International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.915-927
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2008
Networked control systems(NCSs) have gained increasing attention in recent years due to their advantages and potential applications. The network Quality-of-Service(QoS) in NCSs always fluctuates due to changes of the traffic load and available network resources. To handle the network QoS variations problem, this paper presents an intelligent scheduling control method for NCSs, where the sampling period and the control parameters are simultaneously scheduled to compensate the effect of QoS variation on NCSs performance. For NCSs with network-induced delays and packet dropouts, a discrete-time switch model is proposed. By defining a sampling-period-dependent Lyapunov function and a common quadratic Lyapunov function, the stability conditions are derived for NCSs in terms of linear matrix inequalities(LMIs). Based on the obtained stability conditions, the corresponding controller design problem is solved and the performance optimization problem is also investigated. Simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.24-34
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2008
A novel neural network model, termed the standard neural network model (SNNM), similar to the nominal model in linear robust control theory, is suggested to facilitate the synthesis of controllers for delayed (or non-delayed) nonlinear systems composed of neural networks. The model is composed of a linear dynamic system and a bounded static delayed (or non-delayed) nonlinear operator. Based on the global asymptotic stability analysis of SNNMs, Static state-feedback controller and dynamic output feedback controller are designed for the SNNMs to stabilize the closed-loop systems, respectively. The control design equations are shown to be a set of linear matrix inequalities (LMIs) which can be easily solved by various convex optimization algorithms to determine the control signals. Most neural-network-based nonlinear systems with time delays or without time delays can be transformed into the SNNMs for controller synthesis in a unified way. Two application examples are given where the SNNMs are employed to synthesize the feedback stabilizing controllers for an SISO nonlinear system modeled by the neural network, and for a chaotic neural network, respectively. Through these examples, it is demonstrated that the SNNM not only makes controller synthesis of neural-network-based systems much easier, but also provides a new approach to the synthesis of the controllers for the other type of nonlinear systems.
This study proposed a new method to design a robot manipulator control system capable of tracking the trajectories of joint angles in a reasonable accuracy to cover with actual situation of varying payload, uncertain parameters, and time delay. The direct adaptive model following control method has been used to improve existing industrial robot manipulator control system design. The proposed robot manipulator controller is operated by adjusting its gains based on the response of the manipulator in such a way that the manipulator closely matches the reference model trajectories predefined by the designer. The manipulator control system studied has two loops: they are an inner loop on adaptive model following controller to compensate nonlinearity in the manipulator dynamic equation and to decouple the coupling terms and an outer loop of state feedback controller with integral action to guarantee the stability of the adaptive scheme. This adaptation algorithm is based on the hyperstability approach with an improved Lyapunov function. The coupling among joints and the nonlinearity in the dynamic equation are explicitly considered. The designed manipulator controller shows good tracking performance in various cases, load variation, parameter uncertainties. and time delay. Since the proposed adaptive control method requires only a small number of parameters to be estimated, the controller has a relatively simple structure compared to the other adaptive manipulator controllers. Therefore, the method used is expected to be well suited for a high performance robot controller under practical operation environments.
본 논문에서는 UPS 인버터의 성능 개선을 위하여 출력측 LC 필터의 커패시터 전압과 전류의 2중 제어루프를 구성하고, 2중 제어루프에 디지털 제어시스템을 채택하였다 또한, 디지털 제어기의 연산지연시간을 보상하기 위하여 이러한 연산지연시간을 인버터 플랜트의 고유한 파라미터로 가정하고, 플랜트 모델에 포함시켜 모델링 하였다. UPS 인버터 출련전압의 과도상태 응답특실을 개선하고, 파라미터 변동에 강인한 특성을 얻기 위하여 2중 제어루프에서 내부 전류 제어루프는 내부 모델 제어기를 제안하였다. UPS 인버터 출력전압의 0의 정상상태 오차를 얻기 위하여 외부 전압 제어루프는 비례 제어기와 공진 제어기를 병렬로 연결한 비례-공진 진압제어기를 제안하였다.
