This paper presents an observer-based chattering free robust optimal control scheme to regulate the total power of a nuclear reactor. The non-linear model of nuclear reactor is linearized around a steady state operating point to obtain a linear model for which an optimal second order integral sliding mode controller is designed. A second order integral sliding mode observer is also designed to estimate the unmeasurable states. In order to avoid the chattering effect, the discontinuous input of both observer and controller are designed using the super-twisting algorithm. The proposed controller is realized by combining an optimal linear tracking controller with a second order integral sliding mode controller to ensure minimum control effort and robustness of the closed-loop system in the presence of uncertainties. The condition for the selection of gains of discontinuous control based on the super-twisting algorithm is derived using a strict Lyapunov function. Performance of the proposed observer based control scheme is demonstrated through non-linear simulation studies.
A non-linear vehicle model and an observer are designed to observe the yaw rate and the body side slip angle when a vehicle is turning maneuver in this study. The developed vehicle model is a full car model and has fourteen degree of freedom. A Luenberg observer is applied to develop the observer. The vehicle model is validated with a reference result and shows good accordance. The observer is tested on dry asphalt, wet asphalt and snow paved road. The results prove the performance of observer is robust and reliable.
This paper presents an observer-based robust controller for constant reference tracking of linear time invariant systems with polytopic model uncertainties. To this end, this paper not only designs a robust integral controller gain but also suggests how to determine the robust observer gain and the observer model used in the observer. Since the observer model selection is not obvious due to the polytopic uncertainties, particular attention needs to be paid to that. This paper computes the robust controller and observer gains first. Then, the observer model is selected in a way that the whole closedloop is stable and LMIs are used in the middle of choosing the gains and observer model. Simulation examples show that the proposed observer-based feedback control successfully achieves robust reference tracking.
Since most disturbance observer (DOB) approaches have been limited to minimum-phase systems (or systems having no zero dynamics), we propose a new DOB structure that can be applied to non-minimum phase systems. The new structure features an additional system, which is called as V-filter, whose role is to yield a minimum phase system when connected with the plant in parallel. In order to design the V-filter systematically we first consider a class of linear systems that can be stabilized via PID controller. By inverting the controller's transfer function, we can simply construct the filter. A convenient way of designing V-filter is presented by using an iterative linear matrix inequality (LMI) algorithm. With an illustrative example the simulation result shows that substantial improvement in the performance has been achieved compared with the control system without the DOB.
본 논문에서는 비선형 시스템의 슬라이딩 모드 관측기 설계에 대해서 논의한다. 제어 대상인 비선형 시스템을 모델링 하는데 있어서 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델 기법을 이용하였고, 이때 발생할 수 있는 모델 불확실성과 외란에 대해 그 것의 최대 최소 범위를 안다고 가정하였다. 제안된 시스템의 LMI (Linear Matrix Inequality)를 기반으로 한 슬라이딩 모드 관측기 설계 방법에서는 관측기와 시스템의 차이를 슬라이딩 표면으로 설정한다. 안정한 슬라이딩 표변을 갖는 슬라이딩 관측기의 존재 가능성을 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 슬라이딩 모드 관측기 이득은 LMI 존재 조건의 해를 이용하여 구한다. 모의 실험을 통하여 논문에서 제안한 슬라이딩 모드 관측기의 성능을 시험한다.
A particle filter is one of the most famous filters. The reason why the particle filter is widely used is that particle deals with the state estimation problem for not only linear models with Gaussian noise but also the non-linear models with non-Gaussian noise and it receives great attention from many engineering fields. In the point of view state estimator, particle filter is feedforward observer. According to the characteristic of dynamic system, the feedforward observer can estimate real state. However, the speed of convergence of feedforward observer between the actual state and the estimated state cannot be satisfied. Since the particle filter is a sort of feedforward observer, the convergence speed of particle filter is slow, and the particle filter cannot estimate actual state like particle collapse problem. In order to overcome the limitation of particle filter as a kind of feedfoward estimator, we propose a new particle filter which has feedback term, called particle filter with feedback. Our proposed method is analyzed theoretically and studied by computer simulation. Comparisons are made with other filtering mehod.
In this study, an extended-state-observer (ESO) based non-linear servo control is introduced for an electro-hydrostatic actuator (EHA). Almost hydraulic systems not only are highly non-linear system that has mismatched uncertainties and external disturbances, but also can not measure some states. ESO that only use an output signal can be used to compensate these uncertainties and estimate unmeasurable states. To improve the position tracking performance, the barrier Lyapunov function (BLF) that can guarantee an output tolerance is introduced for the position tracking error signal of back stepping control procedures. Finally, the proposed servo control is compared with the proportional-integral (PI) control.
In this paper, we consider the robust non-fragile $H_{\infty}$ output feedback controller design method for uncertain descriptor systems with feedback and observer gain variations. The existence condition of observer-based robust and non-fragile $H_{\infty}$ output feedback controller and the controller design method are Presented on the basis of linear matrix inequality approach. The proposed robust non-fragile $H_{\infty}$ output feedback controller guarantees asymptotic stability, non-fragility, $H_{\infty}$ norm bound within a prescribed level in spite of disturbance, parameter uncertainty, and feedback/observer gain variations.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권3호
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pp.244-250
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2002
This paper proposed a modified observer based on Busawon's high gain observer using an appropriate time depended function, which can be chosen to make each estimated state converge faster to its real value. The stability of the modified observer is proved by using Lyapunov function. The modified nonlinear observer is applied to estimate the states in stirred tank bioreactor: out-put substrate concentration, output biomass concentration and the specific growth rate of the process. The convergences of the modified observer and Busawon's observer are compared trough simulation results. As the results, the modified observer converges faster to its real value than the well-known Busawon's observer.
This paper presents a new method for estimating rotor resistance of induction motor. The rotor resistance changes dramatically with temperature and frequency. Speed is controlled by PID as it is simplest and most intuitive control method. The change in rotor resistance has a great influence on the performance of IM. In this paper rotor resistance is estimated using Non Linear Disturbance Observer. The model uncertainty and system non linearity are treated as disturbance in this method. Using NDO it does not require an accurate dynamic model to achieve high precision motor control. Controller with NDO has more superior tracking performance. Simulation results are presented to show the validity of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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