This paper describes the design of a robust output-feedback controller for a single-input single-output nonlinear dynamical system with a full relative degree. While all the previous research works on the output-feedback control are based on dynamic observers, a new state estimator which uses the past values of the measurable system output is proposed. We name it backward-difference state estimator since the derivatives of the output are estimated simply by backward difference of the present and past values of the output. The disturbance generated due to the error between the estimated and real state variables is compensated using an additional robustifying control law whose gain is tuned adaptively. Overall control system guarantees that the tracking error is asymptotically convergent and that all signals involved are uniformly bounded. Theoretical results are illustrated through a simulation example of inverted pendulum.
This paper presents the regulation of the output voltage and inductor currents in a Single Ended Primary Inductor Converter (SEPIC), operating in the continuous conduction mode (CCM) using a sliding mode controller. Owing to the time varying nature of the SEPIC converter, designing a feedback controller is a challenging task. In order to improve the dynamic performance of the SEPIC, a Sliding Mode Controller (SMC) is developed. The developed SMC is designed by using a state space average model. The performance of the developed controller with the SEPIC converter is validated at different working conditions through Matlab simulations. It is also compared with the performance while using a PI controller. The results show that the designed controller gives very good output voltage regulation under different operating conditions such as a varying input voltage, changes in the load and component variations. A 48V, 46W experimental setup for has been developed in an analog platform to validate the performance of the proposed SMC.
Wang, Fa Guang;Kim, Seong-Guk;Park, Seung-Kyu;Kwak, Gun-Pyong
Proceedings of the KIEE Conference
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2007.07a
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pp.1648-1649
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2007
This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM(Support Vector Machines) makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller be with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.45
no.5
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pp.469-476
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2008
In this paper, it is shown that an input-output (I/O) feedback linearized controller can be designed rationally by utilizing the time-scale properties of heave and pitch for an underwater vehicle. It is assumed that the dynamics of the vehicle is restricted to the vertical plane. An output-feedback control is designed, which stabilizes steady cruising paths. It is shown that the vehicle dynamics with acceleration as output becomes minimum phase. The dynamics can be transformed into a reduced system through a kind of partial linearization and singular perturbation technique. The reduced system is not only minimum phase but also exactly I/O linearizable via feedback. The I/O dynamic characteristics of the heave and pitch modes can be made linear and decoupled. Furthermore it becomes independent of cruising condition such as vehicle velocity. This study may help for designing autopilot systems for underwater vehicles.
This paper discuss which new dynamic control method for robot arm. It is basedon nonlinear feedback and T transformation which externally linearizes the whole system and provides simultaneous output decoupling. The nonlinear feedback augmented with optimal error correcting controller, which operates on the task error level. Computer simulation were appled to evaluate the performance of new dynamic control method. The simulation results are discussed in detail.
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.
Chopper and sensors failures resulting from electric shock and mechanical vibration generated by rail irregularities are the serious problem deteriorating the performance in the electromagnetic suspension systems. Thus, this paper proposes a reliable output feedback control scheme for the electromagnetic suspension systems in the present of chopper, gap sensor and acceleration sensor failures. The designed controller is an extended version of a novel design technique which has the design method of the output feedback controller using dynamic compensator. The benefits of this scheme are demonstrated through the simulation and experimental results for proposed controller against chopper, gap sensor and acceleration sensor failures of electromagnetic suspension system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.2
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pp.124-131
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1997
This paper presents a modified adaptive control scheme that improves the transient performance of the overall system while maintaining the asymptotic convergence of the output error. The proposed control scheme is characterized as the added outer dynamic feedback loop on the conventional adaptive control scheme. This control scheme enables various robust control methods that were developed for standard model reference adaptive controllers to be applied to the proposed controller. In contrast with the modified adaptive controllers that use augmented errors to provide additional dynamic feedback, the proposed controller uses tracking error directly, thereby reducing the tracking error significantly in the transient state and making the error insensitive to noise.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.6
no.1
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pp.85-92
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1989
For feedback control of a linear dynamic system the optimum linear state regulator (OLSR) can be implemented only if all states are available for feedback. This work demonstrates that when only the output state is available for feedback, a nonlinear controllers can give improved performance over that obtained by a proportional controller. This paper found the optimal control law by dynamic programming and principles of optimalityl. This, performances of both proportional and nonlinear controllers are compared with performance of optimum linear state regulator.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.11
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pp.990-998
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2007
Adaptive output feedback control technique using Neural Networks(NN) is proposed for uncertain nonlinear Multi-Input Multi-Output(MIMO) systems. Modified Dynamic Inversion Model(MDIM) is introduced to decouple uncertain nonlinearities from inversion-based control input. MDIM consists of approximated dynamic inversion model and inversion model error. One NN is applied to compensate the MDIM of the system. The output of the NN augments the tracking controller which is based upon a filtered error approximation with online weight adaptation laws which are derived from Lyapunov's direct method to guarantee tracking performance and ultimate boundedness. Several numerical results are illustrated in the simulation of Van der Pol system and unmanned helicopter with model uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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