This paper suggests a suboptimal control scheme of an active suspension system with an asymmetric hydraulic cylinder. In this paper a quarter car model including a nonlinear actuator dynamics is used. A feedback linearization technique is applied to obtain a linear model. An LQ regulator is designed with the linear model to keep robustness against sprung mass variation. The gain of the LQ regulator which depends on the damping coefficient of the damper is calculated by using an RBF neural network for real time application. The improvement achieved with our design is illustrated through comparative simulations.
The LQG regulator presented in this dissertation is designed to improve system stability with the structure in which Kalman Filters and LQ regulator are inter-connected to avoid disturbances on the system. For the sake of performance evaluation of the LQG regulator in this dissertation, the regulator is put in use for the speed control of DC Servo Motors without speed sensors on them to realize speed control without sensors by estimating uncertain speed with its state signals and to construct an optimal controller using the LQG regulator. Furthermore, state estimation process with white noise entered onto the systems is been experimented through a series of simulation. As a consequence, the process of estimating speed signals out of the signals with white noise inputs is confirmed using Kalman Filter.
In this paper, a new procedure for selecting weighting matrices in linear discrete time quadratic optimal control problems (LQ-problem) is proposed. In LQ problems, the quadratic weighting matrices are usually decided on trial and error in order to get a good response. But using the proposed method, the quadratic weights are decided in such a way that all poles of the closed loop system are located in a desired area for good responses as well as for stability and values of the quadratic cost functional are kept less then a specified value. The closed loop systems constructed by this method have merits of LQ problems as well as those of pole assignment problems. Taking into consideration that little is known about the relationship among the quadratic weights, the poles and the values of cost functional, this procedure is also interesting from the theoretical point of view.
The inverted pendulum is one of the control mechanism that has been frequently used to verify the control theory in the laboratory. In this paper, the author made an inverted pendulum driven by DC servomotor with a simple DC motor drive circuit, and constituted a control system. The control mechanism is modeled, and identified parameters of inverted pendulum system by experimental method. The author used the LQ regulator as control algorithm and the minimum order observer algorithm to observe states that can not be measured. And the validity of parameter identification and the excellent performance of the control system designed by LQR are confirmed.
An LMI based method to construct a decentralized control law for large scale systems is discussed. It is extended to assure the stability not only of the overall system but also of each subsystem without interconnection. Then, it is simplified to have local feedback loops only for some selected subsystems.
A method to construct a memoryless feedback law for systems with multiple time-delays in the states is proposed. As a plant model, a differential-difference equation with multiple delayed terms is introduced, A stabilizability condition by memoryless feedback is presented. A feedback gain is calculated with a solution of a finite dimensional Riccati equation. It is shown that the resulting closed loop system is asymptotically stable, and moreover, it is a linear quadratic regulator for some cost functional. An alternative stabilizability condition which is easier to check is given.
While the standard linear-quadratic-Gaussian problem has fixed horizons, this paper considers the LQG problem with moving horizons. By the separation principle the solution will be given by the kalman filter with the approaching horizon and the LQ regulator with the receding horizon. Sufficient conditions on weighting matrices are derived under which the filter and regulator are asymptotically stable. It wall be shown that the computation method of the moving-horizon LQG regulators is better than that of the standard LQG regulator. The performance measure between the two optimal controls will be compared. A simulation result is given in order to show the usefulness of the moving-horizon LQG regulator.s
This paper presents a linear state feedback control approach to the stabilization of discrete-time uncertain systems with bounded uncertain parameters. The approach is based on the LQ(linear quadratic) regulator theory and Lyapunov's stability analysis. Asymptotically stable behavior is guaranteed in the presence of parameter uncertainties, and the upper bound of the performance index is determined.
In this paper, the delay margins of the LQ and the LQG regulators are obtained in the time domain. These margins are represented in terms of the singular values of system matrices and the solutions of a Riccati equation and a Lyapunov one. And their asymptotical properties when gains tend to infinity are investigated.
A new robust stabilizing method of uncertain system is proposed. The model uncertainty is considered to be the system matrix perturbations. The region of perturbed system eigenvalues are estimated by union of the disks which have the constant radius. Full state feedback control matrix which satisfies the new stabilization condition can be obtained by weighted LQ regulator or pole assignment technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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