I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8 ,   p p .   2 1 4 8 ~2 1 5 6   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 4 . pp 2 1 4 8 - 2156          2148       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   O pti m i z a tion o M o dified  Sliding   M o de Contro ller  for a Electro - hy dra ulic   Actuator   S y ste m   w ith  M is m a tc hed  Disturba nce       Siti  M a rha ini s   O t h m a n 1 M .   F .   Ra h m a t 2 S.   M.   Ro z a li 3 ,   Z ulfa t m a n   Has 4 ,   A.   F.   Z .   Abid in 5   1 ,2 De p a rtm e n o f   Co n tro l   a n d   M e c h a tro n ics   E n g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,     Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia ,   M a la y sia   1 M e c h a tro n ic E n g in e e rin g   P r o g ra m m e ,   S c h o o o f   M e c h a tro n ic  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a lay sia   P e rl is   3 ,5 De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g   T e c h n o l o g y ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,     Un iv e rsiti   T e k n ik a M a la y sia   M e l a k a ,   M a la y si a   4 De p t.   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsit y   o f   M u h a m m a d iy a h   M a lan g ,   Ko ta M a lan g ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle   his to r y:   R ec eiv ed   Au g   28 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Feb   14 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A p r   4 ,   2 0 1 8     T h is  p a p e p re se n ts  th e   d e sig n   o f   th e   m o d if ied   slid in g   m o d e   c o n tro l ler  (M S M C)  f o th e   p u rp o se   o f   trac k in g   th e   n o n li n e a s y ste m   w it h   m is m a tch e d   d istu r b a n c e .   P ro v id e d   th a th e   p e rf o r m a n c e   o f   th e   d e sig n e d   c o n tro l ler  d e p e n d o n   th e   v a lu e   o f   c o n tro l   p a ra m e ters ,   g ra v it a ti o n a se a r c h   a lg o rit h m   (G S A ),   a n d   p a rti c le  sw a r m   o p ti m iza ti o n   (P S O)  tec h n i q u e a re   u se d   to   o p ti m ize   th e se   p a ra m e ters   in   o rd e t o   a c h iev e   a   p re d e f in e d   sy ste m ’s   p e rf o r m a n c e .   In   re sp e c o f   s y ste m ’s  p e rf o r m a n c e ,   it   is  e v a lu a ted   b a se d   o n   t h e   trac k in g   e rro p re se n b e tw e e n   re f e r e n c e   in p u ts  tran sf e rre d   to   th e   s y ste m   a n d   th e   sy ste m   o u tp u t.   T h is  is  f o ll o w e d   b y   v e ri f ica ti o n   o f   th e   e f f ici e n c y   o f   th e   d e sig n e d   c o n tro l ler  in   sim u la ti o n   e n v iro n m e n u n d e v a rio u s   v a lu e s,  w it h   a n d   w it h o u th e   in c l u sio n   o f   e x tern a d istu rb a n c e .   It  c a n   b e   se e n   f ro m   th e   sim u latio n   re su lt th a th e   M S M w it h   P S e x h i b it a   b e t ter  p e rf o rm a n c e   in   c o m p a riso n   to   th e   p e rf o r m a n c e   o th e   sim il a c o n tro ll e w it h   G S A   i n   term s o o u t p u t   re sp o n se   a n d   trac k in g   e rro r .   K ey w o r d :   E lectr o - h y d r a u lic  a ct u ato r   Gr av itatio n al  p ar ticle  s w ar m   Gr av itatio n al  s ea r ch   a l g o r ith m   Mo d if ied   s lid in g   m o d c o n tr o l   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   Su m   s q u ar er r o r   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te  o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   M .   F .   R ah m at,     Dep ar t m en t o f   C o n tr o l a n d   Me ch atr o n ics E n g in ee r i n g ,     Facu lt y   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,     Un i v er s iti T ek n o lo g i M ala y s ia ,   Ma la y s ia.   E m ail:  f u aa d @ f k e. u t m . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   E lectr o - H y d r au l ic  A ct u ato r   ( E HA )   s y s te m   is   o n o f   t h i m p o r tan d r iv s y s te m s   i n   in d u s tr ial  s ec to r s   an d   m o s t   en g i n ee r in g   p r ac tic es.  Ho w e v er ,   t h s y s te m   i s   h ig h l y   n o n li n ea r   d u to   m a n y   f ac to r s ,   s u ch   a s   leak ag e,   f r ictio n ,   an d   esp ec i all y   th e x p r ess io n   o f   f l u id   f lo w   th r o u g h   th s er v o   v alv e   [1 2] .   W ith   th ese   attr ib u tes   b ein g   p r ese n t,  t h s y s te m s   p er f o r m a n ce   w i ll  b e   r ed u ce d   s ig n i f ica n tl y .   I n   o r d er   to   o v er co m e   th e   is s u p r ev io u s l y   h i g h l ig h ted ,   t h co n tr o ller   u til ized   f o r   th s y s te m   s h o u ld   b r o b u s en o u g h   to   o v er co m th e   en tire   o p er atin g   r a n g e.   T h e r e f o r e,   s u itab le   co n tr o ller   n ee d s   to   b d esi g n ed   f o r   a   p o s itiv e   p er f o r m an ce   to   b e   s h o w n   b y   th elec tr o - h y d r au li ac tu ato r .     T h r aised   n u m b er s   o f   w o r k s   co n d u cted   w it h   elec tr o - h y d r a u lic  ac tu ato r   s y s te m   h a v b ee n   p r o p o s ed   o v er   th p ast   d ec ad es  r an g ed   f r o m   l in ea r   co n tr o l,  n o n l in ea r   co n tr o to   in tell ig e n co n tr o s tr ateg ie s   s u c h   a s   [ 3 ] - [ 6 ]   h av b ee n   p r o p o s ed   o v er   t h p ast   d ec ad es.  B ased   o n   t h li ter atu r s t u d y   i n   [ 7 ] - [ 1 0 ] ,   s lid in g   m o d co n tr o ( SMC )   is   f o u n d   to   b e   ef f icie n a n d   w id el y   ap p lied   in   n o n lin ea r   s y s te m s   [ 1 1 ] .   Ho w e v er ,   it  h as  b ee n   n o ticed   t h at  m o s t   o f   th e   ex is t in g   r es u lt s   r eg ar d i n g   t h s lid i n g   s u r f ac e   d esi g n   ar m o r e m p h a s ized   o n   th e   m atc h ed   u n ce r tain ties   a n d   d is tu r b an ce s   atte n u a tio n ,   p r o v i d ed   th in s en s iti v it y   o f   t h s lid in g   m o tio n   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz a tio n   o f Mo d ified   S lid i n g   Mo d C o n tr o ller   f o r   a n   E le ctro - h yd r a u lic   . . .   ( S iti Ma r h a i n is   Oth ma n )   2149   tr ad itio n al  SMC   to   m a tch ed   u n ce r tain ties   an d   d is t u r b an ce   [ 1 2 ] .   T h is   in d icate s   th p r ese n ce   o f   u n ce r tai n tie s   an d   d is t u r b an ce s   i n   t h s a m c h an n el  a s   t h ch a n n el  o f   th c o n tr o in p u t.  Desp ite  t h i s   in d ic atio n ,   th p r ese n c e   o f   th ese  u n ce r tai n tie s   in   v ar io u s   p r ac tical  s y s te m s   m a y   n o b ab le  to   f u lf il  t h w e ll - k n o w n   m a tch i n g   c o n d itio n .   I n   th i s   s t u d y ,   th e   d y n a m ic  m o d el  an d   d esig n   r eq u ir em e n o f   elec tr o - h y d r au lic  ac tu a to r   w er e   o b tain ed   f r o m   Natio n al  I n s tit u te  f o r   A er o s p ac R esear c h ,   R o m a n ia  [ 1 3 ] .   A s   f o r   th d y n a m ic  m o d el  u s ed   in   th is   s t u d y ,   t h tr ac k   i n p u t   d is t u r b an ce   to o k   p lace   o n   d i f f er en c h a n n el   f r o m   t h c h a n n e o f   t h co n tr o in p u t.   I ca n   b g at h er ed   th a w it h   m is m atc h ed   s y s te m ,   n o o n l y   th s lid in g   m o tio n   o f   tr ad itio n al  SM C   i s   s e v er el y   af f ec ted   b y   t h m i s m atch ed   d is tu r b an ce ,   SMC   is   n o   lo n g er   ca p ab le  o f   co p in g ,   in   s p it o f   it s   w el l - k n o wn   r o b u s tn es s   G iv e n   t h s i g n i f i ca n ce   o f   atte n u at in g   m i s m a t ch ed   u n ce r tai n ties   an d   d i s tu r b an ce s   i n   p r ac tical   ap p licatio n s ,   m a n y   a u t h o r s   h a v d ev o ted   th e m s el v es  to   d es ig n in g   t h s lid i n g   s u r f ac f o r   u n ce r tai n   s y s te m s   w it h   m i s m atch ed   d i s tu r b a n ce .   A d d itio n all y ,   f e w   n u m b er   o f   liter at u r es  h av e   u s ed   co n v en tio n al   SM C   w it h   s o m m o d if icat io n   i n   i ts   s lid i n g   s u r f ac e [ 1 4 ] - [ 1 6 ] .   T h ese  m o d if icatio n s   ar d o n to   en h a n ce   th ab ilit y   o f   t h m o d i f ied   SM C   ( MSM C ) .       I is   also   im p o r tan to   em p h a s is th a esti m atio n   i s   s ee n   a s   o n w a y   to   i m p r o v th ac cu r ac y   o f   MSM C .   T h er ef o r e,   th r esu lt s   w h ic h   d is p la y   th i n f lu e n ce   w h ich   w il b p o s ed   b y   th e   p ar am eter s   o f   t h e   d esig n ed   co n tr o ller   o n   th tr ac k in g   p er f o r m a n ce   w ill  b s h o w n   in   o n o f   th s ec tio n s   i n   th is   p ap er .   A cc o r d in g   to   r ev ie w s ,   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   is   th m o s t - ap p lied   tech n iq u f o r   co m b i n atio n   w it h   s lid i n g   m o d co n tr o in   o r d er   to   ad j u s its   co n tr o p ar am eter s .   F u r t h er m o r e,   g r av itatio n a s ea r ch   al g o r ith m   ( GS A )   is   r elativ el y   n e w   n at u r e - b ased   o p ti m izatio n   alg o r it h m ,   w h ich   is   in   ac co r d an ce   to   th la w   o f   g r av it y   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] Ho w e v er ,   b o th   alg o r ith m   h a v n o b ee n   s p ec i f icall y   ap p lied   in   th esti m at io n   o f   MSM C   co n tr o ller s   p ar am eter   f o r   m i s m atch ed   d is tu r b an ce   s y s te m ,   s u c h   a s   an   e lectr o - h y d r a u l ic  ac t u ato r   w h ic h   h a s   b ee n   u s ed   i n   th is   s t u d y .   I n   f ac t,  t h er h as  n o b ee n   an y   r e s ea r ch er   w h o   h as  d ev o ted   th e m s el v es  to   co n d u ctin g   p ar a m eter s   esti m atio n   f o r   MSM C   f o r   th i m p r o v e m e n t o f   i ts   ac c u r ac y   a n d   p er f o r m an ce .     T h is   p ap er   p r esen ts   a n   in v est i g atio n   i n t o   p er f o r m a n ce   co m p ar is o n   b et w ee n   MS MC,  w h ic h   h a s   b ee n   o p tim ized   u s i n g   P SO  an d   G S A .   Su m   Sq u ar E r r o r   ( SS E )   h as  b ee n   u s ed   as  t h o b j e ctiv f u n ctio n   f o r   o b tain in g   th o p ti m u m   v al u o f   th co n tr o ller   p ar am eter s .   E s s en tiall y ,   g o o d   tr ac k in g   r esp o n s w ill  p r o v i d s m all   SS E   v al u e.   Fu r t h er m o r e,   co m p ar ativ e   as s es s m e n o f   b o th   o p ti m izatio n   m e t h o d   f o r   t h s y s te m s   p er f o r m a n ce   h as  b ee n   p r ese n t ed   an d   d is cu s s ed .   Mo r eo v er ,   t h m a in   co n ten t s   o f   t h is   p ap er   ar s u m m ar ized   a s   f o llo w s Sectio n   2   illu s tr ate s   th m at h e m atica m o d elli n g   o f   th d ev elo p ed   s y s te m .   F o llo w i n g   t h at,   th MSM C   al g o r ith m   d er i v atio n   i s   d e m o n s tr ated   i n   Sectio n   3 .   T h en ,   th d is c u s s io n   o n   o p ti m izatio n   al g o r ith m s   u s ed   i n   t h i s   s t u d y   is   p r esen te d   in   s ec tio n   4 .   Ob s er v atio n   r esu lt s   a r d is c u s s ed ,   co m p ar e d ,   an d   p r esen ted   i n   Sectio n   5 .   L as t b u t n o t le a s t,  s u m m ar y   an d   co n cl u s i o n s   ar p r esen ted   in   Sec tio n   7 .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D     2 . 1 .   E H s y s t e m   m o de llin g   T h ac tu ato r   d y n a m ic   eq u atio n   o f   elec tr o - h y d r au lic  ac t u ato r   s er v o   s y s te m   is   e x p r ess ed   a s [ 1 3 ] .   A s   r esu lt,  t h d i f f er en tial   eq u atio n s   w h ic h   g o v er n   t h d y n a m ic s   o f   elec tr o - h y d r au l ic   ac t u ato r   s er v o   s y s te m   w it h   ex ter n al  d is tu r b an ce   i n j ec ted   to   its   ac tu ato r   is   co n s tr u cted   as     ̇ 1 = 2                       ( 1 )     ̇ 2 = 1 2 + 3                    ( 2 )     ̇ 3 = 2 3 + 3 2                 ( 3 )     T h s y s te m   eq u atio n s   ca n   b ex p r ess ed   as a   p r o d u ct  o f   m atr i x   s u ch   a s :     [ 1 ̇ 2 ̇ 3 ̇ ] = [ 0 1 0 0 ] [ 1 2 3 ] + [ 0 0 3 2 ] + [ 0  0 ]           ( 4 )     w h er e   1   r ep r esen ts   t h d is p lace m en o f   th lo ad   w h ile  2   in d icate s   lo ad   v elo cit y   an d   3   r ep r esen t s   th e   d if f er e n tial  p r ess u r 1 2   b etw ee n   th c y li n d er   ch a m b er s   ca u s ed   b y   t h lo ad .   