A Novel Fuzzy Logic Based Adaptive Supertwisting Sliding Mode Control Algorithm for Dynamic Uncertain Systems

This paper presents a novel fuzzy logic based Adaptive Super-twisting Sliding Mode Controller for the control of dynamic uncertain systems. The proposed controller combines the advantages of Second order Sliding Mode Control, Fuzzy Logic Control and Adaptive Control. The reaching conditions, stability and robustness of the system with the proposed controller are guaranteed. In addition, the proposed controller is well suited for simple design and implementation. The effectiveness of the proposed controller over the first order Sliding Mode Fuzzy Logic controller is illustrated by Matlab based simulations performed on a DC-DC Buck converter. Based on this comparison, the proposed controller is shown to obtain the desired transient response without causing chattering and error under steady-state conditions. The proposed controller is able to give robust performance in terms of rejection to input voltage variations and load variations.Comment: 14 page

Diferentes arquitecturas aplicadas a la implementación de un controlador difuso para el péndulo invertido

Se utilizó un péndulo como dispositivo controlado en el prototipo de un sistema de control de tiempo real empleando diferentes arquitecturas. Se diseñaron algoritmos de control para la evaluación como así también el hardware requerido para comprobar su comportamiento. En estas condiciones, se obtuvieron como métricas del desempeño de las cinco arquitecturas, el número de Inferencias Difusas por Segundo (FIPS) y el número de Reglas Difusas por Segundo (FRPS). Se analizaron dichos valores y se discuten futuras ampliaciones.Eje: Sistemas operativosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diferentes arquitecturas aplicadas a la implementación de un controlador difuso para el péndulo invertido

Se utilizó un péndulo como dispositivo controlado en el prototipo de un sistema de control de tiempo real empleando diferentes arquitecturas. Se diseñaron algoritmos de control para la evaluación como así también el hardware requerido para comprobar su comportamiento. En estas condiciones, se obtuvieron como métricas del desempeño de las cinco arquitecturas, el número de Inferencias Difusas por Segundo (FIPS) y el número de Reglas Difusas por Segundo (FRPS). Se analizaron dichos valores y se discuten futuras ampliaciones.Eje: Sistemas operativosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimal Control of Unknown Nonlinear System From Inputoutput Data

Optimal control designers usually require a plant model to design a controller. The problem is the controller\u27s performance heavily depends on the accuracy of the plant model. However, in many situations, it is very time-consuming to implement the system identification procedure and an accurate structure of a plant model is very difficult to obtain. On the other hand, neuro-fuzzy models with product inference engine, singleton fuzzifier, center average defuzzifier, and Gaussian membership functions can be easily trained by many well-established learning algorithms based on given input-output data pairs. Therefore, this kind of model is used in the current optimal controller design. Two approaches of designing optimal controllers of unknown nonlinear systems based on neuro-fuzzy models are presented in the thesis. The first approach first utilizes neuro-fuzzy models to approximate the unknown nonlinear systems, and then the feasible-direction algorithm is used to achieve the numerical solution of the Euler-Lagrange equations of the formulated optimal control problem. This algorithm uses the steepest descent to find the search direction and then apply a one-dimensional search routine to find the best step length. Finally several nonlinear optimal control problems are simulated and the results show that the performance of the proposed approach is quite similar to that of optimal control to the system represented by an explicit mathematical model. However, due to the limitation of the feasible-direction algorithm, this method cannot be applied to highly nonlinear and dimensional plants. Therefore, another approach that can overcome these drawbacks is proposed. This method utilizes Takagi-Sugeno (TS) fuzzy models to design the optimal controller. TS fuzzy models are first derived from the direct linearization of the neuro-fuzzy models, which is close to the local linearization of the nonlinear dynamic systems. The operating points are chosen so that the TS fuzzy model is a good approximation of the neuro-fuzzy model. Based on the TS fuzzy model, the optimal control is implemented for a nonlinear two-link flexible robot and a rigid asymmetric spacecraft, thus providing the possibility of implementing the well-established optimal control method on unknown nonlinear dynamic systems

Um sistema difuso para controle de temperatura de unidades de processamento em batelada

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.Sistemas de controle difuso representam uma metodologia formal para a estruturação de estratégias de controle a partir de conhecimento heurístico. Da mesma forma que apresentam-se como de compreensão mais fácil, em relação aos métodos lineares de controle, exigem do engenheiro/operador de uma planta industrial conhecimentos de conjuntos difusos, pouco disseminados, limitando a aplicação em ampla escala. Este trabalho visa fornecer os conceitos matemáticos de conjuntos difusos de forma ampla e clara, bem como propor uma estratégia de controle de temperatura para unidades de processamento em batelada. Explicitam-se também métodos de ajuste para a definição de uma técnica viável para aplicação final. As técnicas de ajuste foram aplicadas em um sistema em batelada típico, um tanque de mistura, considerando processos com e sem reação química. Como reação química foi utilizada a reação de polimerização do Estireno em suspensão. O alvo do controlador foi definido como a temperatura do sistema, a partir da manipulação das correntes quente e fria alimentadas à camisa do tanque de mistura. Dois controladores difusos foram implementados, um para cada corrente, a partir das medidas do desvio da temperatura do valor desejado e da variação da temperatura ao longo do tempo. Para a experimentação foi desenvolvido um sistema de controle completo, envolvendo desde a especificação do hardware até o software de controle. Os resultados indicam que a forma mais simples de implementar um sistema de controle difuso para reatores tipo batelada envolve o acoplamento entre as informações que produzem as ações de controle para aquecimento e resfriamento. O acoplamento foi definido com base no conhecimento heurístico sobre processos desta natureza. Para permitir um ajuste rápido foi implementado um algoritmo para manipulação, em grupo, dos parâmetros dos conjuntos difusos, com bons resultados. Análises sobre a influência de diversos parâmetros de ajuste foram realizadas com aplicações experimentais

Intelligent control of a ducted fan VTOL UAV with conventional control surfaces

Utilizing UAVs for intelligence, surveillance, and reconnaissance (ISR) is beneficial in both military and civil applications. The best candidates for successful close range ISR missions are small VTOL UAVs with high speed capability. Existing UAVs suffer from the design tradeoffs that are usually required, in order to have both VTOL capability and high speed flight performance. In this thesis, we consider a novel UAV design configuration combining several important design elements from rotorcraft, ducted-fan, tail-sitter, and fixed-wing vehicles. While the UAV configuration is more towards the VTOL type, high speed flight is achieved by performing a transition maneuver from vertical attitude to horizontal attitude. In this unique approach, the crucial characteristics of VTOL and high speed flight are attained in a single UAV design. The capabilities of this vehicle come with challenges of which one of the major ones is the development an effective autonomous controller for the full flight envelope. Ducted-fan type UAVs are unstable platform with highly nonlinear behaviour, and with complex aerodynamic, which lead to inaccuracies in the estimation of the vehicle dynamics. Conventional control approaches have limitations in dealing with all these issues. A promising solution to a ducted-fan flight control problem is to use fuzzy logic control. Unlike conventional control approaches, fuzzy logic has the ability of replicating some of the ways of how humans make decisions. Furthermore, it can handle nonlinear models and it can be developed in a relatively short time, as it does not require the complex mathematics associated with classical control theory. In this study, we explore, develop, and implement an intelligent autonomous fuzzy logic controller for a given ducted-fan UAV through a series of simulations