This paper considers a state set estimation (SSE) based model predictive control (MPC) for linear parameter- varying (LPV) systems with input constraint. We estimate, at each time instant, a feasible set of all states which are consistent with system model, measurements and a priori information, rather than the state itself. By combining a state-feedback MPC and an SSE, we design an SSE-based MPC algorithm that stabilizes the closed-loop system. The proposed algorithm is solved by semi-de�nite program involving linear matrix inequalities. A numerical example is included to illustrate the performance of the proposed algorithm.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.2
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pp.153-162
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2014
A novel robust $H_{\infty}$ switching tracking control design method with disturbance observer is proposed for the near space interceptor (NSI) with aerodynamic fins and reaction jets. Initially, the flight envelop of the NSI is divided into small subregions, and a slow-fast loop polytopic linear parameter varying (LPV) model is proposed, to approximate the nonlinear dynamic of the NSI, based on the Jacobian linearization and Tensor-Product (T-P) model transformation approach. A disturbance observer is then constructed, to estimate the modeled disturbance. Subsequently, based on the descriptor system method, a robust switching controller is developed, to ensure that the closed-loop descriptor system is stable with a desired $H_{\infty}$ disturbance attenuation level. Furthermore, the outcome of the proposed switching tracking control problem is formulated as a set of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed design method.
A gain-scheduled autopilot design for a bank-to-turn (BTT) missile is developed by using the Linear Matrix Inequality (LMI) optimization technique and a state-space lineal interpolation method. The missile dynamics are brought to a quasilinear parameter varying (quasi-LPV) form. Robust linear control design method is used to obtain state feedback controllers for the LPV systems with exogenous disturbances at the frozen values of the scheduling parameters. Two gam-scheduled controllers for the pitch axis and the yaw/roll axis are constructed by linearly interpolating the robust state-feedback gains. The designed controller is applied to a nonlinear six-degree-of-freedom (6-DOF) simulations.
A digital adaptive flight control system is presented for a Japanese automatic landing flight experiment vehicle (ALFLEX). In previous adaptive control systems based on a linear-parameter-varying (LPV) form, the output behavior was excellent, while the behavior of the adjusted parameters was unsatisfactory. In the present study, to obtain a more appropriate parameter adjustment law, the relationship between the coefficient matrices in a continuous-time state equation and the coefficients of a pulse transfer function in a discrete system for conventional aircraft is investigated. As a result, it is revealed that the coefficients of the numerator can be treated as a linear function of dynamic pressure (linear-parameter-varying: LPV), while the coefficients of the denominator can be treated as constant (linear-time-invariant: LTI). From the above analysis, an improved parameter adjustment law is derived by reducing the number of the adjustment parameters. Simulation results also revealed both good output tracking and good parameter adjustment compared with the previous results.
Kim, Jong-Hun;Lee, Dae-Woo;Cho, Kyeum-Rae;Jo, Seon-Yeong;Kim, Jung-Ho;Han, Dong-In
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.12
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pp.1205-1211
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2008
This paper describes methods to estimate 3-D position of target with respect to reference frame through monocular image from unmanned aerial vehicle (UAV). 3-D position of target is used as information for surveillance, recognition and attack. In this paper. 3-D position of target is estimated to make guidance and control law, which can follow target, user interested. It is necessary that position of target is measured in image to solve 3-D position of target. In this paper, kalman filter is used to track and output position of target in image. Estimation of target's 3-D position is possible using result of image tracking and information of UAV and camera. To estimate this, two algorithms are used. One is methode from arithmetic derivation of dynamics between UAV, carmer, and target. The other is LPV (Linear Parametric Varying). These methods have been run on simulation, and compared in this paper.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.3
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pp.535-544
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2017
In-flight aircraft engine performance estimation is one of the key techniques for advanced intelligent engine control and in-flight fault detection, isolation and accommodation. This paper detailed the current performance degradation estimation methods, and an improved hybrid Kalman filter via velocity-based LPV (VLPV) framework for these needs is proposed in this paper. Composed of a nonlinear on-board model (NOBM) and VLPV, the filter shows a hybrid architecture. The outputs of NOBM are used for the baseline of the VLPV Kalman filter, while the system performance degradation factors on-line estimated by the measured real system output deviations are fed back to the NOBM for its updating. In addition, the setting of the process and measurement noise covariance matrices' values are also discussed. By applying it to a commercial turbofan engine, simulation results show the efficiency.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2008.03a
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pp.35-38
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2008
This paper develops an aero engine LPV mathematical model to exactly describe aero engine dynamic process characteristics, eliminate the effect of modeling error. Design FDF with eigenstructure assignment. The simulation results of turbofan engine control system sensor fault show that this method has good performance in focusing discrimination in fault signal with modeling eror, enhancing the robustness to unknown input, detecting accuracy is high and satisfiying real-time requirement.
This paper presents an adaptive receding horizon H$_{\infty}$ controller for the linear parameter varying systems in the deterministic environment, which combines a parameter range estimator and a robust receding horizon H$_{\infty}$ controller using the parameter bounds. Using parameter set inclusion and terminal inequality condition, the closed-loop system stability is guaranteed. It is shown that the stabilizing adaptive receding horizon H$_{\infty}$ controller guarantees the H$_{\infty}$ norm bound.
In this paper, We present a new nonlinear adaptive control law using a disturbance accommodating control (DAC) observer for a Japanese automatic landing flight experiment vehicle called ALFLEX. A future spaceplane must have ability to deal with greater fluctuations in the stability and control derivatives of flight dynamics, because its flight region is much wider than that of conventional aircraft. In our previous studies, digital adaptive flight control systems have been developed based on a linear-parameter-varying (LPV) model depending on dynamic pressure, and obtained good simulation results. However, under previous control laws, it is difficult to accommodate uncertainties represented by disturbance and nonlinearity, and to design a stable flight control system. Therefore, in this study, we attempted to design a nonlinear adaptive control law using the DAC Observer and inverse dynamic methods. A good tracking property of the obtained system was confirmed in numerical simulation.
In this report, an adaptive flight control law based on a linear-parameter-varying (LPV) model is presented for a flight control system. The control system is designed to track an output of a vehicle to a reference signal from the guidance system, which generates a reference flight path. The proposed adaptive control law adjusts the controller gains continuously on line as flight conditions change. The obtained adaptive controller guarantees global stability over a wide flight envelope. Computer simulation involving six-degree-of-freedom nonlinear flight dynamics is applied to Japan´s automatic landing flight experimental vehicle (ALFLEX) to examine the effectiveness of the proposed adaptive flight control law.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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