The goal of this paper is to develop a nonlinear observer-based control strategy for a multi-variables continuous stirred tank reactor (CSTR). A new robust nonlinear observer is constructed to estimate the whole process state variables. The observer is coupled with a nonlinear controller, designed based on the input-output linearization for controlling the concentration and reactor temperature. The closed loop system is shown to be globally asymptotically stable based on Lyapunov arguments. Finally, computer simulations are developed for showing the performance of the proposed controller.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.2
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pp.110-115
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2000
A receding horizon FIR filter is suggested for discrete time-varying systems, combining the Kalman filter with the receding horizon strategy. The suggested filter is shown to be an FIR structure that has many good ingerent properties. The suggested filter is represented in an iterative form and also in a standard FIR form. The suggested filter turns out to be a remarkable deadbeat observer that is often robust against system and measurement noises. It is also shown that the suggested filter is an unbiased estimator irrespective of any horizon initial condition. For the amenability to parallel and systolic implementation as well as the numerical stability, a square-root algorithm for the suggested filter is presented. To evaluate performance, the suggested filter is applied to a problem of unknown input estimation and compared with the existing Kalman filter based approach.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.3
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pp.434-443
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2008
This paper develops a novel automatic parking algorithm based on a fuzzy logic controller with the vehicle pose for the input and the steering rate for the output. It localizes the vehicle by using only external sensors - a vision sensor and ultrasonic sensors. Then it automatically learns an optimal fuzzy if-then rule set from the training data, using an evolutionary fuzzy system. Furthermore, it also finds the green zone for the ready-to-reverse position in which parking is possible just by reversing. It has been tested on a 4-wheeled Pioneer mobile robot which emulates the real vehicle.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.4
no.4
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pp.323-328
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2003
In this paper new control strategy of series resonant converter system for power supply of communication station is suggested. Frequency controlled series resonant converter system is robust to load variations because it is POSR(Parallel Output Series Resonant: POSR) type. And it provides stable output voltage by changing switching frequency to input voltage variations. Firstly, operation analysis about suggested series resonant converter system was carried. Then simulations using ACSL(Advanced Continuous Simulation Langage) and experiments to actual system were carried to prove characteristics of suggested system.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.6
no.2
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pp.56-63
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2005
Some methods have been presented to avoid collisions among satellites for satellite formation flying mission. The potential function method based on Lyapunov's theory is known as a powerful tool for collision avoidance in the robotic system because of its robustness and flexibility. During the last decade, a potential function has also been applied to UAV's and spacecraft operations, which consists of repulsive and attractive potential. In this study, the controller is designed using a potential function via sliding mode technique for the configuration of satellite formation flying. The strategy is based on enforcing the satellite to move along the gradient of a given potential function. The new scalar velocity function is introduced such that all satellites reach the goal points simultaneously. Simulation results show that the controller drives the satellite toward the desired point along the gradient of the potential function and is robust against external disturbances.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.1
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pp.1-8
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2003
This paper presents a novel application method of H$_{\infty}$ optimization method to the design of Power System Stabilizer(PSS) and experimental results through hardware simulator. The approach is focused on decision of performance index and selection strategy of weighting functions together with its tuning for direct design. As the Purpose of the PSS is to increase system damping at very narrow frequency band, weighting functions are determined differently from the case of general servo system control. The designed PSS was confirmed through experiments on a hardware simulator.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.14
no.2
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pp.172-182
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2013
This paper focuses on the modeling and intelligent control of the new Eight-Rotor MAV, which is used to solve the problem of the low coefficient proportion between lift and gravity for the Quadrotor MAV. The Eight-Rotor MAV is a nonlinear plant, so that it is difficult to obtain stable control, due to uncertainties. The purpose of this paper is to propose a robust, stable attitude control strategy for the Eight-Rotor MAV, to accommodate system uncertainties, variations, and external disturbances. First, an interval type-II fuzzy neural network is employed to approximate the nonlinearity function and uncertainty functions in the dynamic model of the Eight-Rotor MAV. Then, the parameters of the interval type-II fuzzy neural network and gain of sliding mode control can be tuned on-line by adaptive laws based on the Lyapunov synthesis approach, and the Lyapunov stability theorem has been used to testify the asymptotic stability of the closed-loop system. The validity of the proposed control method has been verified in the Eight-Rotor MAV through real-time experiments. The experimental results show that the performance of the interval type-II fuzzy neural network based adaptive sliding mode controller could guarantee the Eight-Rotor MAV control system good performances under uncertainties, variations, and external disturbances. This controller is significantly improved, compared with the conventional adaptive sliding mode controller, and the type-I fuzzy neural network based sliding mode controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.4
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pp.306-311
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1996
This paper discusses the maintenance of the water level of steam generators at its programmed value. The process, the water level of a steam generator, has the nonminimum phase property. So, it causes a reverse dynamics called a swell and shrink phenomenon. This phenomenon is severe in a low power condition below 15 %, in turn makes the start-up of the power plant too difficult. The control algorithm used here incorporates a pole-assignment scheme into the minimum variance strategy and we use a parallel adaptation algorithm for the parameter estimation, which is robust to noises. As a result, the total control system can keep the water level constant during full power by locating closed-loop poles appropriately, although the process has the characteristics of high complexity and nonlinearity. Also, the extra perturbation signals are added to the input signal such that the control system guarantee persistently exciting. In order to confirm the control performance of a proposed pole-assignment self-tuning controller we perform a computer simulation in full power range.
A bi-directional tuned mass damper (BTMD) in which a mass connected by two translational springs and two viscous dampers in two orthogonal directions has been introduced to control coupled lateral and torsional vibrations of asymmetric building. An efficient control strategy has been presented in this context to control displacements as well as acceleration responses of asymmetric buildings having asymmetry in both plan and elevation. The building is idealized as a simplified 3D model with two translational and a rotational degrees of freedom for each floor. The principles of rigid body transformation have been incorporated to account for eccentricity between center of mass and center of rigidity. The effective and robust design of BTMD for controlling the vibrations in structures has been presented. The redundancy of optimum design has been checked. Non dominated sorting genetic algorithm (NSGA) has been used for tuning optimum stages and locations of BTMDs and its parameters for control of vibration of seismically excited buildings. The optimal locations have been observed to be reasonably compact and practically implementable.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.249-254
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2001
Abstract In this paper, we propose a method of cooperative control based on artifical intelligent system in distributed autonomous robotic system. In general, multi-agent behavior algorithm is simple and effective for small number of robots. And multi-robot behavior control is a simple reactive navigation strategy by combining repulsion from obstacles with attraction to a goal. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because multi-robot behavior algorithm provide on multiple constraints and goals in mobile robot navigation problems. As the solution of above problem, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for obstacle avoidance. Here, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for their direction to avoid obstacle. Our focus is on system of cooperative autonomous robots in environment with obstacle. For simulation, we divide experiment into two method. One method is motor schema-based formation control in previous and the other method is proposed by this paper. Simulation results are given in an obstacle environment and in an dynamic environment.
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