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09.12.2016 | Original Article | Ausgabe 4/2018

Neural Computing and Applications 4/2018

Observer-based hybrid adaptive fuzzy control for affine and nonaffine uncertain nonlinear systems

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 4/2018
Autoren:
Hesam Fallah Ghavidel, Ali Akbarzadeh Kalat

Abstract

This paper presents a novel observer-based hybrid adaptive fuzzy controller for affine and nonaffine nonlinear systems with external disturbance. The suggested design is so easy and does not need a mathematical model for system under control and also it is very simple, efficient and robust. Based on the adaptive method and the system states observer, an observer-based adaptive fuzzy method is proposed to control an uncertain nonlinear system. Also, a supervisory controller term is employed to attenuate the residual error to a desired level and compensate the both uncertainties and observer errors. Although proposed control method needs the uncertainties to be bounded, it does not need this bound to be identified. Stability of the proposed method is shown based on Lyapunov theory and also the strictly positive real condition if all the implicated signals are uniformly bounded. Finally, in our simulation studies, to demonstrate the usefulness and efficiency of the suggested technique, an uncertain nonlinear system is employed.

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