This paper presents the characteristics of the dynamic response and calibration technique on a linear variable differential transformer(LVDT). The linear error of the LVDT was proven $\pm$1% in the static calibration and $\pm$0.5% in the dynamic calibration. In this paper, the linearity error generated in the static and dynamic state of the core movement can be eliminated using the correction algorithem of the static and dynamic state derived from the least square linear approximation for the nonlinearity of the curves of direct data fitting and Lagrange polynomials. With the static and dynamic calibration method, the calibration accuracy of the LVDT can be reduced to within $\pm{0.5%.}$.
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.
Based on the dynamic anti-windup strategy a novel control methodology for state constrained control systems is presented. First a linear controller is designed for an open-loop stable plant to show a desirable nominal performance by ignoring state constraints. And then an additional dynamic compensator is introduced to preserve the nominal performance as closely as possible int he face of state constraints. This paper focuses on the second step under the assumption that a linear controller has already been designed appropriately by using an effective controller design method. By minimizing a reasonable performance index the dynamic compensator is derived explicitly which is expressed int he plant and controller parameters. the proposed method not only guarantees the total stability of the overall resulting systems but also provides desirable output performance because it solves the state-positioning problem completely.
A novel observer design methodology for linear time-invariant systems named the dynamic observer is presented. Efficient and plausible design algorithms are also provided. The dynamic observer is an extension of the usual static observer. The concept of the dynamic observer enlarges the capacity of observer design so much that well-developed advanced linear controller design techniques can be utilized to design observers. Both the dynamic observers in the form of standard and Luenburger types are considered. The essential characteristics of the dynamic observer to be qualified as an effective observer design scheme are addressed.
Linear programming has become an important tool in decision-making of modern business management. This remarkable growth can be traced to the pioneering efforts of many individuals and research organizations. The popular using of personal computers make it very easy to process those complicated linear programming models. Furthermore advanced linear programming software packages assist us to solve L.P. models without any difficult process. Even though the advanced L.P. professional packages, the needs of more detailed deterministic elements for business decisions have forced us to apply dynamic approaches for more resonable solutions. For the purpose of these problems applying to the "Mathematica" packages which is composed of mathematic tools, the simplex processes show us the flexible and dynamic decision elements included to any other professional linear programming tools. Especially we need proper dynamic variables to analyze the shadow prices step by step. And applying SAS(Statistical Analysis System) packages to the L.P. problems, it is also one of the best way to get good solution. On the way trying to the other L.P. packages which are prepared for Spreadsheets i.e., MS-Excel, Lotus-123, Quatro etc. can be applied to linear programming models. But they are not so much useful for the problems. Calculating simplex tableau is an important method to interpret L.P. format for the optimal solution. In this paper we find out that the more detailed and efficient techniques to interpret useful software of mathematica and SAS for business decision making of linear programming. So it needs to apply more dynamic technique of using of Mathematica and SAS multiple software to get more efficient deterministic factors for the sophiscated L.P. solutions.
This paper introduces a fast Fourier transform (FFT)-based spectral analysis method for the transient responses as well as the steady-state responses of linear discrete systems. The force vibration of a viscously damped three-DOF system is considered as the illustrative numerical example. The proposed spectral analysis method is evaluated by comparing with the exact analytical solutions as well as with the numerical solutions obtained by the Runge-Kutta method.
Significant increase of container flows in marine terminals requires more efficient automatic port systems. This paper presents a novel routing and collision avoidance algorithm of linear motor based shuttle cars using dynamic programming (DP). The proposed DP is accomplished online for determining optimal paths for each shuttle car. We apply our algorithm to Agile port terminal in USA.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.149-159
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2008
This paper considers the problem of adaptive fault-tolerant guaranteed cost controller design via dynamic output feedback for a class of linear time-delay systems against actuator faults. A new variable gain controller is established, whose gains are tuned by the designed adaptive laws. More relaxed sufficient conditions are derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs), compared with the corresponding fault-tolerant controller with fixed gains. A real application example about river pollution process is presented to show the effectiveness of the proposed method.
This paper introduces an emotional behavior decision model based on linear system for intelligent service robots. An emotional model should make different behavior decisions according to the purpose of the robots. We propose an emotional behavior decision model which can change the character of intelligent service robots and make different behavior decisions although the situation and environment remain the same. We defined each emotional element such as reactive dynamics, internal dynamics, emotional dynamics, and behavior dynamics by state dynamic equations. The proposed system model is a linear dynamic system. If you want to add one external stimulus or behavior, you need to add just one dimensional vector to the matrix of external stimulus or behavior dynamics. The case of removing is same. The change of reactive dynamics, internal dynamics, emotional dynamics, and behavior dynamics also follows the same procedure. We implemented a cyber robot and an emotional head robot using 3D character for verifying the performance of the proposed emotional behavior decision model.
In this paper, we present a new explicit procedure using periodic cubic B-spline interpolation polynomials to solve linear and nonlinear dynamic equation of motion governing single degree of freedom (SDOF) systems. In the proposed approach, a straightforward formulation was derived from the approximation of displacement with B-spline basis in a fluent manner. In this way, there is no need to use a special pre-starting procedure to commence solving the problem. Actually, this method lies in the case of conditionally stable methods. A simple step-by-step algorithm is implemented and presented to calculate dynamic response of SDOF systems. The validity and effectiveness of the proposed method is demonstrated with four examples. The results were compared with those from the numerical methods such as Duhamel integration, Linear Acceleration and also Exact method. The comparison shows that the proposed method is a fast and simple procedure with trivial computational effort and acceptable accuracy exactly like the Linear Acceleration method. But its power point is that its time consumption is notably less than the Linear Acceleration method especially in the nonlinear analysis.
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