There are mainly two types of bang-bang controllers for nominal linear time-invariant (LTI) system. Optimal bang-bang controller is designed based on optimal control theory and suboptimal bang-bang controller is obtained by using Lyapunov stability condition. In this paper, the suboptimal bang-bang control method is extended to LTI system involving both control input saturation and structured real parameter uncertainties by using Lyapunov robust stability condition. Two robust optimal bang-bang controllers are derived by minimizing the time derivative of Lyapunov function subjected to the limit of control input. The one is developed based on the classical quadratic stability(QS), and the other is developed based on the affine quadratic stability(AQS). And characteristics of the two controllers are compared. Especially, bounds of parameter uncertainties which theoretically guarantee robust stability of the two controllers are compared quantitatively for 1DOF vibrating system. Moreover, the validity of robust optimal bang-bang controller based on the AQS is shown through numerical simulations for this system.
The general time optimal control law provides the optimal solution for a minimum time control problem. But in most real systems with disturbances and model uncertainties, the time optimal control law leads to chattering effect. This chattering effect can cause the system to be unstable. Therefore, we propose a robust optimal control algorithm for the nonlinear second order systems with model uncertainty. The proposed algorithm is combined with bang-bang control and sliding mode control. Thus the proposed algorithm has two state space regions to implement to control algorithm. In each region, the appropriate linear or nonlinear feedback control law is used satisfying the dynamic system equations. Simulation results show the superiority of the proposed controller in comparison with pure time optimal control(bang-bang control).
In this paper, the optimal bang-bang control problem of an air-conditioning system with slab thermal storage was formulated by gradient method. Furthermore, the numeric solution obtained by gradient method algorithm was compared with the analytic solution obtained on the basis of maximum principle. The control variable is changed uncontinuously at the start time of thermal storage operation in an analytic solution. On the other hand, it is showed as a continuous solution in a numeric solution. The numeric solution reproduces the analytic solution when a tolerance for convergence is applied severely. It is conceivable that gradient method is effective in the analysis of the optimal bang-bang control of the large-scale system like an air-conditioning system with slab thermal storage.
본 논문에서는, 볼-빔 시스템에 입-출력 궤환 선형화 기법을 적용하여 추종 궤적 r(t)를 추종하도록 제어기를 설계하였다. 설계한 제어기로 시뮬레이션 및 실험에 적용한 결과, 실험에서 오차가 크게 발생하였다. 이러한 이유는 외란 및 입력정합조건을 만족하지 못해 발생한 것으로 판단되어 볼-빔 시스템의 기존 모델링에서 적절한 외란을 추가하여, 시뮬레이션을 통해 실험 결과와 비슷한 유효한 모델링임을 입증하였다. 그러나, 여전히 저하된 성능으로 인해 bang-bang 제어기를 추가로 적용하였다. 결과적으로, 시스템의 불확실성에 대해 강인하고 향상된 성능을 시뮬레이션 및 실험결과를 통해 검증하였다.
In this paper a parameter identification problem for a damped sine-Gordon equation is studied from the theoretical and numerical perspectives. A spectral method is developed for the solution of the state and the adjoint equations. The Powell's minimization method is used for the numerical parameter identification. The necessary conditions for the optimization problem are shown to yield the bang-bang control law. Numerical results are discussed and the applicability of the necessary conditions is examined.
This paper is concerned with the control problem $$ \dot{x}(t) = F(x) + u(t)G(x), t \in [0,T], x(0) = 0, $$ where F and G are smooth vector fields on $R^n$, and the admissible controls u satisfy the constraint $$\mid$u(t)$\mid$ \leq 1$. We provide the sufficient condition that the bang-bang trajectories having different switching orders intersect.
This paper proposes a algorithm to obtain a time-varing system parameters for the optimal controller. The proposed algorithm is enlarged from tile optimal sorting algorithm. It applies to Bang-Bang control and compares with CGD Method. We confirm that the proposed algorithm is excellent.
Time-optimal control for dmping a one-dimensional xenon-induced spatial power oscillations in pressurized water reactor is studied. Linearized system equations describing the spatial xenon oscillations have been derived based on lambda mode analysis. Optimal control strategies, eventually bang-bang controls, have been drawn applying Pontryagins Minimum Principle, subject to a band constraint on available contros strength. Validity of the linearized system equations and optimal control strategies derived has been demonstrated through conputer simulations which incorporate the finite difference method for one dimensional axial geometry, for the soulution of the two-group neutron diffusion equations. The results obtained through computer simulations show that xenon-induced transients can be suppressed successfully with bang-bang control.
This paper presents the design of a now controller for the read/write head of a hard disk drive. The general controller for seeking is the time-optimal control. However if we use only the time optimal control law, this could be vulnerable to chattering effect. To solve this problem, we propose a modified controller design algorithm in this paper. The proposed controller consists of bang-bang control for seeking and sliding-mode control for tracking. Moreover, to test the robustness and stability of control system, a bounded disturbance is selected to maximize a severity index. Simulation results show the superiority of the proposed controller through comparison with time optimal VSC(variable structure control).
An electric furnace, inside which desired temperatures are kept constant by generating heat, is known to be a difficult system to control and model exactly because system parameters and response delay time vary as the temperature and position are changed. In this study the heating system of ceramic drying furnaces with time-varying parameters is mathematically modeled as a second order system and control parameters are estimated by using a RIV (Recursive Instrumental-Variable) method. A modified bang-bang control with magnitude tuning is proposed in the time optimal temperature control of ceramic drying electric furnaces and its performance is experimentally verified. It is proven that temperature tracking of adaptive time optimal control using a second order model is more stable than the GPCEW (Generalized Predictive Control with Exponential Weight) and rapidly settles down by pre-estimation of the system parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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