A synthesis method of the reduced-order extended Luenberger observer (ROELO) and its design procedure for a nonlinear dynamic system are presented. This paper proposes a method to reduce the order of the observer and to ! elect the observer gain matrix. The proposed algorithm is applied for high performance induction motor drives without a speed sensor The simulation and experiment results show that the proposed ROELO provides both rotor flux and rotor speed estimation with good performance.
In the speed control system of motors using the low resolution rotary encoder, the period of encoder pulse becomes longer than the sampling time for speed control in the range of very low speed. Therefore, it is difficult to obtain accurate speed information. In this paper, the speed estimating method at the very low speed region using reduced order torque observer, which has been widely used, is examined. The results of simulation show that the characteristics of the speed control at the very low speed region is improved by using the reduced order torque observer.
Many different schemes of the adaptive observer and controller have been developed for both continuous and discrete systems. In this paper we have presented a new scheme of the reduced order adaptive observer for the single input discrete linear time invariant plant. The output equation of the plant, is transformed into the bilinear form in terms of system parameters and the states of the state variable filters. Using the plant output equation the discrete implicit adaptive observer based on the similar philosophy to Nuyan and Carroll is derived and the parameter adaptation algorithm is derived based on the exponentially weighted least square method. The adaptive model following control system is also constructed according to the proposed observer scheme. The proposed observer and controller are rather than simple structure and have a fast adaptive algorithm, so it may be expected that the scheme is suitable to the practical application of control system design. The effectiveness of the algorithm and structure is illustrated by the computer simulation of a third order system. The simulation results show that the convergence speed is proportinal to the increasing of weighting factor alpha, and that the full order and reduced order observer have similar convergence characteristics.
A reduced order observer is developed for depth control of a hybrid underwater glider which combines the good aspects of a conventional autonomous underwater vehicle and a underwater glider. State variables include the center of gravity of the robot and the weight of the buoyancy bag, which can not be directly measured. By using the mathematical model and available information such as directional velocities, accelerations, and attitudes, we developed a Luenberger's reduced order observer to estimate the center of gravity and the buoyancy weight. By simulations using Matlab/Simulink, the efficiency of the proposed observer is shown, where a LQR controller using full state variables is adopted as a depth controller.
For the anti-sway control of traveling cranes, there are several solutions, i.e., by fuzzy control, by optimal control theory, etc. Each of them is reported to be effective. And, H infinity control and $H_2$ control can be also used. However, the full order observer which estimates all states in the controlled object is used in these methods. Therefore, the orders of these controllers are apt to be higher than that of the optimal controller, etc. Because the conventional H2 controller which minimizes $H_2$ norm consists of two parts, that is: feedback gains which make the controlled object stable and the full order observer which estimate those states. If the minimal order observer is used instead of the full order one, the order of the controller can be reduced. In this paper, we propose a new method based on the minimalization of $H_2$ norm using the minimal order observer. And, we confirm the effect of a new $H_2$ controller in the experiments of the anti-sway control of a traveling crane.
THIS PAPER IS PROPOSED A NOVEL FLUX OBSERVER BASED ON GOPINATH REDUCED ORDER OBSERVER FOR VECTOR CONTROL OF INDUCTION MOTOR. WE SUGGEST RESULT OF SIMULATION ON THE PAPER. WE WILL CONSTRUCT FLUX VECTOR FEEDBACK CONTROL TYPE FOR INDUCTION MOTOR USING FULX OBSERVER.
This paper describes a design and a verification of linear state observers for a motorized seat belt system to estimate state information such as angular velocity and load torque. The motorized seat belt system provides functions to protect passengers and improve passenger's convenience. To realize these functions, sensors which can measure an angular velocity and load torque are needed. By use of the linear state observer, state information can be estimated without sensors. The motorized seat belt system is analysed and represented as a state space model which contains load torque as an augmented state. By the developed state space model, a full and reduced order observer are designed and verified by experiments. The full and reduced order observer are also compared from points of view of execution time and noise robustness.
In order to control the transient torsional vibration of rotational shaft system, the torsional stiffness of it has been taken into account in modelling the plant. In this paper the observer and controller has been designed in two ways. One is to consider the torsional stiffness and the other is to idealize the rotational shaft as rigid body. The third order observer considering torsional stiffness shows stable response on computer simulation. When the observer is designed on assumption of the rotational shaft being rigid body, the reduced order observer shows stable response whereas the full order observer shows unstable response.
In this paper, we design a reduced-order disturbance observer (DOB) controller for an EMS (Electro-Magnetic Suspension) system with mass uncertainty. Compared with conventional DOB controller, the proposed reduced-order DOB controller can be implemented in a simpler way, since it uses reduced order nominal model and Q-filter. It is shown that the nominal model for the proposed DOB controller should be carefully chosen in order to achieve the robust stability in the present of mass uncertainty. Computer simulation results to validate the effectiveness of the proposed DOB controller are included.
This paper deals with ROLSO (Reduced Order Luenberger State Observer) design to prevent jackknifing phenomenon of articulated vehicles consisting of the tractor and semi-trailer by using GPS. In addition, by applying the regulator system using ROLSO feedback system, simulation's result presents that articulated vehicle's states are stabilized than the human's PR time (Preception Response time) rapidly. This simulation verifies that the automatic control of articulated vehicle's can be applied for the accident prevention for the time that the driver is unable to manage with the sudden accident. For this simulation, by using the equation of planar motion, the modeling of the articulated vehicle was performed. This modeling was expressed in the state space model. And FOLSO (Full Order Luenberger State Observer), ROLSO were designed by using the state space model of an articulated vehicle's dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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