If an internal combustion engine is operated by consolidated control, the minimum fuel consumption is achieved satisfying the demanded objectives. For this, it is necessary that the engine is operated on the ideal operating line which satisfies minimum fuel consumption. In this context of view, there are many tries to achieve given object. However, the parameter in the internal combustion engines are variable and depend on the operating points. Therefore, it is necessary to cope with the uncertainties such that the optimal operating may be possible. From this point of view, this paper gives a controller design method and a robust stability condition for engine torque control which satisfies the given control performance and robust stability in the presence of physical parameter perturbation. Exactly, the present paper considers a robust stability of this 2DOF servosystem with nonlinear type uncertainty in the engine system, and a robust stability condition for the servosystem is introduced. This result guarantees that if the plant uncertainty is in the permissible set defined by the given condition then a gain tuning can be carried out to suppress the influence of the plant uncertainties.
Recently, as the development of industry, the nonlinear load becomes increased. Because of nonlinear load, the variation of source voltage is generated by the impedace of source side flowed harmonic currents. For blocking harmonic currents by nonlinear load, a series active power filter operates blocking resistance of harmonic currents. The value of blocking resistance shows ideal compensating characteristic out of theoretically infinite value. But the blocking resistance is limited by the problem of the system stability and the capacity of inverter. In this paper, the value of optimum blocking resistance is found by a simulation in the applied system. In the case of unbalanced source voltages, each relation of the blocking resistance is shown. It is proved that blocking resistance of series active power filter relates to a passive filter.
Van de Vusse reactors show the maximum points in input-output steady state maps and dramatic changes in their dynamic characteristics around those maximum points. According to their operating regions, there appear sign changes in steady state gains and nonlinear characteristics such as non-minimum phase dynamics which cause difficulties in applying controllers. Many nonlinear controllers that are available and newly designed are applied to these Van de Vusse reactor processes and their performances are tested. Reactor examples with real reactions have been reported. However, due to difficulties in constructing and operating chemical reactor systems, they are not adequate to be used for real applications of control experiments and hence most of results are based on simulations studies. Here, we propose a liquid level system that realizes most of the steady state and dynamic characteristics of Van de Vusse reactor, and two nonlinear control methods that can be used as base methods to compare nonlinear controllers newly designed. Liquid level experimental system and two nonlinear control methods are very simple and can be used to test performances of nonlinear controllers in practice.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.1
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pp.1205-1210
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2001
This paper describes a methodology using neural network to compensate the nonlinear error of deriving speed for electric differential system included in electric vehicle. An electric differential system which drives each of the left and right wheels of the electric vehicle independently. The electric vehicle driven by induction motor has the nonlinear speed error which depends on a steering angle and speed command. When a vehicle drives along a curved road lane, the speed unblance of inner and outer wheels makes vehicles vibration and speed reduction. To compensate for the speed error, we collected the speed data of the inner wheel and outer wheel in various speed and the steering angle data by using an manufactured electric vehicle and the real system. According to the analysis of the acquisited data, we designed the differential speed control system based on a speed error compensator using neural network.
Kim, Young-Bok;Jeong, Jeong-Soon;Lee, Kwon-Soon;Kang, Heui-Yeong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.11
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pp.1029-1037
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2010
If an internal combustion engine is operated by consolidated control, the minimum fuel consumption is achieved and the demanded objectives are satisfied. For this, it is necessary that the engine is operated on the ideal operating line which satisfies minimum fuel consumption. In this context of view, there are many tries to achieve given object. However, the parameters in the internal combustion engines are variable and depend on the operating points. Therefore, it is necessary to cope with the uncertainties such that the optimal operating may be possible. From this point of view, this paper gives a controller design method and a robust stability condition for engine torque control which satisfies the given control performance and robust stability in the presence of physical parameter perturbation. Exactly, in this paper, we consider the robust stability problem of this 2DOF servosystem with nonlinear type uncertainty in the engine system, and a robust stability condition for the servosystem is shown. This result guarantees that if the plant uncertainty is in the permissible set defined by the given condition, then a gain tuning can be carried out to suppress the influence of the plant uncertainties.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.5
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pp.850-856
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2001
Even though the hydraulic servo system has been widely used in industrial and military equipments since it has a lot of advantages, it is not easy to design controller due to the high nonlinearities and the parametric uncertainties. The dynamic behavior of the real process in the hydraulic servo system differs from that described by its model because the model is linearized. Another reason of the difference is caused by the variety of parameters, since the system parameters of the dynamic equation are affected by the operating conditions such as temperature and pressure. In this study, the designing process of the MRNC with a PID compensator is introduced and applied to the load sensing hydraulic servo system. The results show that the designed controller guarantees the robust control performance despite of both the nonlinearities and the parametric uncertainties.
