955 resultados para Sliding mode


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Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis

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Diese Arbeit behandelt die Problemstellung der modellbasierten Fehlerdiagnose für Lipschitz-stetige nichtlineare Systeme mit Unsicherheiten. Es wird eine neue adaptive Fehlerdiagnosemethode vorgestellt. Erkenntnisse und Verfahren aus dem Bereich der Takagi-Sugeno (TS) Fuzzy-Modellbildung und des Beobachterentwurfs sowie der Sliding-Mode (SM) Theorie werden genutzt, um einen neuartigen robusten und nichtlinearen TS-SM-Beobachter zu entwickeln. Durch diese Zusammenführung lassen sich die jeweiligen Vorteile beider Ansätze miteinander kombinieren. Bedingungen zur Konvergenz des Beobachters werden als lineare Matrizenungleichungen (LMIs) abgeleitet. Diese Bedingungen garantieren zum einen die Stabilität und liefern zum anderen ein direktes Entwurfsverfahren für den Beobachter. Der Beobachterentwurf wird für die Fälle messbarer und nicht messbarer Prämissenvariablen angegeben. Durch die TS-Erweiterung des in dieser Arbeit verwendeten SM-Beobachters ist es möglich, den diskontinuierlichen Rückführterm mithilfe einer geeigneten kontinuierlichen Funktion zu approximieren und dieses Signal daraufhin zur Fehlerdiagnose auszuwerten. Dies liefert eine Methodik zur Aktor- und Sensorfehlerdiagnose nichtlinearer unsicherer Systeme. Gegenüber anderen Ansätzen erlaubt das Vorgehen eine quantitative Bestimmung und teilweise sogar exakte Rekonstruktion des Fehlersignalverlaufs. Darüber hinaus ermöglicht der Ansatz die Berechnung konstanter Fehlerschwellen direkt aus dem physikalischen Vorwissen über das betrachtete System. Durch eine Erweiterung um eine Betriebsphasenerkennung wird es möglich, die Schwellenwerte des Fehlerdiagnoseansatzes online an die aktuelle Betriebsphase anzupassen. Hierdurch ergibt sich in Betriebsphasen mit geringen Modellunsicherheiten eine deutlich erhöhte Fehlersensitivität. Zudem werden in Betriebsphasen mit großen Modellunsicherheiten Falschalarme vermieden. Die Kernidee besteht darin, die aktuelle Betriebsphase mittels eines Bayes-Klassikators in Echtzeit zu ermitteln und darüber die Fehlerschwellen an die a-priori de nierten Unsicherheiten der unterschiedlichen Betriebsphasen anzupassen. Die E ffektivität und Übertragbarkeit der vorgeschlagenen Ansätze werden einerseits am akademischen Beispiel des Pendelwagens und anderseits am Beispiel der Sensorfehlerdiagnose hydrostatisch angetriebener Radlader als praxisnahe Anwendung demonstriert.