Me an w h ile,     r ep r esen t s   th ex ter n al   d is t u r b an ce   in f licted   o n   t h s y s te m   a n d   it   is   p o s s ib l f o r   it   to   b a   co n s tan t   o r   ti m v ar y in g   s i g n al.   T h is   s y s te m   i s   a   m is m atc h ed   s y s te m   d u to   t h d is tu r b an ce   it  in f l icts   o n   d if f er e n c h an n e ls   f r o m   t h co n tr o l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 1 4 8     2 1 5 6   2150   in p u   . T ab le  1   d is p lay   t h p ar a m eter s   o f   elec tr o   h y d r au l i ac tu ato r   s er v o   s y s te m ,   w h i ch   ar r ep r esen ted     b y   ( 1 ) ,   ( 2 )   an d   ( 3 ) .       T ab le  1 .   P ar am eter   o f   E H A   Se r v o   S y s te m   P a r a me t e r s   V a l u e   U n i t   L o a d   a t   t h e   EH A   r o d   ( )   0 . 33   2 /    P i st o n   A r e a   ( )   10   2   C o e f f i c i e n t   o f   v i s c o u s   f r i c t i o n   ( )   27 . 5    /    C o e f f i c i e n t   o f   a e r o d y n a mi c   e l a st i c   f o r c e   ( )   1000   /    V a l v e   p o r t   w i d t h   ( )     0 . 05      S u p p l y   p r e ssu r e   ( )     2100   / 2   C o e f f i c i e n t   o f   v o l u me t r i c   f l o w   o f   t h e   v a l v e   p o r t   ( )     0 . 63     C o e f f i c i e n t   o f   i n t e r n a l   l e a k a g e   ( )     2 . 38 × 10 3   5 /    C o e f f i c i e n t   o f   se r v o   v a l v e   ( )     0 . 017    /   C o e f f i c i e n t   i n v o l v i n g   b u l k   mo d u l u s   a n d   EH A   v o l u me   ( )     2 . 5 × 10 4   5 /   O i l   d e n si t y     ( )     8 . 87 × 10 7   2 / 4       2 . 2 .   Co ntr o ller  des ig n   T h s tu d y   o f   s lid i n g   m o d c o n tr o h as  g ai n ed   p o p u lar it y   in   r ec en t   y ea r s   a s   m et h o d o lo g y   f o r   co n tr o llin g   n o n li n ea r   s y s te m s   w ith   m o d elli n g   u n ce r tai n tie s   an d   e x ter n al  d i s t u r b an ce s .   I t   is   k n o w n   t h at  th e   cr u cial  a n d   th m o s i m p o r ta n s tep   o f   SM C   d esi g n   is   th co n s tr u c tio n   o f   s l id in g   s u r f ac ( )   w h ic h   i s   ex p ec ted   to   r esp o n s d esire d   co n tr o s p ec if icatio n s   an d   p er f o r m a n ce .   T h tr a j ec to r ies  ar e   en f o r ce d   to   lie  o n   th s lid i n g   s u r f ac e.   Gi v en   th d esire d   p o s itio n   tr aj ec to r y   as   = [ 1 , 2 , 3 ] ,   an d   d ef i n ed   ̇ 1 = 2 ̇ 2 = 3 .   Vec to r   o f   t h s y s te m   s tates  ar a s s u m ed   m ea s u r ab le  a n d   d e f i n ed   as     = [ 1 , 2 , 3 ] = [ , , ] .   T h s tate  er r o r   o f   th s y s te m   is   d ef i n ed   as      =                        ( 5 )     w h er = 1      3   an d     .   T h co n tr o o b j ec tiv o f   t h i s   d esig n   b o u n d ed   co n tr o in p u t   .   Hen ce ,   t h o u tp u p o s itio n     tr ac k s   as  clo s el y   as  p o s s ib le  th e   d es ir ed   p o s itio n   tr aj ec to r y     in   s p ite  o f   v ar io u s   m o d el  u n ce r tai n ties .   I n   o r d er   to   ac h iev th s tates o f   t h s y s te m   to   tr ac k   t h d esire d   tr aj ec to r ies at  t h s a m ti m e,   t h f u n cti o n   o f   n e w   s lid i n g   s u r f ac is   p r o p o s ed   is   s i m ilar   as in   [ 1 4 ]     ( ) = 2 + 3 + 1 1 + 2 1               ( 6 )     w h er 1 an d   2   ar s tr ictl y   p o s iti v co n s ta n to   b s p ec if ied   ac co r d in g   to   th d esire d   d y n a m ic s   o f   t h clo s ed - lo o p   s y s te m ,   w h ile   1   is   d ep en d en to   1 an d   2 .   T h d esire d   d y n a m ic  r esp o n s f o r   t h s y s te m   is   g i v en   as  = ̇ = 0   w h en   th e   s lid i n g   s u r f ac e   i s   m o v i n g .   I f     is   f o r ce d   to   b ze r o ,   th d esire d   d y n a m ic s   i s   a ttain ed   an d   th tr ac k in g   er r o r   w ill co n v er g to   ze r o .   T h en ,   it c an   b o b tain ed .     1 ̇ = ̇ 2 ̇ 3 2 1                 ( 7 )     T o   o b tain   th co n tr o la w ,   th co n s ta n p lu s   p r o p o r t io n al  r ea ch i n g   la w   m et h o d   w as  ap p lied   as    in   [ 1 9 ]   an d   [ 2 0 ] .   T h d y n a m i cs  o f   t h s w itc h i n g   f u n ctio n   ar d ir ec tly   s p ec i f ied   b y   t h i s   ap p r o ac h   w h ich   is   de s cr ib ed   b y   th r ea ch in g   f u n c tio n   o f   t h f o r m     ̇ =   ( )                    ( 8 )     w h er   an d     ar co n s tan t   w it h   p o s itiv v al u an d    ( )   r ep r esen ts   th s ig n u m   f u n ctio n   w h ic h   h av a   p iece w i s f u n c tio n   as b elo w :      ( ) = { 1 ; > 0 0 ; = 0 1 ; < 0                     ( 9 )         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz a tio n   o f Mo d ified   S lid i n g   Mo d C o n tr o ller   f o r   a n   E le ctro - h yd r a u lic   . . .   ( S iti Ma r h a i n is   Oth ma n )   2151   Su c h   th at  t h d er iv at iv o f   ( 6 )   g iv e s :     ̇ = 2 ̇ + 3 ̇ + 1 1 ̇ + 2 1               ( 1 0 )     Su b s ti tu te  ( 5 )   in   ( 1 0 ) :     ̇ = 2 ̇ + 3 ̇ + 1 [ 1 ̇ 1 ̇ ] + 2 [ 1 1 ]               ( 1 1 )     Su b s ti tu te  ( 1 ) ,   ( 2 )   an d   ( 3 )   in   ( 1 1 ) :     ̇ = [ 1 2 + 3 ] + [ 2 3 + 3 2 ] + 1 [ 1 ̇ 1 ̇ ] +   2 [ 1 1 ]                       ( 1 2 )     T h co n tr o l la w   is   o b tain ed   b y   s u b s ti tu ti n g   ( 8 )   in   ( 1 2 ) :       ( ) =   [ 1 2 + 3  ] + [ 2 3 + 3 2 ] + 1 [ 1 ̇ 1 ̇ ] +   2 [ 1 1 ]         T h er ef o r e,       =   2 3 [   ( )  + 1 + 2 3 +  + 2 + 3 1 1 ̇ + 1 1 ̇   2 1 +   2 1 ]                     ( 1 3 )     T h en ,   th co n tr o l la w   in   ( 1 3 )   ca n   b ex p r ess ed   as :     = +                      ( 1 4 )     w h er e     =   2 3 [ 1 + 2 3 +  + 2 + 3 1 1 ̇ + 1 1 ̇   2 1 +   2 1 ]       ( 1 5 )     a nd      =   2 3 [   ( )  ]             ( 1 6 )     w h er   is   n o m in a co n tr o f o r   th n o m i n al  p ar o f   th s y s te m   an d    is   th eq u iv ale n co n tr o w it h   s w itc h in g   f u n ctio n   to   en s u r t h r o b u s t n ess .       