International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.2
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pp.170-183
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2007
This paper presents a delay-dependent approach to robust filtering for linear parameter-varying (LPV) systems with discrete and distributed time-invariant delays in the states and outputs. It is assumed that the state-space matrices affinely depend on parameters that are measurable in real-time. Some new parameter-dependent delay-dependent stability conditions are established in terms of linear matrix inequalities (LMIs) such that the filtering process remains asymptotically stable and satisfies a prescribed $H_{\infty}$ performance level. Using polynomially parameter-dependent quadratic (PPDQ) functions and some Lagrange multiplier matrices, we establish the parameter-independent delay-dependent conditions with high precision under which the desired robust $H_{\infty}$ filters exist and derive the explicit expression of these filters. A numerical example is provided to demonstrate the validity of the proposed design approach.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.2
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pp.40-46
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2004
Magnetic bearing has been adopted to support a rotor by electromagnetic force without mechanical contact and lubrication process. The recent growth of magnetic bearing applications in many industrial fields requires more accurate design of bearing-rotor system. Due to external forces and uncertainties of magnetic bearing system the actual performance and stability my be worse than it is designed. This paper describes the governing equations of rotor magnetic bearing systems and/or the designing of robust controller via standard $H_{\infty}$ control problem. The system stability and response characteristics are studied by simulations and verified with experimental results.
This paper considers the control model identification and H(sub)$\infty$ controller design for a tandem cold mill (TCM). In order to improve the performance of the existing automatic gauge control (AGC) system based on the Taylor linearized model of the TCM, a new mathematical model that can complement the Taylor linearized model is constructed by using the N4SID algorithm based on subspace method and the least squares algorithm based on ARX model. It is shown that the identified model had dynamic characteristics of the TCM than the existing Taylor linearized model. The H(sub)$\infty$ controller is designed to have robust stability to the system parameters variation, disturbance attenuation and robust tracking capability to the set-up value of strip thickness. The H(sub)$\infty$ servo problem is formulated and it is solved by using LMI (linear matrix inequality) techniques. Simulation results demonstrate the usefulness and applicability of the proposed H(sub)$\infty$ controller.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.3
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pp.240-245
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2010
The controller of a model reference adaptive control monitors the plant's inputs and outputs to acknowledge its characteristics. It then adapts itself to the characteristics it encounters instead of behaving in a fixed manner. An important part of every adaptive scheme is the adaptive law for estimating the unknown parameters on line. A more precise model is required to improve performance and to stabilize a given dynamic system, such as a satellite in which performance varies over time and the coefficients change due to disturbances, etc. After model identification, the robust controller ($H{\infty}$) is designed to stabilize the rigid body and flexible body of a satellite, which can be perturbed due to disturbance. The result obtained by the $H{\infty}$ controller is compared with that of the proportional and integration controller which is commonly used for stabilizing a satellite.
This paper presents the lateral control of an autonomous vehicle by using a look-ahead sensing system. In look-ahead sensing by an absolute positioning system, a reference lane, constructed by straight lanes or circular lanes, was switched by a segment switching algorithm. To cope with sensor noise and modeling uncertainty, a robust LMI-based $H_{\infty}$ lateral controller was designed by the feedback of lateral offset and yaw angle error at the vehicle look-ahead. In order to verify the safety and the performance of lateral control, a scaled-down vehicle was developed and the location of the vehicle was detected by using an ultrasonic local positioning system. In the mechatronic scaled-down vehicle, the lateral model and parameters are verified and estimated by a J-turn test. For the lane change and reference lane tracking, the lateral controllers are used experimentally. The experimental results show that the $H_{\infty}$ controller is robust and has better performance compared with look-down sensing.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.5
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pp.645-652
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2006
In this paper a new type of filter, called the $H_2/H_{\infty}$ FIR filter, is proposed for discrete-time state space signal models. The proposed filter requires linearity, unbiased property, FIR structure, and independence of the initial state information in addition to the performance criteria in both $H_2$ and $H_{infty}$ sense. It is shown that $H_2,\;H_{\infty}$, and $H_2/H_{\infty}$ FIR filter design problems can be converted into convex programming problems via linear matrix inequalities (LMIs) with a linear equality constraint. Simulation studies illustrate that the proposed FIR filter is more robust against temporary uncertainties and has faster convergence than the conventional IIR filters.
We propose the robust nonlinear controller design methodology, the $H_{\infty}$ constrained quasi - linear quadratic Gaussian control (QLQG/ $H_{\infty}$), for the statistically-linearized multivariable system with hard nonlinearties such as Coulomb friction, deadzone, etc. The $H_{\infty}$ performance constraint is involved in the optimization process by replacing the covariance Lyapunov equation with the Riccati equation whose solution leads to an upper bound of the QLQG performance. Because of the system's nonlinearity, however, one equation among three Riccati equations contain the nonlinear correction terms that are very difficult to solve numerically. To treat this problem, we use simple algebraic techniques. With some analytic transformation for Riccati equations, the nonlinear correction terms can be so eliminated that the set of a linear controller to the different operating points are designed. Synthesizing these via inverse random input describing function (IRIDF) technique, the final nonlinear controller can be designed.
In this study, an adaptive control scheme with a pre-specified $H_{\infty}$ property is proposed for the tracking control of linear induction motor (LIM) drive system. Under the influence of uncertainties and external disturbances, by using nonlinear decoupling and parameter tuner, the robust performance control problem is formulated as a nonlinear $H_{\infty}$ problem and solved by a quadratic storage function. This new design method is able to track the step and several periodic commands with improved performance in face of parameter perturbations and external disturbances. Simulation and experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed adaptive $H_{\infty}$ controller.
This paper deals with feedback control of a hydraulic unit for direct yaw moment control, a method used to actively maintain the dynamic stability of an automobile. The uncertain parameters and complex structure naturally call for empirical modeling of the hydraulic unit, which readily results in a control-oriented model with high fidelity. The identified model is cross-validated against experimental data under various conditions, which helps to establish model uncertainty. Then, the $H_{\infty}$ optimization technique is employed to synthesize a controller with guaranteed robust stability and performance against the model uncertainty. The performance of the synthesized controller is verified using experimental results, which shows the viability of the proposed approach in a real-world application.
The design method of H$\infty$ filter for discrete-time uncertain linear systems with multiple state delays is investigated. The uncertain parameters are assumed to be unknown but belonging to known convex compact set of polytope type less conservative than norm bounded parameter uncertainty. The modified H$\infty$ performance measure is introduced to consider the initial states values which affect the performance of filter. The objective is to design a stable H$\infty$ filter guaranteeing asymptotic stability of filtering error dynamics and minimizing H$\infty$ norm bound. The sufficient condition for the existence of filter and the filter design method are established by LMI (linear matrix inequality) approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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