Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제19권3호
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pp.365-386
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2015
In this article, the linear quadratic (LQ) optimal guidance laws with arbitrary weighting functions are introduced. The optimal guidance problems in conjunction with the control effort weighed by arbitrary functions are formulated, and then the general solutions of these problems are determined. Based on these investigations, we can know a lot of previous optimal guidance laws belong to the proposed results. Additionally, the proposed results are compared with other results from the generalization standpoint. The potential importance on the proposed results is that a lot of useful new guidance laws providing their outstanding performance compared with existing works can be designed by choosing weighting functions properly. Accordingly, a new optimal guidance law is derived based on the proposed results as an illustrative example.
In this paper, we study optimal control problems for parabolic hemivariational inequalities of dynamic elasticity and investigate the continuity of the solution mapping from the given initial value and control data to trajectories. We show the existence of an optimal control which minimizes the quadratic cost function and establish the necessary conditions of optimality of an optimal control for various observation cases.
In this paper a method is presented for the optimal control of a nuclear reactor at equilibrium state by use of a digital computer. Using the optimal control theory, we formulate the control problem of the reactor as a discrete-time linear regulator problem. A quadratic performance index is defined. The effects of choosing different performance index weighting matrices to the feedback gain matrix and reactor transient responses are studied for the deterministic optimal control with all state variables accessible to measurement.
In this paper, we show based on Lyapunov theorem that the closed loop system with the constrained H$_{\infty}$ optimal controller is exponentially stable. Then the on-line feedback implementation of the constrained H$_{\infty}$ optimal control based on quadratic programs is proposed.
Optimal supervisory control strategy for the set points of controlled variables in the central cooling system has been studied by computer simulation. A quadratic linear regression equation for predicting the total cooling system power in terms of the controlled and uncontrolled variables was developed using simulated data collected under different values of controlled and uncontrolled variables. The optimal set temperatures such as supply air temperature, chilled water temperature, and condenser water temperature, are determined such that energy consumption is minimized as uncontrolled variables, load, ambient wet bulb temperature, and sensible heat ratio, are changed. The chilled water loop pump and cooling tower fan speeds are controlled by the PID controller such that the supply air and condenser water set temperatures reach the set points designated by the optimal supervisory controller. The influences of the controlled variables on the total system and component power consumption was determined. It is possible to minimize total energy consumption by selecting the optimal set temperatures through the trade-off among the component powers. The total system power is minimized at lower supply, higher chilled water, and lower condenser water set temperature conditions.
Various control algorithms are available to suppress the vibration of a system subjected to disturbances. LQ algorithm is simple and easy to implement the hardwares, but it lacks robustness for uncertainties and often causes difficulty in determining the weighting matrices. This study focuses on the effectiveness ILQ(Inverse Linear Quadratic optimal control) algorithm as the alternative to LQ applied to control the vibration of a building under the seismic excitation. The building is of moment resisting steel frames and assumed to behave within the elastic range. The brief overview of LQ and ILQ algorithms is introduced, and the displacement responses of the structure using ILQ algorithm are compared with those obtained from LQ control. The magnitude of control forces are also determined and compared for both LQ and ILQ algorithm.
In this paper, new approaches to optimal controller design for a class of discrete-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are proposed based on a relaxed approach, in which non-quadratic Lyapunov function and non-parallel distributed compensation (PDC) control law are used. New relaxed conditions and linear matrix inequality (LMI) based design methods are proposed that allow outperforming previous results found in the literature. Finally, an example is given to demonstrate the efficiency of the proposed approaches.
This paper presents a control method for time-delay systems and verifies the performance of the designed control system via real experiments. Specifically, the control method is applied to a flexible-link system with time delays. The method combines time- and frequency-domain controllers: linear quadratic optimal controller (or LQR) and lag compensator. The LQR is used to stabilize the system in optimal fashion, whereas the lag compensator is used to compensate time-delay effects by increasing the delay margin of the system. With this methodology, the maximum allowable time delay can be increased significantly. The proposed method is simple but quite practical for time-delay system control as it is based on the conventional loop-shaping method, which gives practical insights on delay-phase relationship. Simulation and experiment results show that the method presented in this paper is feasible and practical.
In this paper, we study design of a ILQ(Inverse Linear Quadratic optimal control) looper control system for hot strip mills. The looper which is placed between stands plays an important role in controlling strip width by regulating strip tension variation generated from the velocity difference of main work rolls. A Looper servo controller is designed by ILQ control theory which is an inverse problem of LQ(Linear Quadratic optimal control) control. The mathematical model for looper system is obtained by Taylor´s linearization of nonlinear differential equations. Then we designed linear controller for linearization model by using the ILQ control algorithm. Thereafter this controller is applied to the nonlinear model for model identification. As a result, we show the controller´s robustness for the model error, external disturbance and sensor noise.
A stochastic optimal LQR control problem under some integral quadratic (IQ) constraints is studied, with cross terms in both the cost and the constraint functionals, allowing all the control weighting matrices being indefinite. Sufficient conditions for the well-posedness of this problem are given. When these conditions are satisfied, the optimal control is explicitly derived via dual theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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