2 . 3 .   O pti m iza t io a lg o rit h m   I n   o r d er   to   o b tain   p o s itiv tr ac k in g   p er f o r m a n ce ,   ch o ice   o f   co n tr o p ar am eter s   f o r   th d esig n ed   co n tr o ller   is   i m p o r tan t.  T h er ef o r e,   th d esig n ed   MSM C   is   i n teg r ated   w it h   P SO  an d   GS A   s o   th at  th o p ti m u m   v alu e   o f   t h co n tr o p ar a m ete r s   ca n   b attai n ed .   T h is   is   e s s en tia f o r   an y   c h a n g e s   to   b m ad o n   d i f f er e n t   v alu e s   o f   ex ter n al  d is t u r b an ce   s ig n al  i n j ec ted   in to   t h s y s te m .   Fi g u r 1   illu s tr ates  th b lo ck   d iag r a m   o f   th e   p r o p o s ed   MSM C   w it h   P SO a n d   GSA   al g o r ith m .   MSM C ,   w h ic h   i s   d esi g n ed   f o r   elec tr o - h y d r a u lic  ac t u ato r   s er v o   s y s te m ,   co n s i s ts   o f   f o u r   co n tr o l   p ar am eter s   n a m el y   1 , 2 , ,     an d   .   T h v alu o f   th e s p ar a m eter s   s h o u ld   b ch o s en   i n   o r d er   to   r ed u ce   th e   a m o u n o f   tr ac k in g   er r o r s .   W ith   th i s   r ea s o n ,   f o r   th i m p r o v e m en o f   th ad ap tatio n   ch ar ac ter is tic  o f   t h e   s y s te m ,   P SO  an d   GS A   ar u s e d   to   d eter m i n th o p ti m u m   v alu o f   th e s p ar a m eter s ,   s p ec if icall y   th r o u g h   th e   ass i m ilatio n   o f   m o d if ied   s lid in g   m o d co n tr o l ler   w ith   t h es th r ee   alg o r ith m s .   B esid es,  th w a y   th is   tas k   i s   p er f o r m ed   b y   P SO a n d   G S A   i s   in   ac co r d an ce   t o   SS E   as a n   o b j ec tiv f u n ctio n .   Mo r eo v er ,   g o o d   tr ac k in g       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 1 4 8     2 1 5 6   2152   r esp o n s w ill r es u lt i n   s m all  SS E   v al u e.   T h f o r m u la  o f   S S E   is   p r o v id ed   b y :      = ( ) 2 = 1                 ( 1 7 )     w h er   r ep r esen ts   th n u m b er   o f   iter atio n ,   w h ile    in d icate s   th s y s te m   o u tp u at    iter atio n   an d     is   th e   r ef er e n ce   i n p u g i v en   to   th e   s y s te m .   E s s e n tiall y ,   o p ti m iz atio n   alg o r it h m   is   u ti lized   with   t h p u r p o s to   m i n i m ize  SS E   v al u e.                                   Fig u r 1 .   B lo ck   d iag r a m   o f   t h MSM C   w it h   P SO,  GS A   a n d   GP S a lg o r ith m           2 . 3 . 1 .   P a rt icle  s w a rm   o pti m iza t io n   T h p ar ticle  s w ar m   o p ti m izati o n   ( P SO)   alg o r ith m   is   p o p u latio n - b ased   s ea r ch   al g o r ith m ,   w h ic h   is   in   ac co r d an ce   to   th e   s i m u latio n   o f   t h s o cial   b eh a v io u r   o f   b ir d s   w it h in   f lo ck .   I is   co m p u tat io n al  m et h o d   w h ic h   o p ti m ize s   p r o b lem   t h r o u g h   t h e f f o r o f   i ter ativ e l y   i m p r o v i n g   ca n d id ate  s o lu tio n   w it h   r eg ar d   to   th e   g iv e n   q u ali t y   m ea s u r [ 2 1 ] I n d iv id u als  i n   p ar ticle  s w ar m   e m u late  t h s u cc ess   o f   n ei g h b o u r in g   in d i v i d u a ls   an d   th eir   o w n   s u cc ess e s .   Fu r t h er m o r e,   th i s   al g o r ith m   m ai n tai n s   s w ar m   o f   p a r ticles  th r o u g h   t h r ep r esen tatio n   o f   p o ten t ial  s o l u tio n   d o n b y   ea c h   o f   t h p ar ticles.  T h i m p o r tan p ar a m et er s   o f   P SO  f o r   th is   ap p licatio n   ar n u m b er   o f   p ar ticle  ( ) ,   n u m b er   o f   d i m e n s io n s   w h ich   r ep r esen n u m b er   o f   co n tr o v ar iab les   ( ) ,   f itn e s s ,     o f   g lo b al  b est  p o s itio n ,   ( ̂ ( ) ) ,   f it n ess , t h   o f   p er s o n al  b est  p o s itio n   ( ) ,   f itn e s s   f o r   ea ch   p ar ticle,   ( ( ) ) ,   p ar ticle’ s   p o s itio n   ( ) ,   s o cial  co ef f icie n ( 2 ) ,   co g n iti v co ef f icie n ( 1 ) ,   in er tia   w ei g h ( ) ,   lo w er   b o u n d   v al u ( m i n     ) ,   u p p er   b o u n d   v al u (  )   an d   n u m b er   o f   it er atio n   ( ) .       2 . 3 . 2 .   G ra v it a t io na s ea rc h a lg o rit h m   Gr av itatio n al  Sear ch   A l g o r ith m   ( GS A )   i s   an   o p ti m izatio n   te ch n iq u w h er its   d e v elo p m e n is   b a s ed   o n   th co n ce p o f   Ne w to n   t h e o r y   a n d   m etap h o r   o f   g r av i tati o n al  k i n e m atics.  T h er ar f o u r   s p ec if ica tio n s   f o r   ea ch   ag e n i n   t h i s   al g o r ith m p o s itio n ,   in er tia m a s s ,   a n d   ac tiv a n d   p ass i v g r av ita tio n al  m as s .   T h p o s itio n   o f   th m a s s   co r r esp o n d s   to   s o lu tio n   o f   th p r o b le m .   I ts   g r av itatio n al  an d   in er tial  m a s s e s   ar d e ter m in ed   b y   a   f it n es s   f u n ctio n .   A   p ar tic u lar   s o lu tio n   is   r ep r esen ted   b y   ea c h   m a s s ,   a n d   th al g o r ith m   i s   n av i g ated   t h r o u g h   p r o p er   ad j u s t m e n o f   th g r av itatio n al  a n d   in er tial  m a s s e s   [ 1 7 ] T h p o s itio n   o f   th a g e n co r r esp o n d s   to   s o lu tio n   o f   t h p r o b le m ,   a n d   its   m as s   i s   d eter m i n ed   b y   u s i n g   a   f itn e s s   f u n c tio n   A p ar f r o m   th a t,  th e   o th er   m ai n   p ar am eter s   f o r   GSA   ar n u m b er   o f   iter atio n   ( ) ,   n u m b er   o f   d im en s io n   w h ich   r ep r esen ts   n u m b er   o f   co n tr o p ar am e ter s   ( ) ,   an d   th b est  an d   w o r s f it n es s   i n   p o p u l atio n   w h ich   is   d ep en d en o n   GS A s   o b j ec tiv f u n ctio n   ( r ep r esen ted   b y      an d      r esp ec tiv el y )   O n   t h o th e r   h an d ,   f o r ce   ( ( ) ) ,   ac ce ler atio n   ( ( ) ) ,   v elo cit y   ( ( ) ) ,   p o s itio n   ( ( ) ) ,   m ass   ( ( ) ) ,   g r av i tatio n al   co n s tan t   ( ( ) ) ,   an d   E u clid ea n   d is tan ce   b et w ee n   t w o   m as s es    an d   ,   alo n g   (  ( ) ) .       