본 논문에서는 UPS 인버터의 성능 개선을 위하여 출력측 LC 필터의 커패시터 전압과 전류의 2중 제어루프를 구성하고, 2중 제어루프에 디지털 제어시스템을 설계하였다. 또한, 디지털 제어기의 연산지연시간을 보상하기 위하여 이러한 연산지연시간을 인버터 플랜트의 고유한 파라미터로 가정하고, 플랜트 모델에 포함시켜 모델링 하였다. UPS 인버터 출력전압의 과도상태 응답특성을 개선하고, 파라미터 변동에 강인한 특성을 얻기 위하여 2중 제어루프에서 내부 전류 제어루프는 내부 모델 제어기를 제안하였다. UPS 인버터 출력전압의 0의 정상상태 오차를 얻기 위하여 외부 전압 제어루프는 비례 제어기와 공진 제어기를 병렬로 연결한 비례-공진 전압제어기를 제안하였다. 또한, 사용자에게 쉽게 UPS의 동작 상태를 표시하기 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 이용한 UPS의 모니터링 시스템을 구현하였다.
In this paper, we consider to robust controller design problem for the linear large scale systems with the uncertainties and the time-delays. The considered time-delays are that exist in the state and the input of the subsystems and the interconnected subsystems. And the considered uncertainties are two general types that exist in the system, input and interconnected matrices. Based on the linear matrix inequality(LMI) and Lyapunov theorem, we present sufficient conditions for the existence of a controller that guarantees the asymptotic stability of systems regardless of the uncertainties and the time-delays. Also, the controller can be easily obtained by checking the feasibility of the LMI's. Finally, we show the usefulness of our results by an example.
An optimal channel input-traffic control (OCIC) policy is proposed for slotted frequency-hopped spread-spectrum multiple access communication systems. When the number of channel input packets is set to the optimal number, the conditional throughput for the OCIC policy is analyzed. The state transition probability is derived, the steady state performance is analyzed, and the mean pracket delay is obtained. It is shown that the mean packet delay decreases considerably when the priority of transmission is given to backlogged users. The smaller is the number of requency slots, the larger are the differences between the preformance of the OCIC policy and that of the other policies.
In this paper we analyzed each region of specific points and e-Δephase plane in order to make fuzzy rule base. After we composed the fuzzy control rules which can decrease rise time, delay time, maximum overshoot than basic fuzzy control rules. The composed method are converged more rapidly than single rule base in convergence region. Proposed method is alternately use at specific points of e-Δephase plane with two fuzzy control rules, that is one control rule occruing the steady state error used in transient region and another fuzzy control rule use to decrease the steady state error and rapidly converge at the convergence region. Two fuzzy control rules in the e-Δe phase plane decide the change time according to response characteristics of plants. As the results of simulation through the second order plant and the delay time plan, Proposed dual fuzzy control rules get the good response compare with the basic fuzzy control rule.
Deadbeat controlled PWM Inverter is realized. This PWM inverter performs the instantaneous control method which is based on the real-time digital feedback control and the microprocessor-based deadbeat control. For the deadbeat current controller, the system's order becomes a high order and increases computation delay time. Therefore, The delay tine produces current ripple. To minimize the current ripple, a new method based on deadbeat control theory for current regulation is proposed. It is constructed by a reduced-order state observer which predicts the output current in next sampling instant.
This paper describes a current control method for a single-phase PWM inverter. The proposed PWM inverter utilizes the instantaneous control method which is based on the real-time digital feedback control and the microprocessor-based deadbeat control. For the deadbeat current controller, the system's order becomes a high order and increases computation delay time. Therefore, The delay time produces current ripple. To minimize the current ripple, a new method based on deadbeat control theory for current regulation is proposed. It is constructed by a reduced-order state observer which predicts the output current in next sampling instant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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