this paper presents an implementation of digital control system of speed sensorless for Reluctance Synchronous Motor (RSM) drives with direct torque control (DTC). The problem of DTC for high-dynamic performance RSM drive is generating a nonlinear torque due to a saturated nonlinear inductance curve with various load currents. The control system consists of stator flux observer, compensating inductance look-up table, rotor position/speed/torque estimator, two hysteresis band controllers, an optimal switching look-up table, IGBT voltage source unverter, and TMS320C31 DSP controller. The stator flux observer is based on the combined voltage and current model with stator flux feedback adapitve control that inputs are the compensated inductances, current and voltage sensing of motor terminal with estimated rotor angle for wide speed range. The rotor position is estimated rotor speed is determined by differentiation of the rotor position used only in the current model part of the flux observer for a low speed operation area. It does not requrie the knowledge of any montor paramenters, nor particular care for moter starting, In order to prove the suggested control algorithm, we have simulation and testing at actual experimental system. The developed sensorless control system is showing a good speed control response characterisitic result and high performance features in 20/1500 rpm with 1.0Kw RSM having 2.57 ratio of d/q reluctance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.1
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pp.95-104
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1999
In this paper we propose a fast and precise control algorithm for a mobile robot, which aims at the self-tuning control applying two multi-layered neural networks to the structure of computed torque method. Through this algorithm, the nonlinear terms of external disturbance caused by variable task environments and dynamic model errors are estimated and compensated in real time by a long term neural network which has long learning period to extract the non-linearity globally. A short term neural network which has short teaming period is also used for determining optimal gains of PID compensator in order to come over the high frequency disturbance which is not known a priori, as well as to maintain the stability. To justify the global effectiveness of this algorithm where each of the long term and short term neural networks has its own functions, simulations are peformed. This algorithm can also be utilized to come over the serious shortcoming of neural networks, i.e., inefficiency in real time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.10
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pp.1014-1021
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2008
This paper proposes an intelligent sliding mode control method for robotic systems with the unknown bound of model uncertainties. In our control structure, the unknown bound of model uncertainties is used as the gain of the sliding controller. Then, we employ the function approximation technique to estimate the unknown nonlinear function including the width of boundary layer and the uncertainty bound of robotic systems. The adaptation laws for all parameters of the self-recurrent wavelet neural network and those for the reconstruction error compensator are derived from the Lyapunov stability theorem, which are used for an on-line control of robotic systems with model uncertainties and external disturbances. Accordingly, the proposed method can not only overcome the chattering phenomenon in the control effort but also have the robustness regardless of model uncertainties and external disturbances. Finally, simulation results for the five-link biped robot are included to illustrate the effectiveness of the proposed method.
The aircraft nose landing gear (NLG) can suffer of an unstable vibration called shimmy that is responsible of discomfort and of fatigue stress on the gear strut components. An adaptive controller is proposed in this paper to cope with the aforementioned problem. It is based on a method called Modified Simple Adaptive control (MSAC) which is able of governing the NLG motion by using a feedback signal that relies on just one output of the plant. The MSAC only asks for the passivity of the controlled plant. With this aim, a parallel feedforward compensator is employed in this work to let the system satisfies the almost strictly passivity (ASP) requirements. The nonlinear equations that govern the aircraft NLG shimmy vibration behavior are used to analyzed the controlled system transient response undergoing an initial disturbance and taking into account different taxiing speed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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