Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제25권2호
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pp.321-330
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2001
Magnetic bearing system is frequently used for high-speed rotating machines because of its frictionless property. But the magnetic bearing system needs feedback controller for stabilization. This paper presents a robust controller design by using linear matrix inequality for magnetic bearing system which shows the control performance and robust stability under the physical parameter perturbations. To the end, the validity of the designed controller is investigated through computer simulation.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.123-126
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1995
Characteristics of control system design using Universal Learning Network (U.L.N.) are that a system to be controlled and a controller are both constructed by U.L.N. and that the controller is best tuned through learning. U.L.N has the same generalization ability as N.N.. So the controller constructed by U.L.N. is able to control the system in a favorable way under the condition different from the condition of the control system in learning stage. But stability can not be realized sufficiently. In this paper, we propose a robust control method using U.L.N. and second order derivatives of U.L.N.. The proposed method can realize better performance and robustness than the commonly used Neural Network. Robust control considered here is defined as follows. Even though initial values of node outputs change from those in learning, the control system is able to reduce its influence to other node outputs and can control the system in a preferable way as in the case of no variation. In order to realize such robust control, a new term concerning the variation is added to a usual criterion function. And parameter variables are adjusted so as to minimize the above mentioned criterion function using the second order derivatives of criterion function with respect to the parameters. Finally it is shown that the controller constricted by the proposed method works in an effective way through a simulation study of a nonlinear crane system.
In this paper, we presents a robust control system design for compensating hysteresis of a piezoelectric actuator-based actuation unit. First, the dynamics between the input voltage and the output displacement of the actuation unit are unravelled via a non-parametric system identification method. From the dynamic characteristics of those experimental transfer functions, a parametric model is then derived, whose dynamics match those of the non-parametric ones under various conditions on input voltages. A robust controller is constructed on the basis of this parametric model in order not only to effectively compensate the hysteresis of the actuation unit but also to guarantee the robust stability. Extensive experiments show that the proposed robust control system successfully mitigate the effect of the hysteresis and improve the tracking capability of the actuation unit.
This paper presents a control of active suspension system for quarter-car model with two-degree-of-freedom using $H_{inf}$ and nonlinear adaptive robust control method. Suspension dynamics is linear and treated by $H_{inf}$ method which guarantees the robustness of closed loop system under the presence of uncertainties and minimizes the effect of road disturbance to system. An Adaptive Robust Control (ARC) technique is used to design a force controller such that it is robust against actuator uncertainties. Simulation results are given for both frequency and time domains to verify the effectiveness of the designed controllers.
Since the behavior of an autonomous underwater vehicle (AUV) is influenced by disturbances and moments that are not accurately known, the depth control law of AUVs must have the ability to track the input signal and to reject disturbances simultaneously. Here, we proposed robust tracking control for controlling the depth of an AUV. An augmented closed-loop system is represented by an error dynamic equation, and we can easily show the asymptotic stability of the overall system by using a Lyapunov function. The robust tracking controller is consisted of the internal model of the command signal and a state feedback controller, and it has the ability to track the input signal and reject disturbances. The closed-loop control system is robust to parameter uncertainties. Simulation results showed the control performance of the robust tracking controller to be better than that of a P + PD controller.
Given a periodic reference signal or disturbance, repetitive control is a special control scheme to reduce a tracking error effectively by the periodic signal generator in the repetitive controller. In general, a repetitive controller is added on the existing feedback control system to improve the tracking performance. However, because the information used in the design of the feedback controller is not taken into account, the design problem of the repetitive controller is totally another problem irrespective of that of the feedback controller. In this paper, we present a more general method to design an add-on type repetitive controller using the information on the performance of the existing feedback control system. We first show that a robust stability condition of repetitive control systems is obtained using the well-known robust performance condition of general feedback control systems. It is also shown that we can obtain a steady-state tracking error described in a simple form without time-delay element if the robust stability condition is satisfied for the repetitive control system. From the obtained results, several design criterions for repetitive controller are provided. Through the simulation study, the feasibility of the proposed method is verified.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권1호
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pp.83-87
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2005
This paper deals with the design and evaluation of the robust controller for a synchronous generator excitation system to improve the steady state and transient stability. The nonlinear characteristics of the system is treated as model uncertainties, and then the robust control techniques are introduced into the power system stability design to take into account these uncertainties at the controller design stage. The performance of the designed controller is examined by extensive non-linear time domain simulation. It is shown that the performance of the robust controller is superior to that of the conventional PI controller. This paper also proposes an improved digital exciter control system for a synchronized generator using a digitally designed controller with database. Results show that the proposed control system manifests excellent control performance compared to existing control systems. It has also been confirmed that it is easy for the proposed control system to implement digital control.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.32-43
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1999
Adaptive robust control scheme is introduced for flexible joint manipulator with nonlinearities and uncertainties. The system does not satisfy the matching condition due to insufficient actuators for each node. The control only relies on the assumption that the bound of uncertainty exists. Thus, the bounded value does not need to be known a prior. The control utilizes the update law by estimating the bound of the uncertainties. The control scheme uses the backstepping method and constructs a state transformation. Also, stability analysis is done for both transformed system and original system.
We propose the hybrid robust controller for TDC(Time Delay Control) and SMC(Sliding Mode Control) method. TDC and SMC deal with the time-varying system parameters, unknown dynamics and unexpected disturbance. This controller is applied to follow the desired reference model for the uncertain time-varying overhead crane. The control performance is evaluated through simulation. The theoretical results indicate That the proposed controller shows excellent performance to an overhead crane with the uncertain time-varying parameters and disturbance.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.303-306
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1996
We propose a robust tuning method of the quadratic criterion based iterative learning control(Q-ILC) algorithm for discrete-time linear batch system. First, we establish the frequency domain representation for batch systems. Next, a robust convergence condition is derived in the frequency domain. Based on this condition, we propose to optimize the weighting matrices such that the upper bound of the robustness measure is minimized. Through numerical simulation, it is shown that the designed learning filter restores robustness under significant model uncertainty.
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