3.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   Si m u latio n   e x p er i m e n h as   b ee n   d o n u s in g   M A T L A B / Si m u li n k   2 0 1 5   s o f t w ar e.   Fo r   t h a s s es s m en t   o f   t h co n tr o ller s   r esp o n s e,   s q u ar e - s h ap ed   w av e   s i g n al   is   c h o s e n   a s   a   r ef er en ce   tr a j ec to r y   f o r   elec tr o - h y d r au lic  ac tu ato r   s y s te m ,   as   illu s tr ated   in   [ 2 2 ] .   T h d esig n ed   co n tr o ller   ass is t s   th s y s t e m   in   tr ac k in g   th is   s ig n al  s o   th at  s m a ller   tr ac k in g   er r o r   ca n   b o b tain ed .   T h ex ter n al  f o r ce ,   w it h   co n s ta n v al u o f   1 , 2   , ,     +     MSM C   P SO/GS A   Ob j ec tiv f u n ctio n   N o n li n ea r   s y s te m   -   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz a tio n   o f Mo d ified   S lid i n g   Mo d C o n tr o ller   f o r   a n   E le ctro - h yd r a u lic   . . .   ( S iti Ma r h a i n is   Oth ma n )   2153   = 10500 ,   is   ad d ed   as  p er tu r b atio n   to   th s y s te m   ac t u ato r .   T h i m p le m en tatio n   o f   o p ti m iz atio n   alg o r ith m s   is   co n d u cted   u s i n g   p ar am eter s ,   n u m b er   o f   p ar ticl es,  an d   t h u s o f   ,   w h ic h   r ep r esen t s   t h p ar ti cles   at  5 ,   1 0 ,   1 5 ,   2 0 ,   an d   2 5 .   T h in itial  v al u o f   t h n u m b er   o f   i ter atio n   ( )   is   s et  at  1 0 ,   f o llo w e d   b y   it s   in cr ea s to   2 0 ,   3 0 ,   4 0 ,   an d   5 0   iter atio n s .   I n   ca s o f   t h p r ese n tatio n   o f   r esu lt s   i n   t h is   s ec tio n ,   th e   o u tp u p lo is   y ie ld ed   b y   5   p ar ticles  w it h i n   1 0   iter atio n s ,   1 5   p ar ticles  w it h i n   3 0   iter at io n s ,   a n d   2 5   p ar ticles  w i th i n   5 0   iter atio n s .   T h es e   p ar ticles  ar ch o s en   f o r   P SO  an d   GS A   i n   o r d er   to   o b s er v th p er f o r m a n ce   o f   t h d esi g n ed   co n tr o l ler s ,   ea ch   w it h   s m al l,  m ed i u m ,   a n d   b ig g er   n u m b er   o f   p ar ticle s   an d   iter atio n s .     T h co n v en tio n al  s l id in g   m o d co n tr o ( C SMC )   is   g e n er all y   ap p lied   to   p r ac tical  s y s te m s   d u to   its   s i m p le   d esig n   p r o ce d u r e.   I n   th is   s tu d y ,   t h d esi g n ed   C S MC  w a s   s i m ilar   as   th e   o n u s ed   in   [ 2 3 ] .   Fu r th er m o r e ,   it  w as   i n teg r ated   w it h   P SO  a n d   GS A   i n   o r d er   to   allo w   t h a d j u s t m e n o f   t h co n tr o ller   o n   th ese   p ar a m eter s   to   b co n d u cted   au to m atica ll y .   I w a s   also   w it h   th p u r p o s f o r   th co n tr o ller   to   b ad ap t ed   to   th d y n a m ic   ch an g i n g   o f   th e   s y s te m .   T h e   i n clu s io n   o f   C SM C   i n   t h i s   s tu d y   i s   to   ill u s tr ate  t h d if f er e n ce   b et w ee n   t w o   t y p es   o f   s l id in g   m o d co n tr o i n   th s a m m i s m atc h ed   s y s te m ,   w h e n   r es u lt   is   co n ce r n ed .   As   f o r   t h n u m b er   o f   p ar ticles  an d   iter atio n s ,   t h ese  v alu e s   w er ch o s e n   in   o r d er   to   p r o v th at  th s m all  n u m b er   o f   th ese  p ar a m eter s   w il r es u lt  i n   g o o d   tr ac k i n g   p er f o r m a n ce .   T h e x p lan atio n   r eg ar d i n g   th e   ac q u ir e m en t   o f      f r o m   ea c h   co m b i n atio n   o f   C SMC   a n d   MSM C   w it h   P SO a n d   GS A   r esp ec tiv el y   is   d is p la y ed   in   T ab le  2       T ab le  2 .   SS E   o b tain ed   f r o m   c o m b i n atio n   o f   MSM C   w it h   P SO a n d   GS A       C S M C   M S M C             5 , 10   2 3 2 . 1 0 5 0   3 7 0 . 9 7 0 5   3 2 . 4 5 1 1   1 6 0 9   15 , 30   2 3 2 . 1 0 3 1   3 0 8 . 0 0 4 1   3 2 . 5 0 1 4   7 4 6 . 6 4 8 4   25 , 50   2 3 2 . 1 0 3 0   2 3 4 . 5 3 7 4   3 2 . 7 0 3 5   8 8 1 . 2 9 7 1       A cc o r d in g   to   Fig u r 2 ,   th co m b i n atio n   o f   C SM C   an d   M SMC   w it h   P SO  an d   GS A   en ab les  th e   s y s te m   o u tp u to   tr ac k   t h r e f er en ce   in p u w i th   d if f er en ac cu r ac y .   At  t h b eg i n n i n g ,   t h e   lo w e s n u m b er   o f   p ar ticles  an d   iter atio n   ar u s ed   w h ic h   ar 5   an d   1 0 .   I n itiall y ,   th lo w est  n u m b er   o f   p ar ticles   an d   iter atio n   u s ed   ar 5   an d   1 0 .   A s   s h o w n   i n   T ab le  2 ,   w ith   t h i s   co m b i n atio n ,   MSM C - P SO  ex h ib it s   th b es s y s te m   o u tp u i n   co m p ar is o n   to   th s y s te m   o u t p u o f   C S MC - P SO,  C S MC - GS A ,   an d   MSM C - GS A ,   w it h   SS E   a m o u n ti n g   to   3 2 . 4 5 1 1 ,   2 3 2 . 1 0 5 0 ,   3 7 0 . 9 7 0 5 ,   an d   1 6 0 9   r esp ec tiv el y .   E v en   th o u g h   MSM C - P SO  p r o d u ce s   o s cillatio n   at  ea c h   co r n er   o f   th o u tp u r esp o n s e ,   th v a lu e s   o f   S SE  ar th l o w est.  B esid e s ,   th e y   ar ca p ab le  o f   tr ac k i n g   th e   r ef er en ce   in p u w h ich   i s   ac cu r atel y   p r o v id ed   w it h   s m all  er r o r ,   in   co m p ar is o n   to   th ca p ab ilit y   o f   o t h er s .   T h is   in d icate s   t h at  P SO  i s   ab le  to   co m p r e h en d   t h o p ti m u m   co m b in at io n   o f   t h p ar a m eter ,   e v en   w i th   th lo w e s t   SS E   v al u e.   On   t h co n tr ar y ,   i t is ap p ar en t th at  MS MC - GS A   d is p la y s   t h m o s t n e g ati v p er f o r m a n ce .           Fig u r 2 .   