Nonlinear Friction Control Using the Robust Friction State Observer and Recurrent Fuzzy Neural Network Estimator

Seong Ik Han

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자료유형: 학술저널

저자정보: Seong Ik Han

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.18 No.1

발행연도: 2009.2

수록면: 90 - 102 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

Adaptive Tire-Road Dynamic Friction Estimation and Emergency Braking Control Using Sliding Mode and Recurrent Fuzzy Neural Network

Seong Ik Han , Sae Han Kim , Dae Yeon Yeo 외 2명 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2009.12 학술대회자료

Emergency Braking Control Using Robust Tire-Road Friction State Observer and Recurrent Fuzzy Neural Network

Seong Ik Han , Sae Han Kim , Dae Yeon Yeo 외 2명 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2009.12 학술대회자료

Nonlinear Friction Control Using the Robust Friction State Observer and Recurrent Fuzzy Neural Network Estimator

Seong Ik Han 한국생산제조학회지 2009.02 학술저널

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In this paper, a tracking control problem for a mechanical servo system with nonlinear dynamic friction is treated. The nonlinear friction model contains directly immeasurable friction state and the uncertainty caused by incomplete modeling and variations of its parameter. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose a hybrid control scheme, which consists of a robust friction state observer, a RFNN estimator and an approximation error estimator with sliding mode control. A sliding mode controller and a robust friction state observer is firstly designed to estimate the unknown internal state of the LuGre friction model. Next, a RFNN estimator is introduced to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, an adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the RFNN estimator. Some simulations and experiments on the mechanical servo system composed of ball-screw and DC servo motor are presented. Results demonstrate the remarkable performance of the proposed control scheme.

#LuGre friction model(LuGre 마찰모델) #Sliding mode control(슬라이딩 모드제어) #Robust friction state observer(강인마찰상태관측기) #Recurrent fuzzy neural networks(순환형 퍼지신경망) #Estimation error estimator(추정오차 추정기)

참고문헌 (21)

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1. [학술지(정기간행물)] - Canudas de Wit, C / 1995 / A New Model for Control of Systems with Friction / IEEE Trans. Automat. Contr. 40 (3) : 419 ~ 425

2. [학술지(정기간행물)] - Dupong, P / 2002 / Single State Elasto-plastic Friction Models / IEEE Trans. Automat. Contr 47 (5) : 787 ~ 792

3. [학술지(정기간행물)] - Swevers, J / 2000 / An Integrated Friction Model Structure with Improved Structure with Improved Presliding Behavior for Accurate Friction Model Structure / IEEE Trans. Automat. Contr. 45 (4) : 675 ~ 686

4. [학술지(정기간행물)] - Al-Bender, F / 2005 / The Generalized Maxwell-slip Model: A Novel Model for Friction Simulation and Compensation / IEEE Trans. Automat. Contr 50 (11) : 1883 ~ 1887

5. [학술지(정기간행물)] - Choi, J. J / 2006 / Development of a Novel Dynamic Friction Model and Precise Tracking Control Using Adaptive Back- stepping Sliding Mode Controller / Mechatronics 16 : 97 ~ 104

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