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본 논문에서는 불확실한 비선형 시스템에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 설계한다. 퍼지 제어기는 전문가의 지식이나 경험에 의한 제어 규칙에 절대적으로 의존하는 제어기로써 체계적인 설계 절차가 아직 정립되어 있지 않고, 강인성과 안정도가 명확히 보장되지 않는다. 이러한 퍼지 제어기의 단점을 보완하기 위해 제시한 슬라이딩 모드 퍼지 제어기는 시변 퍼지 슬라이딩 면을 설계하고 가변 구조 ...

본 논문에서는 불확실한 비선형 시스템에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 설계한다. 퍼지 제어기는 전문가의 지식이나 경험에 의한 제어 규칙에 절대적으로 의존하는 제어기로써 체계적인 설계 절차가 아직 정립되어 있지 않고, 강인성과 안정도가 명확히 보장되지 않는다. 이러한 퍼지 제어기의 단점을 보완하기 위해 제시한 슬라이딩 모드 퍼지 제어기는 시변 퍼지 슬라이딩 면을 설계하고 가변 구조 제어 이론에 따른 제어 규칙을 만듦으로써 보다 체계적인 설계가 가능하고 강인성과 안정도가 보장된 제어기이다.불확실한 비선형 시스템에서 발생할 수 있는 파라미터의 변화를 대처하기 위해서 적응 퍼지 이론을 이용하였고, 외란으로 인한 불확실성을 슬라이딩 모드의 제어기를 통해서 해결하였다. 또한 퍼지 튜닝을 통해 슬라이딩 조건을 가변화함으로써 기존의 슬라이딩 모드 제어기에 비해 빠르고 정확하게 추종 가능하도록 제어기의 성능을 향상시킨다.제안하는 제어기는 정확한 동역학 모델의 구현이 어렵고 복잡한 비선형 시스템에 외란 특성이 우수한 슬라이딩 모드와 실제 시스템을 표현하는 범용 근사자로 유용성이 입증된 퍼지 시스템을 이용하여 간단하고 쉽게 제어할 수 있도록 하였다.다음으로 이러한 비선형 시스템을 안정화 하기위한 설계방법을 보여준다. 비선형 시스템과 불확실한 파라미터들은 적응 법칙에 따라 측정될 수 있다. 그러므로 제안한 제어기는 Lyapunov 이론을 통하여 전역적인 안정화를 보인다.마지막으로 역진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 통하여 비선형 시스템의 퍼지 모델링과 fuzzy tuning으로 향상된 제어기의 성능을 검증한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This thesis proposes a adaptive fuzzy sliding mode control of uncertain nonlinear systems. A nonlinear plant is represented by fuzzy model and unknown parameters are estimated by a derived adaptive law using fuzzy modeled plant. Fuzzy logic controller depends greatly upon the expert's knowledge or e...

This thesis proposes a adaptive fuzzy sliding mode control of uncertain nonlinear systems. A nonlinear plant is represented by fuzzy model and unknown parameters are estimated by a derived adaptive law using fuzzy modeled plant. Fuzzy logic controller depends greatly upon the expert's knowledge or experience and the design procedure is not well defined yet. Furthermore, we can hardly determine the stability or the robustness of the fuzzy controlled systems. A new sliding mode fuzzy controller with time-varying fuzzy sliding surface is introduced and the fuzzy rules are defined based on the variable structure control theory to overcome the shortcoming of the variable structure controller. This design method makes the fuzzy controller design more structured and can guarantee the stability and robustness of the fuzzy controller.Adaptive fuzzy control theory makes the systems insensitive to parameter perturbation and a sliding mode controller is used for uncertainty of disturbances. Also the proposed method with -fuzzy tuning improve the performances, so that the controller can track the trajectories faster and more exactly than ordinary controller.Finally, the global stability of the proposed adaptive sliding control system by using Lyapunov method is proved. In order to verify the effectiveness of the proposed controller, it is applied to the control of a nonlinear system under the disturbance and the improved performance with -fuzzy tuning is verified by some simulation results.

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