The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.1
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pp.121-127
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2015
This paper considers the problem of sampled-data control for continuous linear parameter varying (LPV) systems. It is assumed that the sampling periods are arbitrarily varying but bounded. Based on the input delay approach, the sampled-data control LPV system is transformed into a continuous time-delay LPV system. Some less conservative stabilization results represented by LMI (Linear Matrix Inequality) are obtained by using the Lyapunov-Krasovskii functional method and the reciprocally combination approach. The proposed method for the designed gain matrix should guarantee asymptotic stability and a specified level of performance on the closed-loop hybrid system. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness and the improvement of the proposed method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.489-494
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2013
This paper tackles the problem of designing a dynamic output-feedback control for linear discrete-time norm-bounded uncertain systems with input saturation. By employing a LPV (Linear Parameter Varying) instead of LTI (Linear Time-Invariant) control, the useful information on interpolation parameters appearing in the procedure of representing saturation nonlinearity as a convex polytope is additionally applied in the control design procedure. By solving the addressed problem that can be recast into a convex optimization problem characterized by LMIs (Linear Matrix Inequalities) with one prescribed scalar, the vertices of convex set containing an LPV output-feedback control gain and the associated maximal invariant set of initial states are simultaneously obtained.
$\textbullet$ We propose a new H_infinite LPV output-feedback controller associated with a new PQLF $\textbullet$ The LPV controller employs not only the current-time but also the one-step-past information $\textbullet$ The controller is formulated with parameterized linear matrix inequalities $\textbullet$ We propose the new controller for discrete-time LPV systems $\textbullet$ As a conservative case, we suggest another controller associated with CQLF
This paper deals with a robust controller for an induction motor (IM) which is represented as a linear parameter varying systems. To do so linear matrix inequality (LMI) based approach and robust Lyapunov feedback are associated. This approach is related to the fact that the synthesis of a linear parameter varying (LPV) feedback controller for the inner loop take into account rotor resistance and mechanical speed as varying parameter. An LPV flux observer is also synthesized to estimate rotor flux providing reference to cited above regulator. The induction motor is described as a polytopic LPV system because of speed and rotor resistance affine dependence. Their values can be estimated on line during systems operations. The simulation and experimental results largely confirm the effectiveness of the proposed control.
In this paper, we provide an approach of controller synthesis for input-saturated linear systems by a linear parameter varying (LPV) framework. Using directly the saturation nonlinearity as scheduling parameters, we propose an LPV-stabilizer with parameter-dependent dynamic state-feedback controller concept. Especially, the synthesis conditions are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs) that can be solved very efficiency.
Parameter set of an LPV system is divided into a number of subsets so that robust feedback gains may be designed for each subset of parameters. A concept of quasi-invariant set is introduced, which allows finite steps of delay in reentrance to the set. A feasible and positively invariant set with respect to a gain-scheduled state feedback control can be easily obtained from the quasi-invariant set. A receding horizon control strategy can be derived based on this feasible and invariant set.
Tracking control of systems with variable stiffness hysteresis using a gain-scheduled (GS) controller is developed in this paper. Variable stiffness hysteretic system is represented as quasi linear parameter dependent system with known bounds on parameters. Assuming that the parameters can be measured or estimated in real-time, a GS controller that ensures the performance and the stability of the closed-loop system over the entire range of parameter variation is designed. The proposed method is implemented on a spring-mass system which consists of a semi-active independently variable stiffness (SAIVS) device that exhibits hysteresis and precisely controllable stiffness change in real-time. The SAIVS system with variable stiffness hysteresis is represented as quasi linear parameter varying (LPV) system with two parameters: linear time-varying stiffness (parameter with slow variation rate) and stiffness of the friction-hysteresis (parameter with high variation rate). The proposed LPV-GS controller can accommodate both slow and fast varying parameter, which was not possible with the controllers proposed in the prior studies. Effectiveness of the proposed controller is demonstrated by comparing the results with a fixed robust $\mathcal{H}_{\infty}$ controller that assumes the parameter variation as an uncertainty. Superior performance of the LPV-GS over the robust $\mathcal{H}_{\infty}$ controller is demonstrated for varying stiffness hysteresis of SAIVS device and for different ranges of tracking displacements. The LPV-GS controller is capable of adapting to any parameter changes whereas the $\mathcal{H}_{\infty}$ controller is effective only when the system parameters are in the vicinity of the nominal plant parameters for which the controller is designed. The robust $\mathcal{H}_{\infty}$ controller becomes unstable under large parameter variations but the LPV-GS will ensure stability and guarantee the desired closed-loop performance.
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.
This paper investigates the problem of linear parameter-dependent output feedback controllers design for interconnected linear parameter-varying(LPV) plant. By using a parameter-independent common Lyapunov function, sucient conditions for solving the problems are established, which allow us to design linear parameter dependent decentralized controllers in terms of scaled H-infinite control problems for related linear systems without interconnections. The solvability conditions are expressed in terms of finite-dimensional linear matrix inequalities(LMI´s) evaluated at the extreme points of the admissible parameter set.
In this paper, we provide the technique of H$\infty$ controller design algorithm for input-saturated linear systems using a linear parameter varying(LPV) framework. The LPV controller with parameter dependent dynamic state feedback controller concept guarantees the asymtotic stability and H$\infty$ norm bound within prescribed level v using the saturation nonlinearity as scheduling parameters. Especially, the sufficient conditions for the existence of H$\infty$ controller are formulated in terms of linear matrix inequalities(LMIs) that can be solved very efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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