This paper deals with structured singular value and mixed sensitivity problem for robust performance. We derive the sufficient condition that mixed sensitivity problem satisfies structured singular value in robust performance problem. And we show the bound of perturbation between structured singular value and norm of mixed sensitivity functions.
In this paper, we get a reduced order controller in $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem with weighting functions. For this purpose, we define frequency weighted coprime factor of plant in $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem and reduce the coprime factor using the frequency weighted balanced truncation technique. The we design the controller for plant with reduced order coprime factor using J-lossless coprime factorization technique. Using this approach, we can derive the robust stability condition and achieve good performance preservation in the closed loop system with reduced order controller. And it behaves well in both stable plant and unstable plant.t.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.2
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pp.20-27
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1996
In this paper, we propose a coprime factor model reduction method to get a reduced order controller in $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem with frequency weighting functions. for this purpose, the given $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem is transformed into robust stabilization problem with coprime factor uncertainty of given plant. This method is to define frequency weighted coprime factors of plant in CSD (chain scattering description) form and reduce the coprime factors using weighted balanced truncation. then a controller is designed to the reduced order coprime factors using J-lossless coprime factorization method. Using this approach, the robust stability condition is derived and good performance is preserved in closed loop system with the given plant and the reduced order controller. Also the order of reduced controller for guaranteeing the robust stability can be determined before designing the reduced controller. The proposed method behaves well in both stable and unstable plant.
Disturbance observer(DOB) based controller design is one of the most popular methods in the field of motion control. In this paper, a generalized disturbance compensation framework, called as robust internal-loop compensator(RIC) is introduced and an advanced design method of DOB is proposed based on the RIC. Mixed sensitivity optimization problem, which is the main issue of DOB design, is solved through the parameterization of DOB in the RIC framework. Different from conventional methods, Q-filter is separated in the mixed sensitivity optimization problem and the systematic design law for the DOB is proposed. This guarantees the robustness and optimality of the DOB and also enables the design for unstable plants.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.3
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pp.16-24
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1992
In this paper, we solve the problem of designing a robust optimal controller which minimizes the H$\infty$-norm of the mixed sensitivity function matrix for linear multivariable systems. For a given minimized value, ${\gamma}$>o, an algorithm of finding all stabilizing controllers, such that the H$\infty$-norm of the mixed sensitivity function matrix is less than ${\gamma}$, is developed. The proposed algorithm, which is based on the model-matching and the interpolation theory, can be used for the H$\infty$-optimization problem.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.3
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pp.225-231
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2004
Disturbance observer (DOB) has been studied extensively and applied to many motion control fields during the last decades, but relatively few studies have been devoted to the development of analytic, systematic design methods for DOB itself, This paper thus aims to provide an analytic, systematic design method for DOB. To do this, DOB is structurally analyzed and the generalized disturbance compensation framework named robust internal-loop compensator (RIC) is introduced. Through this, the inherent equivalence between DOB and RIC is found, and the mixed sensitivity optimization problem of DOB is solved. Q-filter design is completely separated from the mixed sensitivity optimization problems of DOB although the proposed method has implicit .elation with Q-filter. Also, although the Q-fille. is separately designed with sensitivity function, the proposed DOB framework has the exactly same characteristic as the original DOB.
In this paper, we present an $H^{\infty}$ controller design of RTP system satisfying robust stability and performance using weighted mixed sensitivity minimization. In industrial fields, RTP system is widely used for improving the oxidation and the annealing in semiconductor manufacturing process. The main control factors are temperature control of wafer and uniformity in the wafer. The control of temperature and uniformity has been solved by PI control method. We improve robust stability and performance of RTP system by the design of $H^{\infty}$ controller using the weighted mixed sensivity function. An example is proposed to show the validity of proposed method.d.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.11
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pp.896-903
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2001
This study investigates the use of mixed $H_2/H_{$\infty}$ and $\mu$-synthesis to construct a robust controller for the benchmark problem. The model treated in the problem is a coupled three-inertial system that reflects the dynamics of mechanical vibrations. This kind of problem requires to be satisfied the robust performance (both in the time and frequency-domain specifications). We, first, adopt the mixed $H_2/H_{$\infty}$ theory to design a feedback controller K(s). Next, $\mu$-synthesis method is applied to the overall system to make use of structured parametric uncertainty. This process permits higher levels of controller authority and reduces the conservativeness of the controller. Finally, the feedforward controller is also used to improve the transient response of the output. We confirm that all design specifications except a complementary sensitivity condition can be achieved.
The H$_{\infty}$ algorithms of the mixed weight sensitivity is used for the robust design of the reactor power control system. The mixed weight sensitivity method requires the selection of the proper weighting functions for the loop shaping in frequency domain. The complexity of the system equation and the non-convexity of the problem make it very difficult to determine the weighting functions. The genetic algorithm which is improved and hybridized with the simulated annealing is applied to determine the weighting functions. This approach permits an automatic calculation and the resultant system shows good robustness and performance.
At present, in the case of pump fast optimization, there is a problem of rapid, accurate and effective prediction of cavitation performance. In "A Cavitation Performance Prediction Method for Pumps PART1-Proposal and Feasibility" [1], a new cavitation performance prediction method is proposed, and the feasibility of this method is demonstrated in combination with experiments of a mixed flow pump. However, whether this method is applicable to vane pumps with different specific speeds and whether the prediction results of this method are accurate is still worthy of further study. Combined with the experimental results, the research evaluates the sensitivity and accuracy at different flow rates. For a certain operating condition, the method has better sensitivity to different flow rates. This is suitable for multi-parameter multi-objective optimization of pump impeller. For the test mixed flow pump, the method is more accurate when the area ratios are 13.718% and 13.826%. The cavitation vortex flow is obtained through high-speed camera, and the correlation between cavitation flow structure and cavitation performance is established to provide more scientific support for cavitation performance prediction. The method is not only suitable for cavitation performance prediction of the mixed flow pump, but also can be expanded to cavitation performance prediction of blade type hydraulic machinery, which will solve the problem of rapid prediction of hydraulic machinery cavitation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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