P o s itio n   o u tp u t f o r   C SMC - P SO,  C SM C - GS A ,   M S MC - P SO a n d   MSM C - G S A   w i th   5   p ar ticles  w it h i n   1 0   iter atio n s   f o r   ex ter n al  d is tu r b an ce ,   1 0 5 0 0 N       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 1 4 8     2 1 5 6   21 54   Fig u r 3   s h o w s   th p o s itio n   o u tp u f o r   C SM C - P SO,  C SM C - GS A ,   M SMC - P SO,  an d   M S MC - GS A ,   w it h   1 5   p ar ticles  w it h i n   3 0   it er atio n s   i n   th e   p r esen ce   o f   e x ter n al   d is t u r b an ce ,   w h ic h   a m o u n ts   to   1 0 5 0 0 N.   MSM C - P SO  h a s   th te n d en c y   to   tr ac k   th p r o v id ed   r ef er en ce   in p u t,  w ith   S SE  v al u a m o u n ti n g   to   3 2 . 5 0 1 4 .   Ho w e v er ,   th o s c illatio n   o f   t h o u tp u r esp o n s s t ill  o cc u r s   at  ea ch   co r n er   o f   th p o s it io n   o u tp u r esp o n s e s .   I n   co m p ar is o n   to   th p r e v io u s   M SMC - P SO  o u tp u r esp o n s e,   n o   s ig n if ican c h a n g o cc u r s   i n   th is   s it u atio n   w h e n   th v al u es  o f     an d     ar 5   an d   1 0   r esp ec tiv el y .   C h atter in g   o cc u r s   in   t h o u tp u r esp o n s p r o d u ce d   b y   C S MC - P SO  an d   C SMC - GS A .   T h is   p r o v es  th ex is ten ce   o f   c h atte r in g   w h en   co n v e n tio n al  s lid in g   m o d d ea ls   w it h   an y   s y s te m   w it h   m is m atc h ed   n o n l in ea r itie s .   Mo r eo v er ,   th a m o u n o f   i m p r o v e m en s h o w n   b y   t h S S E   p r o d u ce d   b y   C SMC - P SO  an d   MSM C - P SO  is   n o s i g n i f ica n t,  d esp ite  th in cr ea s o f   t h e   n u m b er   o f   p ar t icle   s an d   iter atio n s   f r o m   5   a n d   1 0   t o   1 5   an d   3 0   r esp ec tiv el y .   T h o u tp u r esp o n s f o r   C SM C   an d   MSM C   w h en   t h n u m b er   o f   p ar ticles  an d   iter atio n s   is   in cr ea s ed   to   2 5   an d   5 0   r esp ec tiv el y   is   i llu s tr ated   in   Fi g u r 4 .   As  s ee n   i n   T ab le  2 ,   th d ec r ea s o f   th SS E   v al u f o r   MSM C - GS o cc u r s ,   w h ic h   i s   f r o m 1 6 0 9 ,   w h ic h   is   s i g n if ica n t,  to   7 4 6 .   T h is   is   f o llo w ed   b y   its   in cr ea s to   8 8 1 .   Desp it th i s   in cr ea s e,   th e s v alu es  ar s ti ll  u n ab le  to   m atc h   th p er f o r m an ce   o u tp u ts   wh ich   i s   d is p la y ed   b y   MSM C - P SO.  B esid es,  th S SE  v al u e   f o r   MSM C - P SO  s t ill  a m o u n t s   to   ap p r o x i m atel y   3 2 ,   w h ile  t h SS E   v alu e s   f o r   C SM C - P SO  a n d   C SM C - GS A   ar m ain tain ed   ar o u n d   2 3 2   an d   2 3 4   r esp ec tiv el y .   P r o v id ed   th e   e m p h a s is   p lace d   o n   th o p tim u m   co m b i n atio n   w h ic h   r esu lt s   to   th p r o d u ctio n   o f   th lo w est  SS E   v al u es   f o r   C SM C - P SO,  C SM C - GS A ,   MSM C - P SO,  an d   M SMC - G S A ,   th o p ti m u m   co m b in a tio n   o f   t h n u m b er   o f   p ar ticles   ( )   an d   iter atio n s   ( )   is   f o r   th b est  p er f o r m a n ce   o u tp u w h ic h   r esu lts   i n   th lo w e s S SE,   as  s h o w n   i n   T ab le  3 .   B ased   o n   T a b le  3 ,   th co m b in atio n   o f   MSM C   a n d   P SO  lead s   to   s m aller   S SE,   i n   co m p ar is o n   to   it s   co m b i n atio n   w it h   G S A .   T h e f f icien c y   o f   MS MC c a n   b s ee n   t h r o u g h   th p r o d u ctio n   o f   S SE,   w h e n   C SM C   i s   u s ed   as  co m p ar i s o n   to o in   o r d er   to   m ea s u r th ac c u r ac y   o f   MS MC  i n   ter m s   o f   its   m an a g e m e n o f   t h e   m is m atc h ed   s y s te m .                 Fig u r 3 .   P o s itio n   o u tp u t f o r   C SMC - P SO,  C SM C - GS A ,   MSM C - P SO a n d   MSM C - GS A   w it h   1 5   p ar ticles  w i th i n   3 0   iter atio n s   f o r   ex ter n al  d is tu r b an ce ,   1 0 5 0 0 N     Fig u r 4 .   P o s itio n   o u tp u t f o r   C SMC - P SO,  C SM C - GS A ,   MSM C - P SO a n d   MSM C - GS A   w it h   2 5   p ar ticles  w i th i n   5 0   iter atio n s   f o r   ex ter n al  d is t u r b an ce ,   1 0 5 0 0 N       T ab le  3 .   Op tim u m   co m b in atio n   n u m b er   o f   p ar ticles,   an d   iter atio n s ,     w h ich   p r o d u ce d   th lo w e s t SSE        C S M C   M S M C             N u mb e r   o f   p a r t i c l e s   25   25   25   10     N u m b e r   o f   i t e r a t i o n ,     10   50   20   30      2 3 2 . 1 0 3 0   2 3 4 . 5 3 7 4   3 2 . 1 7 6 2   7 4 3 . 2 6 9 3       4.   CO NCLU SI O N   B ased   o n   th e   r es u lts   an d   a n a l y s i s   d is c u s s ed ,   t h i n teg r at io n   o f   MSM C   a n d   P SO  p r o d u ce s   b etter   tr ac k in g   p er f o r m a n ce   w it h   s m all  tr ac k in g   er r o r ,   in   co m p ar is o n   to   th co m b i n atio n   o f   th c o n tr o ller   s i m ilar   to   GS A s   co n tr o ller   an d   t h i n cr ea s in g   n u m b er   o f   iter ati o n s   a n d   ag en t s   u s ed .   W it h   t h p r ese n ce   o f   lar g e x ter n al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz a tio n   o f Mo d ified   S lid i n g   Mo d C o n tr o ller   f o r   a n   E le ctro - h yd r a u lic   . . .   ( S iti Ma r h a i n is   Oth ma n )   2155   d is tu r b an ce ,   th i n te g r atio n   o f   MSM C   an d   P SO  r esu lt s   in   g o o d   p er f o r m a n ce .   B esid es,  th i s   in te g r atio n   r es u lt s   h av h i g h   ac cu r ac y   i n   tr ac k in g   t h r ef er e n ce   s i g n al  p r o v id ed   to   th s y s te m .   L as b u n o le ast,  f o r   t h n ex t   p h ase  o f   th is   s t u d y ,   f u t u r wo r k   w h ich   i n v esti g ate s   in to   t h tech n iq u e s   r eq u ir ed   f o r   im p r o v e m e n o f   t h p er f o r m a n ce   o u tp u t o f   t h p r o p o s ed   co n tr o l stra teg y   w ill b p u t in to   co n s id er atio n .