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Evolutionäre Algorithmen werden gerne für Optimierungsaufgaben mit sehr vielen Freiheitsgraden eingesetzt. Eine spezielle Konvergenzeigenschaft, daß nämlich der Rechenaufwand nur mit der Wurzel der Anzahl der Unbekannten steigt, prädestiniert sie dafür. Die evolutionären Algorithmen haben aber auch noch eine weitere interessante Eigenschaft: Von der Zielfunktion wird nur verlangt, daß sie monoton ist - nichts weiter. Speziell wird, im Gegensatz zu gradientenbasierten Verfahren, keinerlei Ableitung von der Zielfunktion benötigt. Dadurch können evolutionäre Algorithmen auch in solchen Fällen eingesetzt werden, in denen Ableitungen der Zielfunktion nicht oder nur schwierig zu beschaffen sind. Die evolutionären Algorithmen kommen deshalb mit so geringen Anforderungen an die Zielfunktion aus, weil nur absolute Bewertungen einzelner Punkte (hier Vektoren) im Lösungsraum durch die Zielfunktion vorgenommen werden. Dafür werden eine gewisse Anzahl Punkte gleichzeitig betrachtet. Im direkten Vergleich untereinander relativ günstig liegende Punkte werden für die weitere Rechnung übernommen, die anderen verworfen. Aus den Komponenten der übernommenen Punkte werden nun zufällig neue Punkte zusammengesetzt und ein wenig verschoben. Dann schließt sich der Kreis, indem diese neuen Punkte ebenfalls bewertet werden. Im Verlauf einer solchen Iteration konvergiert die Punktmenge in der Regel gegen ein Optimum. Oft kommt es gerade zu Beginn der Iteration zu schnellen Fortschritten. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, bei dem mit Hilfe von evolutionären Algorithmen verbessernde Eingriffe in laufenden Echtzeitsystemen vorgenommen werden. Was gut oder schlecht ist, wird zu diesem Zweck über die Zielfunktion für die Optimierung definiert. Da von der Zielfunktion letztlich das Verhalten des Gesamtsystems abhängt, sollte sie sorgfältig ausgewählt werden. Die Eingriffe in das System sind zeitlich begrenzte Steuertrajektorien. Sie werden zusätzlich zur permanent wirkenden Regelung auf das System aufgebracht. Um die Anzahl der zu optimierenden Variablen in Grenzen zu halten, werden die Steuertrajektorien durch wenige Parameter repräsentiert. Da die Steuertrajektorien im voraus berechnet werden müssen, wird das Systemverhalten mittels eines Modells für eine gewisse, in der Zukunft liegende, Zeitspanne vorhergesagt. Wird die geforderte Qualität während dieser Zeitspanne unterschritten, kann so schon im Vorfeld ein Optimierungslauf des evolutionären Algorithmus durchgeführt werden. Allerdings ist die zur Verfügung stehende Rechenzeit von vornherein begrenzt. Daher ist es wesentlich, daß die mit evolutionären Algorithmen häufig assoziierte lange Rechenzeit nicht benötigt wird. Tatsächlich läßt sich unter Umständen mit wenig Rechenzeit auskommen. Erstens wird nur mit wenigen Variablen gerechnet, zweitens kommt es bei dem beschriebenen Verfahren - halbwegs gutmütige Systeme vorausgesetzt - gar nicht auf die letzte Nachkommastelle, sondern (ähnlich wie bei Sliding-Mode-Regelungen) mehr auf eine Tendenz an. Da evolutionäre Algorithmen aber gerade zu Beginn einer Iteration die größten Fortschritte in Richtung des Optimums machen, kann schon nach vergleichsweise wenigen Schritten eine deutliche Verbesserung der Gesamtsituation erreicht werden. Gerade um eine schnelle Konvergenz zu erreichen, sind die spezielle Ausprägung und die Parameter des evolutionären Algorithmus mit Bedacht zu wählen. Dafür werden im Rahmen der Arbeit einige Experimente durchgeführt. Anhand der Ergebnisse der Experimente können konkrete Empfehlungen für eine günstige Konfiguration des evolutionären Algorithmus gegeben werden. Um es vorwegzunehmen: Zuviel Aufwand beim evolutionären Algorithmus zu treiben, lohnt sich nicht. Schon mit einfachen Konfigurationen können gute Ergebnisse erzielt werden. Die einzige Maßnahme, die sich bei den Experimenten tatsächlich als vorteilhaft herausstellte, war die Aufteilung der Gesamtpopulation (betrachtete Punktmenge im Lösungsraum) in mehrere Subpopulationen. Schließlich wird noch ein Computerprogramm beschrieben, das die Arbeitsweise des vorgestellten Verfahrens am Bildschirm erlebbar macht. Die einzelnen Komponenten werden vom Programm während der Ausführung mit einigen wesentlichen Rechengrößen visualisiert. Der Betrachter erhält so einen besseren Eindruck vom Zusammenwirken der einzelnen Verfahrens-Teile.

