A study which develops a controller design methodology that has flexibility of eigenstructure assignment within the stability-robustness contraints of LQR is requried and has been performed. The previously developd control design methodology, namely, EALQR(Eigenstructure Assignment/LQR) has better performance than that of conventional LQR or eigenstructure assignment but has a constraint for the weitgting matrix in LQR, which could be indefinite for high-order system. In this paper, the effects of the indefinite Q in EALQR on the frequency domain properties are analyzed. The robustness criterion and quantitative frequency domain properties are also resented. Finally, the frequency domain properties of EALQR has been analyzed by applying to a flight control system design example.
Farhid, Morteza;Sedaaghi, Mohammad H.;Shamsi, Mousa
Smart Structures and Systems
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제19권4호
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pp.383-391
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2017
In this paper, we investigate the impacts of network topology on the performance of a distributed estimation algorithm, namely combine-then-adaptive (CTA) diffusion LMS, based on the data with or without the assumptions of temporal and spatial independence with noisy links. The study covers different network models, including the regular, small-world, random and scale-free whose the performance is analyzed according to the mean stability, mean-square errors, communication cost (link density) and robustness. Simulation results show that the noisy links do not cause divergence in the networks. Also, among the networks, the scale free network (heterogeneous) has the best performance in the steady state of the mean square deviation (MSD) while the regular is the worst case. The robustness of the networks against the issues like node failure and noisier node conditions is discussed as well as providing some guidelines on the design of a network in real condition such that the qualities of estimations are optimized.
This paper aims at presenting robustness analysis under the uncertainties of the time delay and plant parameters in symmetrically coupled dynamic systems connected through network having time delay. The delay-involved closed loop characteristic function is mathematically formulated, incorporated with active synchronization control. And the robust stability of the corresponding system is analyzed by investigating the formation of characteristic equation containing second- order terms of uncertainty variables representing delay and plant dynamics mismatches. For the two individual types of uncertainties, we elucidate details of how to compute the bounds and what they imply physically. To support the validity of the mathematical claims, numerical examples and simulations are presented.
This paper presents I-PD controller design using LQR method in a two-inerita motor system to satisfy the design specification in time domain. And to provide a systematic LQ analysis for two-inerita motor system. The tuning parameters of LQ(I-PD) controller are determinated by the relationships between the design parameters of the overshoot and the settling time which are design specifications in time domain, and the weighting factors Q and R in LQR we can achieve the performance-robustness in time domain as well as the stability-robustness.
Continuous time system deadbeat controller(CdbC) has been studied mainly since 1992 especially by Japan researchers. They suggested delay elements. These elements stem from the finite Laplace Transform which is the starting point in deadbeat control system design in continuous time system. Every transfer function is established by these elements. From some conditions such as internal model stability and peasibility of a CdbC controller. unknown polynomials or coefficients can be calculated. In this paper, optimal pole placement of the closed loop system is suggested. From this. a CdbC controller with lower order can be obtained which attains the same level of weighted sensitivity function's H$_{\infty}$ norm used as a measure of the robustness property as existing CdbCs.
In this study, we improve the performance of a speech recognition system of visual information depending on lip movements. This paper focuses on the robustness of the word recognition system with the rotation, transition and scaling of the lip images. The different methods of lipreading have been used to estimate the stability of recognition performance. Especially, we work out the special system of the log-polar mapping, which is called Mellin transform with quasi RTS-invariant and related approaches to machine vision. The results of word recognition are reported with HMM (Hidden Markov Model) recognition system.
This paper presents a robust discrete-time direct adaptive pole-placement with new discrete parameter adaptation algorithm (PAA), the standard RLS is suitably modified by adding a term which is exponentially proportional to the filtered tracking error and using a signal normalization. It is shown that it makes the overall adaptive system more robust in the presence of disturbances or unmodeled dynamics. In order to discuss the robustness improvement by using the input-output stability theory, the overall adaptive control system is reformulated and the sector theory is applied. In addition, computer simulation results are presented to complement the theoretical development.
This paper proposes an adaptive Filtered-X LMS algorithm with robustness. The proposed system updates filter parameters to keep the performance even if the conventional Active Noise Control (ANC) system well does not work. As a result of the computer simulation, the proposed system has all the advantage of the system using the conventional Filtered-X LMS algorithm. Also some results from the proposed algorithm present that the system is stable when the Adaptive filter does not work. Therefore, the proposed system using the Adaptive Filtered-X LMS algorithm must have much advantage than the system using the conventional algorithm in the side of the stability and performance.
Robust stability conditions for discrete-time variable structure control is proposed. Conventionally the discrete-time variable structure control method with a variable structure uncertainty compensator approach requires a bounded changing rate of the uncertainties to ensure robust stability. However, when uncertainties vary as a function of state variables, which occur with parametric uncertainties, it is not reasonable to assume a bounded variation on the uncertainties. In this paper, uncertainties are assumed to consist of exogenous disturbances and parametric uncertainties. An uncertainty compensator is used to deal with the former, and a robust stability condition is derived using Small Gain Theorem for the latter.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.15-22
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2004
Some recent advances in stability and optimality for the nonlinear receding horizon control (NRHC) or the nonlinear model predictive control (NMPC) are assessed. The NRHCs with terminal conditions are surveyed in terms of a terminal state equality constraint, a terminal cost, and a terminal constraint set. Other NRHCs without terminal conditions are surveyed in terms of a control Lyapunov function (CLF) and cost monotonicity. Additional approaches such as output feedback, fuzzy, and neural network are introduced. This paper excludes the results for linear receding horizon controls and concentrates only on the analytical results of NRHCs, not including applications of NRHCs. Stability and optimality are focused on rather than robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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