Design of controller of nonlinear systems is an important part of control research. In this paper, a controller for nonlinear plants using a neural network is presented. The controller is a combination of an approximate PID controller and a neural network controller. The PID controller be used for stabilizing the process and for compensating for possible disturbances, a neural network act as feedforward controller. In this method, a RBF neural network is trained and the system has a stable performance for the inputs it has been trained for. Simulation results show that it is very effective and can realize a satisfactory control of the nonlinear system and meets the demands of the system.
This paper presents a novel neural based controller which controls the water level of the nuclear power plant steam generator. The controller consists of a model reference feedback linearization controller and a PI controller for stabilizing the feedback linearization controller. The feedback linearization controller consists of a neural network model and an inversing module which uses the neural network model for computing the control input to the steam generator. We chose Piecewise Linearly Trained Network(PLTN) and Recurrent Neural Netwrok(RNN) for an approximator of the plant and used these approximators in calculating the input from the feedback linearization controller. Combining the above two controllers gives a result of better performance than the case which uses only a PI controller Each control result of PLTN and RNN is given.
대부분의 공학 시스템은 비선형 시스템이지만 비선형 요소가 어떤 바운드된 섹터 내에서만 존재할 때 이러한 비선형 시스템을 통상 Lure-Postnikov system이라 부르며 기계 시스템에서 자주 직면하게 된다. Lure-Postnikov system을 안정화 시키는 제어기를 해석하는 방법에 대해서는 그동안 상당한 연구가 이루어져 왔지만 PID 혹은 저차 제어기와 같은 고정된 구조를 갖는 제어기의 설계에 대한 연구는 아직 미미한 상태이다. 본 논문에서는 하나의 실수 다항식과 허수 다항식의 패밀리를 Hurwitz 다항식으로 만드는 제어 변수의 조합을 선형 부등식을 통하여 구하는 최근의 연구 결과를 이용하여 Lure-Postnikov system을 안정화 시키는 제어기를 체계적으로 설계하는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 무기체계 시스템에서 흔히 쓰이는 유연한 단일 링크를 갖는 로봇 시스템에 적용하여 임의의 차수의 제어기를 체계적으로 설계할 수 있음을 보여준다.
Recently, Datta at al. [1] have developed a metDattad of obtaining the complete set of stabilizing PI, PID controllers for a given LTI system, in which tDattase are determined by solving a set of linear inequalities parameterized by the proportional(P) gain. In this paper, we provide a note about Dattaw Datta's idea can be extended to the problem of finding all stabilizing PD controllers and about an improved metDattad that allows us to calculate the admissible range of P gain more rigorously. An illustrative example is given.
In this paper, the optimal controller which decouples a coupled multivariable system and minimizes a quadratic performance index is proposed. Design of the controller is based on the two-degree-of-freedom standard model. The class of all stabilizing and decoupling controllers is parametrized first and the $H^{2}$optimal controller is obtained by using this parametrized form. An illustrative example for a $2{\times}2$ plant is given.
In this paper, we propose a generalized disturbance torque suppression control scheme of servo motors for missile fin actuators. Our controller consists of both a model based feed-forward controller and a stabilizing feedback controller. The feed-forward controller is designed such that the output of nominal plant tracks perfectly the reference position command with a desired dynamic characteristics. The feedback controller stabilizes the overall closed loop system. Furthermore, the feedback controller contains a free function that can be chosen arbitrary. The free function can be designed so as to achieve both the suppression of disturbances and the robustness to model uncertainties. In order to illuminate the superior performance of our control scheme to the conventional ones, we present some simulation results.
In this paper, we design the robust $H_{\infty}$ controller for water level control of steam generator using a mixed $H_{\infty}$ optimization with model-matching method. Firstly we choose the desired model which has good disturbance rejection performance. Secondly we design a stabilizing controller to keep the model-matching error small and also provide sufficiently large stability margin against additive perturbations of the nominal plant. Simulation results show that proposed robust $H_{\infty}$ controller at specific power operation has satisfactory performances against the variations of load power, steam flow rate, primary circuit coolant temperature, and feedwater temperature. It can be also observed that the proposed robust $H_{\infty}$ controller exhibits better robust stability than conventional PI controller.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권3호
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pp.240-245
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2010
The controller of a model reference adaptive control monitors the plant's inputs and outputs to acknowledge its characteristics. It then adapts itself to the characteristics it encounters instead of behaving in a fixed manner. An important part of every adaptive scheme is the adaptive law for estimating the unknown parameters on line. A more precise model is required to improve performance and to stabilize a given dynamic system, such as a satellite in which performance varies over time and the coefficients change due to disturbances, etc. After model identification, the robust controller ($H{\infty}$) is designed to stabilize the rigid body and flexible body of a satellite, which can be perturbed due to disturbance. The result obtained by the $H{\infty}$ controller is compared with that of the proportional and integration controller which is commonly used for stabilizing a satellite.
Kim, Yuen-Chung;Ahn, Jeong-Joon;Kim, Jae-Mun;Won, Chung-Yuen;Kim, Young-Real
전력전자학회:학술대회논문집
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전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.7-10
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1998
Because of simple control algorithm and easy implementation, the conventional PI controller has been widely used in industrial application. But, it is very difficult to find the optimal PI control gain. Therefore, in improperly tuned PI controller or parameter variation, to obtain optimal performance, the novel PI controller, which consist of conventional PI controller and 4-rule based fuzzy logic, are presented in this paper. The novel PI controller which exhibits a stabilizing effects on the closed-loop system, has good robustness regarding the improperly tuned PI controller or parameter variation. The simulations are performed to verify the capability of proposed control method on induction motor.
In the present study, a robust controller has been designed to control force for a pneumatic driving system considering the effect of a transmission line. Transfer characteristics of pneumatic transmission line should be changed according to the velocity of the air going through the transmission line. The designed controller is composed of two parts. The one is a feedback controller, which is composed of a stabilizing filter, a compensating filter of modelling error and a nominal model of the force control system, to compensate the influence of transmission line and improve the feedback characteristics of the control system, and, the other is a feedforward controller to achieve the control performance. Control results with the designed controller show that the robustness and performance of the control system are improved compared to the control results with a fixed gain controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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