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Diese Arbeit befasst sich mit der Modellbildung mechatronischer Systeme mit Reibung. Geeignete dynamische Modelle sind die Grundlage für verschiedenste Aufgabenstellungen. Sind dynamische Prozessmodelle verfügbar, so können leistungsfähige modellbasierte Entwurfsmethoden angewendet werden sowie modellbasierte Anwendungen entwickelt werden. Allerdings ist der Aufwand für die Modellbildung ein beschränkender Faktor für eine weite Verbreitung modellbasierter Applikationen in der Praxis. Eine Automatisierung des Modellbildungsprozesses ist deshalb von großem Interesse. Die vorliegende Arbeit stellt für die Klasse „mechatronischer Systeme mit Reibung“ drei Modellierungsmethoden vor: semi-physikalische Modellierung, Sliding-Mode-Beobachter-basierte Modellierung und empirische Modellierung mit einem stückweise affinen (PWA) Modellansatz. Zum Ersten wird die semi-physikalische Modellierung behandelt. Gegenüber anderen Verfahren, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Experimente erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand automatisiert werden kann. Zum Zweiten wird ein neuer Ansatz zur Reibkraftrekonstruktion und Reibmodellierung mittels Sliding-Mode-Beobachter präsentiert. Durch Verwendung des vorgestellten Sliding-Mode- Beobachters, der basierend auf einem einfachen linearen Zustandsraummodell entworfen wird, lässt sich die Reibung datengetrieben aus den Ein-/Ausgangsmessdaten (im offenen Regelkreis) rekonstruieren und modellieren. Im Vergleich zu anderen Reibmodellierungsmethoden, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Messungen im geschlossenen Regelkreis erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand weitgehend automatisiert werden kann. Zum Dritten wird ein PWA-Modellierungsansatz mit einer clusterungsbasierten Identifikationsmethode für Systeme mit Reibung vorgestellt. In dieser Methode werden die Merkmale in Hinblick auf Reibeffekte ausgewählt. Und zwar wird der klassische c-Means-Algorithmus verwendet, welcher bedienfreundlich, effizient und geeignet für große und reale Datensätze ist. Im Gegensatz zu anderen Methoden sind bei dieser Methode nur wenige Entwurfsparameter einzustellen und sie ist für reale Systeme mit Reibung einfach anwendbar. Eine weitere Neuheit der vorgestellten PWA-Methode liegt darin, dass die Kombination der Clustervaliditätsmaße und Modellprädiktionsfehler zur Festlegung der Anzahl der Teilmodelle benutzt wird. Weiterhin optimiert die vorgestellte Methode die Parameter der lokalen Teilmodelle mit der OE (Output-Fehler)-Schätzmethode. Als Anwendungsbeispiele werden Drosselklappen, Drallklappen und AGR-Ventile (Abgasrückführventil) im Dieselfahrzeug betrachtet und die erzeugten Modelle werden in der industriellen HiL-Simulation eingesetzt. Aufgrund der Effizienz und Effektivität der Modellierungsmethoden sind die vorgestellten Methoden direkt in der automobilen Praxis einsetzbar.

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A decentralized model reference controller is designed to reduce the magnitude of the transversal vibration of a flexible cable-stayed beam structure induced by a seismic excitation. The controller design is made based on the principle of sliding mode such that a priori knowledge

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Esta tesis está enfocada al diseño y validación de controladores robustos que pueden reducir de una manera efectiva las vibraciones structurales producidas por perturbaciones externas tales como terremotos, fuertes vientos o cargas pesadas. Los controladores están diseñados basados en teorías de control tradicionalamente usadas en esta area: Teoría de estabilidad de Lyapunov, control en modo deslizante y control clipped-optimal, una técnica reciente mente introducida : Control Backstepping y una que no había sido usada antes: Quantitative Feedback Theory. La principal contribución al usar las anteriores técnicas, es la solución de problemas de control estructural abiertos tales como dinámicas de actuador, perturbaciones desconocidas, parametros inciertos y acoplamientos dinámicos. Se utilizan estructuras típicas para validar numéricamente los controladores propuestos. Especificamente las estructuras son un edificio de base aislada, una plataforma estructural puente-camión y un puente de 2 tramos, cuya configuración de control es tal que uno o mas problemas abiertos están presentes. Se utilizan tres prototipos experimentales para implementar los controladores robustos propuestos, con el fin de validar experimentalmente su efectividad y viabilidad. El principal resultado obtenido con la presente tesis es el diseño e implementación de controladores estructurales robustos que resultan efectivos para resolver problemas abiertos en control estructural tales como dinámicas de actuador, parámetros inciertos, acoplamientos dinámicos, limitación de medidas y perturbaciones desconocidas.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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In this work, we deal with a micro electromechanical system (MEMS), represented by a micro-accelerometer. Through numerical simulations, it was found that for certain parameters, the system has a chaotic behavior. The chaotic behaviors in a fractional order are also studied numerically, by historical time and phase portraits, and the results are validated by the existence of positive maximal Lyapunov exponent. Three control strategies are used for controlling the trajectory of the system: State Dependent Riccati Equation (SDRE) Control, Optimal Linear Feedback Control, and Fuzzy Sliding Mode Control. The controls proved effective in controlling the trajectory of the system studied and robust in the presence of parametric errors.

