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.
Dae-Young, Kim;In-Hwan, Kim;Jong-Hwa, Kim;Byung-Kyul, Lee
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권6호
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pp.946-961
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2004
A new adaptive controller which combines a model reference adaptive controller (MRAC) and a fuzzy controller is developed for unstable nonlinear time-invariant systems. The fuzzy controller is used to analyze and to compensate the nonlinear time-invariant characteristics of the plant. The MRAC is applied to control the linear time-invariant subsystem of the unknown plant, where the nonlinear time-invariant plant is supposed to comprise a nonlinear time-invariant subsystem and a linear time-invariant subsystem. The stability analysis for the overall system is discussed in view of global asymptotic stability. In conclusion. the unknown nonlinear time-invariant plant can be controlled by the new adaptive control theory such that the output error of the given plant converges to zero asymptotically.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.362-367
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1996
In this paper, the eigenstructure of a class of linear time varying systems, termed as linear quasi-time invariant(LQTI) systems, is investigated. A system composed of dynamic devices such as linear time varying capacitors and resistors can be an example of the class. To effectively describe and analyze the LQTI systems, a generalized differential operator G is introduced. Then the dynamic systems described by the operator G are studied in terms of eigenvalue, frequency characteristics, stability and an extended convolution. Some basic attributes of the operator G are compared with those of the differential operator D. Also the corresponding generalized Laplace transform pair is defined and relevant properties are derived for frequency domain analysis of the systems under consideration. As an application example, a LQTI circuit is examined by using the concept of eigenstructure of LQTI system. The LQTI filter processes the sinusoidal signals modulated by some functions.
In discrete-time controlled system, sampling time is one of the critical parameters for control performance. It is useful to employ different sampling rates into the system considering the feasibility of measuring system or actuating system. The systems with the different sampling rates in their input and output channels are named multirate system. Even though the original continuous-time system is time-invariant, it is realized as time-varying state equation depending on multirate sampling mechanism. By means of the augmentation of the inputs and the outputs over one Period, the time-varying system equation can be constructed into the time-invariant equation. In this paper, an alternative time-invariant model is proposed, the design method and the stability of the LQG (Linear Quadratic Gaussian) control scheme for the realization are presented. The realization is flexible to construct to the sampling rate variations, the closed-loop system is shown to be asymptotically stable even in the inter-sampling intervals and it has smaller computation in on-line control loop than the previous time-invariant realizations.
In this paper Legendre wavelets are used to approximate the solutions of linear time-invariant system. The Legendre wavelet and its integral operational matrix are presented and an efficient algorithm to solve the Sylvester matrix equation is proposed. The algorithm is based on the decomposition of the Sylvester matrix equation and the preorder traversal algorithm. Using the special structure of the Legendre wavelet's integral operational matrix, the full order Sylvester matrix equation can be solved in terms of the solutions of pure algebraic matrix equations, which reduce the computation time remarkably. Finally a numerical example is illustrated to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
This paper deals with eigenvalue assignment techniques for linear time-varying systems as a way of achieving feedback stabilization. For this, the novel eigenvalue concepts, which are the time-varying counterparts of the conventional (time-invariant) eigenvalue notions, are introduced. Then, the Ackermann-like formulae for SISO/MIMO linear time-varying systems are proposed. It is believed that these techniques are the generalized versions of the Ackermann formulae for linear time-invariant systems. The advantages of the proposed Ackermann-like formulae are that they neither require the transformation of the original system into the phase-variable form nor compute the eigenvalues of the original system. Two examples are given to demonstrate the capabilities of the proposed techniques.
This paper presents a new method for finding the Block Pulse series coefficients, deriving the Block Pulse integration operational matrices and generalizing the integration operational matrices which are necessary for the control fields using the Block Pulse functions. In order to apply the Block Pulse function technique to the problems of state estimation or parameter identification more efficiently, it is necessary to find the more exact value of the Block Pulse series coefficients and integral operational matrices. This paper presents the method for improving the accuracy of the Block Pulse series coefficients and derives generalized integration operational matrix and applied the matrix to the analysis of linear time-invariant system.
In the case of a linear time-varying system, it is difficult to apply the conventional stability conditions of RHC (Receding Horizon Control) to real physical systems because of computational complexity comes from time-varying system and backward Riccati equation. Therefore, in this study, a frozen time RHC for a linear discrete time-varying system is proposed. Since the proposed control law is obtained by time-invariant Riccati equation solved by forward iterations at each control time, its stability can be ensured by matrix inequality condition and the stability condition based on horizon for a time-invariant system, and they can be applied to real physical systems effectively in comparison with the conventional RHC.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.158-162
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1998
We study the decentralized stabilization problem of linear time-invariant large-scale interconnected systems with delays without any system structure. We obtain sufficient stability conditions for interconnected systems which are equivalent to disturbance attenuation of some scaled system. A decentralized output-feedback controller is obtained using standard H$\infty$ control theory. The obtained controller is delay-independent. We also obtain an observer for the interconnected system.
This paper presents a data-based stability analysis of a MIMO linear time-invariant discrete-time system, as an extension of the previous results for a SISO system. In the MIMO case, a similar discussion as in the case of a SISO system is also applied, except that an augmented input and output space is considered whose dimension is determined in relation to both the orders of the input and output vectors and the numbers of inputs and outputs. As certain subspaces of the input and output space, both output data space and closed-loop data space are defined, which contain all the behaviors of a system, respectively, with zero input in open-loop and with a control input in closed-loop. Then, we can derive the data-based stability conditions, in which the open-loop stability can be checked by using a data matrix whose column vectors span the output data space and the closed-loop stability can also be checked by using a data matrix whose column vectors span the closed-loop data space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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