The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.7
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pp.1186-1192
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1994
This paper presents an algorithm to design a robust digital model following servo control system in which optimal linear quadratic regulator problem is used to design the control system that make the step/ramp response of the plant kept close to a specified ideal step/ramp response of the model. The quadratic criterion function for a continuous system is used to design the robust digital servo control system. The feasibility of the design technique is shown by the simulation and the proposed method is applied to the speed control of DC servo motor.
In this paper, the method for designing a robust linear multivariable model following servo system is proposed. This model following servo system for the (n)th order reference input and the (n)th order disturbance is treated, and is designed so that the (n)th order response of the plant should be kept close to the (n)th order response of the given model by LQ(Linear Quadratic) optimal regulator approach. It is proved that the characteristics of the model following servo system is robust in the presence of the disturbances and the parameter perturbations of the plant dynamics.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.2
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pp.121-126
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2000
In the fast sampling limit the delta operator model tends to the analog system model. This fundamental property of the delta operator model unifies continuous and discrete time control system. In this paper we study robust linear optimal model following servo system in the presence of disturbances and parameter perturbations. A technique to directly design the generalized differential operator based unified control system that covers both differential operator based continuous time and delta operator based discrete time case is presented. The quadratic criterion function for a linear system is used to design the robust unified servo control system The characteristics of the proposed servo system are analysed and simulated to verify the robustness.
Kim, Jeong-Taek;Lee, Hwa-Seok;Park, Seong-Jun;Chu, Yeong-Bae;Hwang, Hyeon-Jun;Lee, Yang-U;Park, Jun-Ho
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.6
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pp.747-752
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1999
In the fast sampling limit, the delta operator model tends to the analog system model. This fundamental property of the delta operator model unifies continuous and discrete time control system. In this paper, we study robust linear optimal model following servo system in the presence of disturbances and parameter perturbations. A technique to directly design the generalized differential operator based unified control system that convers both differential operator based continuous time and delta operator based discrete time case is presented. The quadratic criterion function for a linear system is used to design the robust unified servo control. The characteristics of the proposed servo system are analysed and simulated to verify the robustness.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.1
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pp.1-12
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1991
In this paper the design and construction of discrete model following servo dontroller on the position control system is proposed. The operational time delay of the plant in the controller which is proposed, is considered and the system which is added by the integral compensation in first order difference equation is constructed. By applying the optimal regulator method to the system, the method which find the optimal state feedback gain is developed theoretically. The output of a model which is correspond to a DC Servo motor follow quickly the speed response of a DC Servo motor and the velocity error in ansteady-state is reduced in zero and the position response is controlled correctly, the performance of the controller is contoller is confirmed by Computer Simulation.
This paper deals with design method of the model following servo system in which optimal regulator probelm is used to design the controllers that make the step/ramp response of the plant be keptclose to a specified ideal step/ramp response of the model. The characteristics of this system is robust in the presence of the specified disturbances or the partameter perturbations of the plant. Especially, by direct feedforward compensator from the reference input the steady state offset of plant output response is excluded and the transient response is improved. Examples are give and the results of the design of the model follwing servo systems are verified by the computer simulation.
In this paper, we study robust linear optimal model following servo system in the presence of disturbances and parameter perturbations. A technique to directly design the generalized differential operator based unified control system that covers both differential operator based continuous time and delta operator based discrete time case is presented. The quadratic criterion function for a linear system is used to design the robust unified servo control system. This servo control system is designed by applying a simple genetic algorithm to follow the output of the reference model optimally. The characteristics of the proposed servo system are analysed and simulated to verify the robustness.
This paper considers the linear multivariable model following servo system synthesis method in which linear optimal regulator problem is used to design controllers that make the response of the plant should be kept close to a specified ideal response of the model. The characteristics of this system is that the constructed system is robust in the presence of the constant disturbances or the parameter perturbations of the plant. Especially, the steady state offset is excluded for the ramp response of the model by direct feedforward compensator from the reference input.
A design method of model following control system using neural networks is proposed. An unknown nonlinear single-input single-output plant is identified using a multilayer neural networks. A linear controller is designed fer the linear approximation model obtained by linearinzing the identification model. The identification model is also used as a plant emulator to obtain the prediction error. Deficient servo performance due to controlling nonlinear plant with only linear controller is mended by adjusting the linear controller output using the prediction output and the parameters of the identification model. An optimal preview controller is adopted as the linear controller by reason of having good servo performance lowering the peak of control input. Validity of proposed method is illustrated through a numerical simulation.
This paper designs a looper-tension controller for mass-flow stabilization in hot strip finishing mills. By Newton's 2nd law and Hooke's law, nonlinear dynamic equations on the looper-tension system are firstly derived, and linearized by a linearization algorithm using a Taylor's series expansion. Moreover, a tension calculation model is obtained from the nonlinear dynamic equations which is called as a soft sensor of strip tension between two neighboring stands. Next, a looper-tension servo controller is designed by an ILQ(Inverse Linear Quadratic optimal control) algorithm, and it is combined with a minimal disturbance observer which to attenuate speed disturbances by AGC and operator interventions, etc.. Finally, it is shown from by a computer simulation that the proposed ILQ controller with a disturbance observer is very effective in stabilizing the strip mass-flow under some disturbances, moreover it has a good command following performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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