본 논문에서는 태양광 발전 및 연료전지 시스템에서 사용되는 계통 연계형 인버터에 적용 가능한 새로운 전류제어기 설계방법을 제안한다. 제안된 상태궤환 전류제어기는 극점배치기법을 이용하여 주어진 시스템 요구사항에 따른 체계적인 제어기설계가 가능하며, 계통 전압과 동상을 가지도록 계통 주입전류를 제어한다. 이에 따라, 사인입력 기준전압을 추적할 수 있는 상태궤환 제어 알고리즘을 인버터의 대신호 평균 모델을 이용하여 설계하고, 200W급 계통 연계형 2단 구조 태양광 발전 전력변환 축소 시스템의 실험을 통하여 그 성능을 검증한다.
This paper presents a new approach to the design of self-tuning adaptive control system that is robust to the changing dynamic configuration as well as to the load variation factors using Digital signal processors for robot manipulators. TMS320C50 is used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide advanced performance for robot manipulator, In this paper, an adaptive control scheme is proposed in order to design the pole-placement self-tuning controller which can reject the offset due to any load disturbance without a detailed description of robot dynamics. Parameters of discrete-time difference model are estimated by the recursive least-square identification algorithm, and controller parameters we determined by the pole-placement method. Performance of self-tuning adaptive controller is illusrated by the simulation and experiment for a SCARA robot.
The pole placement technique for control design of the current mode controlled DC-DC switchmode power converter is proposed. It is compared with conventional transfer function analysis. Using the pole placement technique control design automation algorithm, by computer-based tool is presented. Control design example with large signal simulation is shown.
This paper deals with a robust pole placement method for uncertain linear systems. For all admissible uncertain parameters, a static output feedback controller is designed such that all the poles of the closed loop system are located within the prespecfied disk. It is shown that the existence of a positive definite matrix belonging to a convex set such that its inverse belongs to another convex set guarantees the existence of the output feedback gain matrix for our control problem. By a sequence of convex optimization the aforementioned matrix is obtained. A numerical example is solved in order to illustrate efficacy of our design method.
In this paper, we consider the robustness analysis problem in state space models with linear time invariant perturbations. Based upon the discrete-time Lyapunov approach, sufficient conditions are derived for the eigenvalues of perturbed matrix to be located in a circle, and robustness bounds on perturbations are obtained. Spaecially, for the case of a diagonalizable hermitian matrix the bound is given in terms of the nominal matrix without the solution of Lyapunov equation. This robustness analysis takes account not only of stability robustness but also of certain types of performance robustness. For two perturbation classes resulting bounds are shown to be improved over the existing ones. Examples given include comparison of the proposed analysis method with existing one.
In order to regulate the cutting force at a desired level during peripheral end milling processes, a feedrate override Adaptive Control Constant system was developed. This paper presents an explicit pole-assignment PI-control law through spindle motor current monitoring and its application to cutting force regulation for feedrate optimization. An experimental set-up is constructed for the commercial CNC machining center without any major changes of the structure. A data transfer system is constructed with standard interface between an IBM compatible PC and a CNC of the machining center. Experimental results show the validity of the system.
A controller disign method is proposed for multivariable nonlinear stochastic systems with hard nonlinearities such as Coulomb friction, backlash and saturation. In order to take the nonlinearities into account statistical linearization techniques are used. And multi- variable pole placement techniques are applied to design controller for the statistically linearized multivariable systems. The basic concept of the controller design method is to solve two coupled equations, characteristic equation and Lyapunov equation, simultaneously and iteratively for statistically linearized multivariable stochastic systems. An aircraft with saturation serves as a design example. The design example illustrates the influence of nonlinear effects. The results of the analysis are compared to Monte Carlo simulation to test their accuracy.
In this paper, we consider the robust pole assignment inside the circular region for linear systems with time-varing uncertainty. The considered uncertainties are the norm bounded uncertainty and the matrix polytopes type uncertainty. Since the considered uncertainties are time-varying, it should remind that the closed loop system be time-varing system. Therefore, we should consider not only the pole assignment but also the stability. We present new conditions that guarantee the robust pole assignment and the robust stability. Finally, we show the usefulness of our results by an example.
Since the behavior of an autonomous underwater vehicle (AUV) is influenced by disturbances and moments that are not accurately known, the depth control law of AUVs must have the ability to track the input signal and to reject disturbances simultaneously. Here, we proposed robust tracking control for controlling the depth of an AUV. An augmented closed-loop system is represented by an error dynamic equation, and we can easily show the asymptotic stability of the overall system by using a Lyapunov function. The robust tracking controller is consisted of the internal model of the command signal and a state feedback controller, and it has the ability to track the input signal and reject disturbances. The closed-loop control system is robust to parameter uncertainties. Simulation results showed the control performance of the robust tracking controller to be better than that of a P + PD controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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