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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표논문집 제14권 제2호
발행연도
2004.10
수록면
211 - 216 (6page)

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In this thesis, we present the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy model based adaptive controller and adaptive identification for a general class of uncertain nonlinear dynamic systems. We use an estimated model for the unknown plant model and use this model for designing the controller. The hybrid adaptive control combined direct and indirect adaptive control based on TSK fuzzy model is constructed. The direct adaptive law can be showed by ignoring the identification errors and fails to achieve parameter convergence. Thus, we propose an TSK fuzzy model based hybrid adaptive (HA) law combined of the tracking error and the modeling error to adjust the parameters. Using a Lyapunov synthesis approach, the proposed hybrid adaptive control is proved. The hybrid adaptive law (HA) is better than the direct adaptive (DA) method without identifying the modeling error in terms of faster and improved tracking and parameter convergence. In order to show the applicability of the proposed method, it is applied to the inverted pendulum system and the performance is verified by some simulation results.
#adaptive control #TSK fuzzy model #adaptive identification #Lyapunov synthesis

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Model
Ⅲ. Hybrid Adaptive Controller Using TSK Fuzzy Model
Ⅳ. Simulation Example
Ⅴ. Conclusions
Ⅵ. References

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