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h au th o r s   w o u ld   l ik e   to   ac k n o w led g Un i v er s it T ek n o lo g Ma la y s ia  ( UT M) ,   Un iv er s it Ma la y s ia   P er lis   ( UNI MA P )   an d   Min is tr y   o f   Hi g h er   E d u ca t io n   ( MO H E )   o f   Ma la y s ia  f o r   th eir   s u p p o r t.       RE F E R E NC E S   [1 ]     C.   Ka d d issi  a n d   J.  Ke n n ,   Id e n ti f ica ti o n   a n d   Re a l - T i m e   Co n tr o o f   a n   El e c tro h y d ra u li c   S e rv o   S y ste m   Ba se d   o n   No n li n e a Ba c k ste p p in g ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   M e c h a tro n ics ,   v o l /i ss u e 12 ( 1 ) ,   p p .   1 2 - 2 2 ,   2 0 0 7 .   [2 ]   A .   A .   A .   E m h e m e d ,   e a l. ,   M o d if ied   p re d ictiv e   c o n tro f o a   c las o e lec tro - h y d ra u li c   a c tu a to r,   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   6 3 0 - 6 3 8 ,   2 0 1 6 .   [3 ]     H.  M .   Kim ,   e a l. ,   Ro b u st  P o si ti o n   Co n tro l   o f   El e c tro - Hy d ra u li c   Ac tu a to S y ste m Us in g   th e   A d a p ti v e   Ba c k - S tep p i n g   Co n tro l   S c h e m e ,   J o u rn a o S y ste ms   a n d   C o n tr o E n g in e e rin g ,   v o l .   2 2 4 ,   n o .   6 ,   p p .   7 3 7 - 7 4 6 ,   2 0 1 0 .   [4 ]   K.  K.  A h n ,   e a l . ,   A d a p ti v e   Ba c k ste p p in g   Co n tro o f   a n   El e c tro h y d ra u li c   A c tu a to r,   IEE E/ AS M T ra n sa c ti o n o n   M e c h a tro n ics ,   p p .   1 - 9 ,   2 0 1 3 .   [5 ]   S .   M .   M a h d i,   Co n tr o ll i n g   a   No n li n e a S e rv o   Hy d ra u li c   S y st e m   Us in g   P ID  C o n tr o ll e w it h   G e n e ti c   A lg o rit h m   T o o l,   In ter n a ti o n a J o u r n a o E lec tro n ics   Co mm u n ica ti o n   a n d   C o mp u ter   E n g i n e e rin g v o l .   12 ,   n o .   1 ,   p p .   4 2 - 5 2 ,   2 0 1 2 .   [6 ]   J.  Ya o ,   e a l. ,   Ex ten d e d - S tate - Ob se rv e r - Ba s e d   Ou tp u F e e d b a c k   No n li n e a Ro b u st  Co n tro o f   H y d ra u li c   S y ste m s   w it h   Ba c k st e p p in g ,   IEE E   T ra n s a c ti o n s o n   In d u stri a E lec tro n ics ,   v o l .   61 ,   n o .   1 1 ,   p p .   6 2 8 5 - 6 2 9 3 ,   2 0 1 4 .   [7 ]     H.  Zh a n g ,   e a l. ,   Ro b u st    sli d in g   m o d e   c o n tro w it h   p o le  p lac e m e n f o a   f lu id   p o w e e lec tro h y d ra u li c   a c tu a to r   (EHA s y ste m ,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l   o f   Ad v a n c e d   M a n u f a c tu ri n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   73 ,   n o .   5 - 8 ,   p p .   1 0 9 5 - 1 1 0 4 ,   2 0 1 4 .   [8 ]     S .   W a n g ,   e t   a l. ,   S li d i n g   M o d e   Co n tr o ll e a n d   F il ter  A p p li e d   to   a n   El e c tro h y d ra u li c   A c tu a to S y s tem ,   J o u rn a o f   Dy n a mic   S y ste ms ,   M e a su re me n t,   a n d   Co n tro l ,   v o l .   1 3 3 ,   n o .   2 ,   p p .   2 4 5 0 4 ,   2 0 1 1 .   [9 ]     Z.   Ha s,  e a l. ,   Ro b u st  P o siti o n   T ra c k in g   Co n tro o f   a n   El e c tro - H y d ra u li c   A c tu a to in   th e   P re se n c e   o f   F rictio n   a n d   In tern a L e a k a g e ,   Ara b ia n   J o u r n a f o r S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   v o l 39 ,   n o .   4 ,   p p .   2 9 6 5 - 2 9 7 8 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]     D.  M .   W o n o h a d i d jo j o ,   P o siti o n   c o n tro o f   e lec tro - h y d ra u li c   a c tu a to sy ste m   u sin g   f u z z y   lo g ic  c o n tr o ll e o p ti m ize d   b y   p a rti c le s w a r m   o p ti m iz a ti o n ,   In ter n a t io n a J o u rn a o A u t o ma ti o n   a n d   Co m p u t in g ,   v o l.   1 0 ,   2 0 1 4 .   [1 1 ]     N.  Bo u a rro u d j ,   e a l. ,   S li d i n g - M o d e   Co n tro ll e Ba se d   o n   F ra c ti o n a Ord e Ca lcu l u f o a   Cla ss   o f   No n li n e a r   S y st e m s,”   In ter n a ti o n a l   J o u r n a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l .   6 ,   n o .   5 ,   p p .   2 2 3 9 - 2 2 5 0 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]     H.  H.  Ch o i,   L M I - Ba se d   S li d i n g   S u rf a c e   D e sig n   f o In teg ra S li d in g   M o d e   o f   M ism a t c h e d   Un c e rtain   S y ste m s,”   IEE T ra n sa c ti o n o n   Au t o ma t ic Co n tro l ,   v o l .   52 ,   n o .   4 ,   p p .   7 3 6 - 7 4 2 ,   2 0 0 7 .   [1 3 ]     I.   Urs u ,   e a l. ,   Ba c k ste p p in g   d e sig n   f o c o n tro ll in g   e lec tro h y d ra u li c   se rv o s,”   J o u rn a o th e   Fra n k li n   In sti tu te   v o l .   3 4 3 ,   n o .   1 ,   p p .   9 4 - 1 1 0 ,   2 0 0 6 .   [1 4 ]     C.   L i,   e a l . ,   P r o jec ti v e   s y n c h ro n iza ti o n   o f   u n c e rtain   sc a le - f re e   n e tw o rk   b a se d   o n   m o d if ied   slid i n g   m o d e   c o n tr o l   tec h n iq u e ,   Ph y sic a   A ,   v o l .   4 7 3 ,   p p .   5 1 1 - 5 2 1 ,   2 0 1 7 .   [1 5 ]     M .   M .   G h a n b a rian ,   e a l. ,   De s ig n   a n d   im p le m e n tatio n   o f   a   n e m o d if ied   slid in g   m o d e   c o n tro ll e f o g rid - c o n n e c ted   i n v e rter t o   c o n tr o ll i n g   th e   v o lt a g e   a n d   f re q u e n c y ,   IS T ra n sa c ti o n s ,   v o l.   6 1 ,   p p .   1 7 9 - 1 8 7 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]     M .   S o ley m a n i,   e a l. ,   M o d if ied   slid in g   m o d e   c o n tro o f   a   se ism i c   a c ti v e   m a s d a m p e s y st e m   c o n sid e rin g   m o d e l   u n c e rtain ti e s a n d   i n p u ti m e   d e lay ,   J o u rn a o Vi b ra t io n   a n d   C o n tro l ,   2 0 1 6 .   [1 7 ]     E.   Ra sh e d i,   e a l . ,   G S A :   G r a v it a ti o n a S e a rc h   A lg o rit h m ,   In fo rm a ti o n   S c ien c e s ,   v o l .   179 ,   n o .   1 3 ,     p p .   2 2 3 2 - 2 2 4 8 ,   2 0 0 9 .   [1 8 ]   P .   K.  Ho ta  a n d   N.  C.   