The most important problem in target tracking can be said to be modeling the tracking system correctly. Although the simple linear dynamic equation for this model has used until now, the satisfactory performance could not be obtained owing to uncertainties of the real systems in the case of designing the filters baged on the dynamic equations. In this paper, we propose the extended robust Kalman filter (ERKF) which can be applied to the real target tracking system with the parameter uncertainties. A nonlinear dynamic equation with parameter uncertainties is used to express the uncertain system model mathematically, and a measurement equation is represented by a nonlinear equation to show data from the radar in a Cartesian coordinate frame. To solve the robust nonlinear filtering problem, we derive the extended robust Kalman filter equation using the Krein space approach and sum quadratic constraint. We show the proposed filter has better performance than the existing extended Kalman filter (EKF) via 3-dimensional target tracking example.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.3
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pp.254-262
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2008
In this paper, we propose an adaptive neural dynamic surface control (DSC) approach with $H_{\infty}$ tracking performance for full dynamics of nonlinear flight systems. It is assumed that the model uncertainties such as structured and unstrutured uncertainties, and external disturbances influence the nonlinear aircraft model. In our control system, self recurrent wavelet neural networks (SRWNNs) are used to compensate the model uncertainties of nonlinear flight systems, and an adaptive DSC technique is extended for the disturbance attenuation of nonlinear flight systems. All weights of SRWNNs are trained on-line by the smooth projection algorithm. From Lyapunov stability theorem, it is shown that $H_{\infty}$ performance nom external disturbances can be obtained. Finally, we present the simulation results for a nonlinear six-degree-of-freedom F-16 aircraft model to confirm the effectiveness of the proposed control system.
A number of algorithm using the VSS(Variable Structure System) for uncertain dynamic system are developed. But, in these algorithms, the assumption that the uncertainties are bounded and their bounds are available to the designer is involved. And bounds on the uncertainties are an important clue to guarantee the stability of the closed loop system. However, sometimes bounds on the uncertainties may not be easily obtained because of the complexity of the structure of the uncertainties. Therefore, a methodology by which the boundary values on the uncertainties can be easily obtained is required. The VSS proposed in this proposal employ the new adaptive VSS scheme for uncertain dynamic system being estimated on line. The resulting control law is simple and easy to apply to on line computer control. It can also suppress chattering and maintain good tracking precision even if unmodeled dynamics are considered. And, a new method using nonlinear switching surface is introduced so that the speed response is improved and the good transient response can be obtained. Simulation results are presented and show the advantage of the proposed adaptive VSS with nonlinear switching surfaces.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.2
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pp.7-14
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2009
In this paper we consider the problem of global finite-time stabilization for a class of uncertain nonlinear systems which include uncertainties. The uncertainties are time-varying disturbances or parameters belong to a known compact set. The proposed design method is based on backstepping and dynamic exponent scaling using an augmented dynamics, from which, a dynamic smooth feedback controller is derived. The finite-time stability of the closed-loop system and boundedness of the controller are preyed by the finite-time Lyapunov stability theory and a new notion 'degree indicator'.
There has been tighten up the need of seismic retrofit about 31 public facilites since published "Korean Earthquake Damage Prevention Law". Therefore, seismic studies have been developed and enforced the studies. Measuring dynamic stiffness of subsurface materials influence on seismic performance evaluation to build up seismic retrofit. The soil dynamic properties for seismic performance evaluation are N-value from using SPT(standard penetration test), dynamic shear elastic modulus and dynamic deformation modulus using laboratory tests. The most unscientific element in ground dynamic properties involved uncertainties is obviously N-value using SPT. This study shows that effect of N-value included natural and artificial uncertainties to seismic performance evaluation of ground structures is not only approached probabilistic analysis using FOSM method and tornado diagram, but also review how to spread effect of seismic performance evaluation of ground structures.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.11
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pp.2066-2072
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2010
In this paper, a variable structure dynamic output feedback controller with an transformed sliding surface is designed for the improved robust control of a uncertain system under unmatched system uncertainty, matched input matrix uncertainty, and disturbance satisfying some conditions. This paper is extended from the results of the static output feedback VSS in [9]. To effectively remove the reaching phase problems, an initial condition of the dynamic output is determined. The previous some limitations on the dynamic output feedback variable structure controller is overcome in this systematic design. A stabilizing control is designed to generate the sliding mode on the predetermined sliding surface S=0 and as a results the closed loop exponential stability is obtained and proved together with the existence condition of the sliding mode on S=0 for all unmatched system matrix uncertainties. To show the usefulness of the algorithm, a design example and computer simulations are presented.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2000.10a
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pp.501-508
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2000
It is demanded to find the dynamic model of a real structure to design a controller. However, as the structure has inherently infinite number of degree-of-freedom, it is impossible to obtain an exact dynamic model of the structure. Instead a reduction model with finite degree-of-freedom is used for the design of a controller. So there exists uncertainty between a real model and a reduction model which causes poor performance of control. All these uncertainties can degrade the control performance and even cause the control instability. Thus, robust control strategy considering the above uncertainties can be an alternative one to guarantee the performance and stability of the control. This study deals with the experimental verification of robust controller design for the active mass driver. $\mu$-synthesis technique is employed as a robust control strategy. Some weights are chosen based on the difference between the initial plant with which the controller is designed and the perturbed plant to be controlled having the actuator uncertainty. The robustness of $\mu$-synthesis technique is compared with the result of LQG strategy, which does not consider the uncertainty.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.2
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pp.145-152
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2004
In this paper, an S(stochastic)-eigenvalue and its corresponding S-eigenvector concept for linear continuous-time systems with probabilistic uncertainties are proposed. The proposed concept is concerned with the perturbation of eigenvalues due to the stochastic variable parameters in the dynamic model of a plant. An S-eigenstructure assignment scheme via the Sylvester equation approach based on the S-eigenvalue/-eigenvector concept is also proposed. The proposed control design scheme based on the proposed concept is applied to a longitudinal dynamics of an open-loop-unstable aircraft with possible uncertainties in aerodynamic and thrust effects as well as separate dynamic pressure effects. These results explicitly characterize how S-eigenvalues in the complex plane may impose stability on the system.
In this paper, S(stochastic)-eigenvalue concept and its S-eigenvector for linear continuous-time systems with probabilistic uncertainties are proposed. The proposed concept is concerned with the perturbation of eigenvalues due to the probabilistic variable parameters in the dynamic model of a plant. S-eigenstructure assignment scheme via the Sylvester equation approach based on the S-eigenvalue concept is also proposed. The proposed design scheme is applied to the longitudinal dynamics of open-loop-unstable aircraft with possible uncertainties in aerodynamic and thrust effects as well as separate dynamic pressure.
In this paper, S (stochastic)-eigenvalue concept and its S-eigenvector for linear continuous-time systems with probabilistic uncertainties is proposed. The proposed concept is concerned with the perturbation of eigenvalues due to the probabilistic variable parameters in the dynamic model of a plant. S-eigenstructure assignment scheme via the Sylvester equation approach based on the S-eigenvalue concept is also proposed. The proposed design schemes are illustrated by numerical examples, and applied to the longitudinal dynamics of open-loop-unstable aircraft with possible uncertainties in aerodynamic and thrust effects as well as separate dynamic pressure. These results explicitly characterize how S-eigenvalues in the complex plane may impose stability on S-eigenstructure assignment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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