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This work will propose the control of an induction machine in field coordinates with imposed stator current based on theory of variable structure control and sliding mode. We describe the model of an induction machine in field coordinates with imposed stator current and we show the design of variable structure control and sliding mode to get a desirable dynamic performance of that plant. To estimate the inaccessible states we will use a state observer (estimator) based on field coordinates induction machine. We will present the results of simulations in any operation condition (start, speed reversal and load) and with parameters variation of the machine compared to a PI control scheme.

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We present new results on the output control of uncertain dynamical systems. The design method uses dynamical compensators to turn the compensated plant into a strictly positive real system, and then chooses the control law-for example, a sliding mode control. This result is compared with another result from the literature which uses static compensators. An example is presented where the control with dynamic compensation works while a static compensation does not.

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This paper presents a control method for a class of continuous-time switched systems, using state feedback variable structure controllers. The method is applied to the control of a two-cell dc-dc buck converter and a control circuit design using the software PSpice is proposed. The design is based on Lyapunov-Metzler-SPR systems and the performance of the resulting control system is superior to that afforded by a recently-proposed alternative sliding-mode control technique. The dc-dc power converters are very used in industrial applications, for instance, in power systems of hybrid electric vehicles and aircrafts. Good results were obtained and the proposed design is also inexpensive because it uses electric components that can be easily found for the hardware implementation. Future researches on the subject include the hardware validation of the dc-dc converter controller and the robust control design of switched systems, with structural failures. © 2011 IEEE.

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This paper presents a control method for a class of continuous-time switched systems, using state feedback variable structure controllers. The method is applied to the control of a non-trivial dc-dc power converter and a simple and inexpensive control circuit design, that was simulated using the software PSpice, is proposed. The design is based on Lyapunov-Metzler-SPR systems and the performance of the resulting control system is superior to that afforded by a recently proposed alternative sliding-mode control technique. © 2011 IFAC.

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This paper presents a control method that is effective to reduce the degenerative effects of delay time caused by a treacherous network. In present application a controlled DC motor is part of an inverted pendulum and provides the equilibrium of this system. The control of DC motor is accomplished at the distance through a treacherous network, which causes delay time in the control signal. A predictive technique is used so that it turns the system free of delay. A robust digital sliding mode controller is proposed to control the free-delay system. Due to the random conditions of the network operation, a delay time detection and accommodation strategy is also proposed. A computer simulation is shown to illustrate the design procedures and the effectiveness of the proposed method. © 2011 IEEE.

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In this paper, a trajectory tracking control problem for a nonholonomic mobile robot by the integration of a kinematic neural controller (KNC) and a torque neural controller (TNC) is proposed, where both the kinematic and dynamic models contains disturbances. The KNC is a variable structure controller (VSC) based on the sliding mode control theory (SMC), and applied to compensate the kinematic disturbances. The TNC is a inertia-based controller constituted of a dynamic neural controller (DNC) and a robust neural compensator (RNC), and applied to compensate the mobile robot dynamics, and bounded unknown disturbances. Stability analysis with basis on Lyapunov method and simulations results are provided to show the effectiveness of the proposed approach. © 2012 Springer-Verlag.