Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.3
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pp.142-147
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1996
In this paper, we describe the algorithm which controls an unknown nonlinear system with multilayer neural network. The multilayer neural network can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy. With the former fact, we approximate unknown nonlinear function on the nonlinear system by using of multilayer neural network. The weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Lyapunov stability. The whole control system constitutes controller using feedback linearization method. The weight of neural network which is used to implement nonlinear function is updated by the derived update-rule. The proposed control algorithm is verified through computer simulation.
This paper deals with the fault diagnosis problem in uncertain linear systems having undermodelling, linearization errors and noise inputs. The new approach proposed in this paper uses an appropriate test variable and the difference between system parameters which are estimated by the least squares method to locate the fault. The singular value decomposion is used to decouple the correlation between the estimated system parameters and to observe the trend of parameter changes. Some simulations applied to aircraft ergines show good allocation of the fault even though the system model has significant uncertainties. The feature of the approach is to diagnose the uncertain system through simple parameter operations and not to need complex calculations in the diagnosis procedure as compared with other methods.
The optimal estimation of a general continuous-discrete system can be achieved through the solution of the Fokker-Planck equation and the Bayesian update. Due the high nonlinearity of the equation of motion of the system and the measurement model, it is necessary to linearize the both equation. To avoid linearization, the filter based on Fokker-Planck equation is designed. with the unscented transformation update mechanism, in which the associated Fokker-Planck equation was solved efficiently and accurately via discrete quadrature and the measurement update was done through the unscented transformation update mechanism. This filter based on the Direct Quadrature Moment of Method(DQMOM) and the unscented transformation update is applied to the bearing only target tracking problem. The proposed filter can still provide more accurate estimation of the state than those of the extended Kalman filter especially when measurements are sparse. Simulation results indicate that the advantages of the proposed filter based on the DQMOM and the unscented transformation update make it a promising alternative to the extended Kalman filter.
This paper designs a looper-tension controller for strip top-tail parts in hot strip finishing mills. A three-degree linear model of the looper-tension system is derived by a Taylor's linearization method, where the actuator's dynamics are ignored because of their fast responses. A feedforward shaping controller for the strip top part and a feedforward model reference controller for the strip tail part are respectively designed, they are combined with an ILQ(Inverse Linear Quadratic optimal control) feedback controller for the strip middle part. It is shown from by a computer simulation that the proposed controller is very effective to the strip top-tail parts including the middle part.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.3
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pp.289-297
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2014
This paper proposed a novel high performance sensorless control scheme for IPMSM based on an extended nonlinear state observer. The gain-matrix of the observer has been derived by using state linearization method. Steady state errors in estimated rotor position and speed due to parameter inaccuracy have been analyzed, and an equivalent flux error is defined to represent the overall effect of parameter errors contributing to the wrong convergence of the estimated rotor speed as well as rotor position. Then, an online compensation strategy was proposed to limit the estimation errors in rotor position and speed. The effectiveness of the extended nonlinear state observer is validated through simulation and experimental test.
This paper deals with the manipulator with actuator described by equation D over bar(q) $q^{...}$ = u-p over bar (q, $q^{.}$, $q^{..}$) with a control input u. We imploy a simple method of control design which bas two stages. First, a global linearization is performed to yield a decoupled controllable linear system. Then a controller is designed for this linear system. We provide a rigorous analysis Of the effect of uncertain dynamics, which we study using robustness results In time domain based on a Lyapunav equation and the total stability theorem. I)sing this approach we simulate the performance of controller about a robotic manipulator with actuator.tor.r.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.1
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pp.1-5
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2007
Many nonlinear controllers for the power system are based on nonlinear models involving the power angle as an element of the state, and therefore the reference value for the power angle is needed. As this reference value is not generally available, it is difficult to apply such nonlinear control methods in practice. To deal with this problem, we present an input-output feedback linearizing control scheme by selecting the output as a combination of the squared voltage and the relative frequency. It is shown that the internal dynamics are locally stable with controllable damping, and that the frequency remains bounded for all time. Simulations illustrate the effectiveness of the proposed method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.10
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pp.969-974
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2010
In this paper, we propose a fault-tolerant controller for compensating measurement noise of feedback sensor. Because control systems operate via feedback sensor's signal, the measurement noise in sensor's signal results in performance degradation or even system failure. Therefore, control systems often demand on compensating measurement noise. Our controller is equipped with a compensator in order to reject or reduce the effect of measurement noise in feedback information. Our proposed method is verified via simulation and experiment for a Ball and Beam system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.9
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pp.41-49
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1997
In this paper, we describe the algorithm which controls an unknown nonlinear system with disturbance a using multilayer neural network. The multilayer neural network can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy. With the former fact, we approximate an unknown nonlinear system by using of multilayer neural netowrk. WE include a disturbance among the modelling error, and the weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Laypunov stability. The whole control system constitutes controller using the feedback linearization method. The weight of neural network which is used to implement nonlinear function is updated by the derived update-rule. The proposed control algorithm is verified through computer simulation.
Characteristic boundary conditions are discussed in conjunction with a flux-difference splitting formulation as modified from Roe's linearization. Details of how one can implement the characteristic boundary conditions which are made compatible with the interior point formulation are described for different types of boundaries including subsonic outflow and adiabatic wall. The validity of boundary conditions are demonstrated through computation of transonic airfoil, supersonic ogive-cylinder, hypersonic cylinder, and S-duct internal flows. The computed wall pressure distributions are compared with published experimental and computed data. Objectives of this paper are thus to give insight of formulation procedure of a flux-difference splitting method and to pave ways for other users to adopt present boundary procedure on their numerical methods.
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