plant and compare the control performance between the SFLC and the SDAFLC.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.1
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pp.130-135
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2007
In this paper, a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) scheme is developed for the plant model whose structure is represented by the MIMO Takagi-Sugeno fuzzy model. The MRAFC scheme is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal lot the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee that all signals in the closed-loop system are bounded. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time tot any bounded reference input signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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