This paper is focussed on the problem of robustly stabilizing a transformable linear time-varying system. The considered system is a class of state feedback transformable linear systems. First, the real linear time-varying system is transformed into the linear time invariant system composed with the time-invariant linear part and the time-varying uncertainty part. Second, the solution to a quadratic stabilization problem in the transformed linear system is give via' Lyapunov methods. Then this solution is used to construct a stabilizing linear control law for the real linear time-varying system.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.105-109
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2008
A robust optimal control system design algorithm in active suspension equipment adopting linear matrix inequalities control system design theory is presented. The validity of the linear matrix inequalities robust control system design in active suspension system through the numerical examples is also investigated.
To control nonlinear chemical processes, a new neural linearizing control scheme is proposed. This is a hybrid of a radial basis function(RBF) network and a linear controller, thus the control action applied to the process is the sum of both control actions. Firstly, to train the RBF newtork a linear reference model is determined by analyzing the past operating data of the process. Then, the training of the RBF newtork is iteratively performed to minimize the difference between outputs of the process and the linear reference model. As a result, the apparent dynamics of the process added by the RBF newtork becomes similar to that of the linear reference model. After training, the original nonlinear control problem changes to a linear one, and the closed-loop control performance is improved by using the optimum tuning parameters of the linear controller for the linear dynamics. The proposed control scheme performs control and training simultaneously, and shows a good control performance for nonlinear chemical processes.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권3호
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pp.62-68
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2002
To satisfy the requirement of the one axis linear positioning system, which is following control of the desired trajectory without following error and is the high positioning accuracy, feed-forward loop having cogging force model is proposed. In the one axis linear positioning system with linear PM motor, cogging force acting as disturbance is modeled analytically. Analytic model of cogging force is verified by result measured from positioning system constructed with linear PM motor. Measured result is very similar with proposed analytic model. Cogging force model is used as feet forward loop in control scheme of linear positioning system. Cogging force feed-forward'loop is obtained from analytic model of cogging farce. Trajectory following error is reduced from 300nm to 100nm by applying the proposed cogging farce feed-forward loop. By using analytic model of cogging force, the control scheme is simplified. Also this analytic model is applicable to calculation of characteristic value of positioning system in design process.
To fulfill recent requirements for high quality products in steel rolling process, fast responding and easily tunab control system is required and ILQ(Inverse Linear Quadratic) control system may be one of such alternatives. In this paper characteristics of ILQ control and its application to BUR(Back-Up-Roll) eccentricity in strip rolling mill is discussed and compared to polynomial control approaches. Also the rolling mill model and basic principle to control thickness of srip are introduced with control effect by polynomial methods.
In this paper feedback linearization of valve-controlled nonlinear hydraulic velocity control system is studied. The $C^{\infty}$ nonlinear transformation T is obtained, and it is shown that this transformation is global one. Linear equivalence of nonlinear hydraulic velocity control system is obtained by this global nonlinear transformation, and linear state feedback control law is applied to this linear model. It is shown that this transformation method is to the linear approximation by simulation study..
This paper is concerned with the development of linear magnetic actuator for active vibration control. The newly developed linear magnetic actuator consists of permanent magnets and copper coils. On the contrary to the voice-coil type actuator, the linear magnetic actuator utilizes magnetic flux to generate the shaft movement. In this study, experiments on the prototype linear magnetic actuator were carried out to investigate its dynamic characteristics. Block and inertia forces generated by the actuator were measured. The experimental results show that the actuator can be used as both actuator and active tuned-mass damper. The linear magnetic actuator was attached to a cantilever as the active-tuned mass damper and active vibration control experiment was carried out. The experimental results show that the newly developed linear magnetic actuator can be effectively used for the active vibration control of structures.
A stable neural network control scheme for unknown non-linear systems is developed in this paper. While the control variable is optimised to minimize the performance index, convergence of the index is guaranteed asymptotically stable by a Lyapnov control law. The optimization is achieved using a gradient descent searching algorithm and is consequently slow. A fast convergence algorithm using an adaptive learning rate is employed to speed up the convergence. Application of the stable control to a single input single output (SISO) non-linear system is simulated. The satisfactory control performance is obtained.
In this paper, we develope a composite control law for linear systems with norm-bounded time-varying parameter uncertainties, which consists of a basic linear robust control do-signed so as to generate a desired transient time-response for the worst-case parameter variation and a nonlinear modification term designed so as to reduce cautiousness of the linear robust control in an adaptive manner. The proposed controller is established such that the reduction of cautiousness of the linear robust control is well incorporated into the achievement of a good transient behavior.
This paper studies on the feedback linearization of the looper system for hot strip mills, where the looper system plays an important role in regulating the strip tension. Firstly, nonlinear dynamic equations of the looper system are simply introduced. Secondly, using the static feedback linearization algorithm, a linear model of the looper system is obtained, of which usefulness is validated from comparison between the linear model and the nonlinear model, and design of LQI(Linear Ouadratic Integral optimal control) and ILQ (Inverse Linear Quadratic optimal control) looper control systems. In result, it is shown that the linear looper model by the feedback linearization well describes nonlin...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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