Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.2
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pp.113-120
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1999
One of the important challenges facing control engineers in developing automated machineryis to be able to monitor the machines using remote sensors. Observrs are often used to reconstruct the machine variables of interest. However, conventional observers are unalbe to observe the machine variables when the machine models, upon which the observers are based, have inputs that cannot be measured. Since this is often the case, the authors previsously developed a steady-state optimal state and input observer for time-invariant systems [1], this paper extends that work to time-variant systems. A recursive observer, similar to a Kalman-Bucy filter, is developed . This optimal observer minimizes the trace of the error variance for discrete , linear , time-variant, stochastic systems with unknown inputs.
In the previous work, the authors studied the problem of robust discretization of linear time-invariant systems with polytopic uncertainties, where linear matrix inequality (LMI) conditions were developed to find an approximate discrete-time (DT) model of a continuous-time (CT) system with uncertainties in polytopic domain. The system matrices of obtained DT model preserved the polytopic structures of the original CT system. In this paper, we extend the previous approach to solve the problem of robust discretization of polytopic uncertain systems with aperiodic sampling. In contrast with the previous work, the sampling period is assumed to be unknown, time-varying, but contained within a known interval. The solution procedures are presented in terms of unidimensional optimizations subject to LMI constraints which are numerically tractable via LMI solvers. Finally, an example is given to show the validity of the proposed techniques.
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.
In this paper, we deal with the stability of linear discrete systems with time-varying delays and unstructured uncertainty. Stability conditions are derived based on Lyapunov stability theory, and can include the effect of uncertainty. The unstructured uncertainty in the papaer which can not be figured out its exact characteristics and only can be expreesed by its magnitude is considered. Compared with the previous results on the stability, the new results can expand the applicable systems and alleviate the stability conditions which are more effective and powerful. The proposed stability condition is expressed in the form of an simple inequality, and includes the both effects of the uncertainties and time-varying delay. We present the results comparing the new stability condition with the existing results, and verify the effectiveness and the superiority of the proposed results through numerical example.
This paper focuses on the $H_{\infty}$ filter design problem for offshore steel jacket platforms. Its objective is to design a full-order state observer for offshore platforms in presence of unknown disturbances. To make the method more practical, it is assumed that the measured variables are available at discrete-time instants with time-varying sampling time intervals. By modelling the sampling intervals as a bounded time-varying delay, the estimation error system is expressed as a time-delay system. As a result, the addressed problem can be transformed to the problem of stability of dynamic error between the system and the state estimator. Then, based on the Lyapunov-Krasovskii Functional (LKF), a stability criterion is obtained in the form of Linear Matrix Inequalities (LMIs). According to the stability criterion, a sufficient condition on designing the state estimator gain is obtained. In the end, the proposed method is applied to an offshore platform to show its effectiveness.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.151-157
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2008
A non-fragile guaranteed cost control (GCC) problem is presented for a class of discrete time-delay nonlinear systems described by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The systems are assumed to have norm-bounded time-varying uncertainties in the matrices of state, delayed state and control gains. Sufficient conditions are first obtained which guarantee that the closed-loop system is asymptotically stable and the closed-loop cost function value is not more than a specified upper bound. Then the design method of the non-fragile guaranteed cost controller is formulated in terms of the linear matrix inequality (LMI) approach. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed design method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.8
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pp.1429-1433
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2008
In this paper, we consider the design method of robust guaranteed cost controller for discrete-time singular systems with norm-bounded time-varying parameter uncertainty. In order to get the optimum(minimum) value of guaranteed cost, an optimization problem is given by linear matrix inequality (LMI) approach. The sufficient condition for the existence of controller and the upper bound of guaranteed cost function are proposed in terms of strict LMIs without decompositions of system matrices. Numerical examples are provided to show the validity of the presented method.
This paper discusses approximation modelling of discrete-time linear time-varying system(LTVS). The wavelet theory and genetic algorithm are considered as a tool for representing and approximating a LTVS. The joint time-frequency properties of wave analysis are appropriate for describing the LTVS. Simulation results is included to illustrate the potential application of the technique.
This paper discusses approximate modelling of discrete-time linear time-varying system(LTVS). The wavelet transform is considered as a tool for representing and approximating a LTVS. The joint time-frequency properties of wave analysis are appropriate for describing the LTVS. Simulatly results is included to illustrate the popential application of the technique.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.35T
no.1
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pp.33-39
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1998
This paper discusses approximation modelling of discrete-time linear time-varying system(LTVS). The wavelet transform is considered as a tool for representing and approximating a LTVS. The joint time-frequency properties of wave analysis are appropriate for describing the LTVS. Simulation results is included to illustrate the potential application of the technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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