S a h u ,   No n - c o n v e x   e c o n o m ic   d isp a tch   w it h   p ro h ib it e d   o p e ra ti n g   z o n e th ro u g h   g ra v it a ti o n a l   se a rc h   a lg o rit h m ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l 5 ,   n o .   6 ,   p p .   1 2 3 4 - 1 2 4 4 ,   2 0 1 5 .   [1 9 ]     J.  Y.  Hu n g ,   e a l. ,   V a riab le  str u c tu re   c o n tro l:   a   s u rv e y ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stria El e c t ro n ics ,   v o l .   40   n o .   1 ,   p p .   2 - 2 2 ,   1 9 9 3 .   [2 0 ]     I.   M .   M .   Ha ss a n ,   e a l. ,   V a riab le  stru c tu re   c o n tro o f   a   m a g n e ti c   su sp e n sio n   sy ste m ,   Pro c e e d in g o th e   2 0 0 1   IEE In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   Co n tro l   Ap p li c a t io n s ( CCA ’0 1 ( Ca t.   No . 0 1 CH3 7 2 0 4 ) ,   p p .   3 3 3 - 3 3 8 ,   2 0 0 1 .   [2 1 ]     C.   S .   Ch o n g ,   P o siti o n   trac k in g   o p ti m iza ti o n   f o a n   e lec tro -   h y d ra u li c   a c tu a to sy st e m ,   J o u rn a o f   T e lec o mm u n ica ti o n ,   El e c tro n ic a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l .   8 ,   n o .   7 ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 6 .   [2 2 ]     S. M .   Ro z a li ,   e a l. , “ P e rf o rm a n c e   Co m p a riso n   o f   P a rti c le S wa r m   O p ti m iza ti o n   a n d   G ra v it a ti o n a S e a rc h   A l g o rit h m   to   t h e   De sig n e d   o f   Co n tr o ll e f o No n li n e a S y ste m ,   J o u rn a l   o Ap p li e d   M a t h e ma ti c s ,   p p .   1 - 9 ,   2 0 1 4 .   [2 3 ]     S .   M .   Ro z a li ,   Op ti m ize d   Ba c k - ste p p in g   Co n tro ll e f o P o siti o n   T ra c k in g   o f   El e c tro - h y d ra u li c   Ac tu a to rs,”  Ph d   T h e sis ,   p p .   6 7 - 6 9 ,   2 0 1 4 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 8   :   2 1 4 8     2 1 5 6   2156   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        S iti   M a r h a in is  O th m a n   re c e iv e d   B.   E n g .   (M e c h a tr o n ic)  f ro m   U n iv e rsiti   T e k n o lo g i   M a lay si a   in   2 0 0 6   a n d   M .   En g .   (El e c tri c a   M e c h a tro n ics   a n d   A u to m a ti c   Co n tro l)  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a la y sia   in   2 0 0 9 .   S h e   is  c u rre n tl y   p u rsu in g   P h D   d e g re e   in   El e c tri c a En g in e e rin g   a Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia .   He m a in   re se a rc h   in tere st i s in   t h e   f ield   o f   n o n li n e a c o n tro sy ste m   th e o r y .         M .   F.   Ra h m a t   c o m p lete d   B.   En g .   (El e c tri c a l)  f ro m   Un iv e rsiti   Tek n o lo g M a lay si a   in   1 9 8 9 .   He   o b tai n e d   th e   M a ste d e g re e   (Co n tro S y ste m   En g in e e rin g f ro m   T h e   Un iv e rsit y   o S h e ff ield ,   UK   in   1 9 9 3   a n d   re c e iv e d   a   P h D   d e g re e   in   El e c tro n ic  In stru m e n tatio n   En g in e e rin g   f ro m   S h e ff ield   Ha ll a m   Un iv e rsit y ,   UK   in   1 9 9 6 .   He   is cu r re n tl y   a   P ro f e ss o in   th e   De p a rtme n o f   Co n tr o a n d   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   Tek n o lo g M a la y sia ,   S k u d a i,   Jo h o r.   He   h a a lso   n o w   b e e n   a p p o i n ted   a a   De a n   o f   UT M   S p a c e ,   S k u d a i,   J o h o r.   His  f ield   o f   sp e c ializa ti o n   in c lu d e s y ste m   id e n ti f ica ti o n ,   sig n a p ro c e ss in g ,   p ro c e ss   to m o g r a p h y ,   p ro c e ss   c o n tro a n d   in stru m e n tatio n ,   se n so rs,  a n d   a c tu a to rs.          S a h a z a ti  M d .   Ro z a li   re c e iv e d   B.   En g   (Ho n s.)  (El e c tro n ic  En g i n e e rin g f ro m   th e   Un iv e rsiti   S a in s   M a la y sia ,   M a la y si a n   in   2 0 0 4 ,   M a ste o f   En g in e e rin g (El e c tri c a l - M e c h a tro n ics   a n d   A u to m a ti c   Co n tr o l)  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a la y sia   in     2 0 0 7   a n d   P h D   in   El e c tri c a in   2014. S h e   is   c u rre n tl y   a   S e n io L e c tu re a De p a rtme n o f   El e c tri c a En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,   F a c u lt y   of   En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a M a la y sia   M e lak a .   He f ield   o f   sp e c ializa ti o n   a re   c o n tro sy ste m   a n d   sy ste m   id e n ti fica ti o n .         Zu lfa t m a n   c o m p lete d   B.   En g .   (E lec tri c a l)  f ro m   Un iv e rsit y   o M u h a m m a d i y a h   M a lan g   in   2 0 0 3 .   He   re c e iv e d   th e   M a ste d e g r e e   a n d   a   P h D   d e g re e   in   Co n tro S y ste m   En g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   i n   2 0 0 9   a n d   2 0 1 5 .   H e   is  c u rre n tl y   a   S e n io L e c tu re in   th e   De p a rtm e n o f   El e c tri c a l   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e ri n g ,   Un iv e rsit y   o f   M u h a m m a d i y a h   M a lan g ,   In d o n e sia .   His a re a   o f   re se a rc h   in c lu d e s c o n tro l   sy ste m s   f o re n e w a b le en e rg y   g e n e r a ti o n   a n d   e a rly   w a rn in g   s y ste m s.         A m a r   F a iz  Z a i n a A b id i n   re c e i v e d   h is  Ba c h e lo o f   En g in e e rin g   in   El e c tri c a &   El e c tro n ics   f ro m   Un iv e rsit y   o No tt in g h a m   in   2 0 0 8 .   W h il e   w o rk in g   a s   T u to in   Un iv e rsiti   Tek n o lo g i   M a la y sia   (UT M ),   h e   c o m p lete d   h is  m a ste d e g re e s:  M a ste r   o f   En g in e e rin g   in   El e c tri c a (M e c h a tro n ics   &   A u to m a ti c   Co n tro l)   f ro m   U T M   a n d   M a ste o f   S c ien c e   in   C o m p u ter  Visio n   f ro m   Un iv e rsit y   o Bu rg u n d y .   Cu rre n t ly ,   h e   se rv e Un iv e rsiti   T e k n ik a M a la y sia   M e lak a   a a   L e c tu re a n d   h is  m a in   re se a rc h   in tere st  is i n   C o m p u tatio n a In telli g e n c e       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.