The effects of time-sampling on nonlinear output regulation problem is investigated. Output regulatedness is preserved under time sampling as in linear systems, however output regulatability is not robust with respect to time-sampling, and thus one needs to seek an approximate nonlinear sampled-data output regulator.
적응 비례-적분-추정 (PIF) gain 및 가변구조 제어기를 사용하는 비선형 모델에 의한 하이브리드 제어방법 (NHC)이 개발되었다. 이 제어기는 모델의 불확실성에 대해 robust한 성질을 가지며 단일 입-출력 비선형 시스템의 추적제어 (tracking control)에 응용된다. 이 방법의 특징은 제어기가 각각 특정 역할을 수행하는 4개 부분으로 구성되는 것이다. 즉, 적응 P-I-F 및 가변구조 제어기로 구성된다. Lyapunov의 제 2방법으로 결정된 적응 PIF gain에 의한 제어성능 확보 및 모델의 불확실도를 평가하여 피이드백 함으로써 모델의 불확실성에 대해 robust한 제어기를 구성하였다. 가변구조 제어기는 PIF gain이 적절히 결정되지 않은 상태인 초기의 오차증가를 제어하기 위해 도입되었다. 새로 개발된 NHC방법을 원자로의 출력변동 제어에 응용한 결과 기존의 모델을 이용한 제어방법 (model-based controller)들에 비해 제어성능이 크게 개선되었다.
A robust control design procedure for a nuclear reactor has been developed and experimentally validated on the Penn State TRIGA research reactor. The utilization of the robust controller as a component of an autonomous control system is also demonstrated. Two methods of specifying a low order (fourth-order) nominal-plant model for a robust control design were evaluated: 1) by approximation based on the 'physics' of the process and 2) by an optimal Hankel approximation of a higher order plant model. The uncertainty between the nominal plant models and the higher order plant model is supplied as a specification to the ,u-synthesis robust control design procedure. Two methods of quantifying uncertainty were evaluated: 1) a combination of additive and multiplicative uncertainty and 2) multiplicative uncertainty alone. The conclusions are that the optimal Hankel approximation and a combination of additive and multiplicative uncertainty are the best approach to design robust control for this application. The results from nonlinear simulation testing and the physical experiments are consistent and thus help to confirm the correctness of the robust control design procedures and conclusions.
This paper presents a control of active suspension system for quarter-car model with two-degree-of-freedom using $H_{inf}$ and nonlinear adaptive robust control method. Suspension dynamics is linear and treated by $H_{inf}$ method which guarantees the robustness of closed loop system under the presence of uncertainties and minimizes the effect of road disturbance to system. An Adaptive Robust Control (ARC) technique is used to design a force controller such that it is robust against actuator uncertainties. Simulation results are given for both frequency and time domains to verify the effectiveness of the designed controllers.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권4호
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pp.285-302
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2010
Active aeroelastic control is an emerging technology aimed at providing solutions to structural systems that under the action of aerodynamic loads are prone to instability and catastrophic failures, and to oscillations that can yield structural failure by fatigue. The purpose of the aeroelastic control among others is to alleviate and even suppress the vibrations appearing in the flight vehicle subcritical flight regimes, to expand its flight envelope by increasing the flutter speed, and to enhance the post-flutter behavior usually characterized by the presence of limit cycle oscillations. Recently adaptive and robust control strategies have demonstrated their superiority to classical feedback strategies. This review paper discusses the latest development on the topic by the authors. First, the available control techniques with focus on adaptive control schemes are reviewed, then the attention is focused on the advanced single-input and multi-input multi-output adaptive feedback control strategies developed for lifting surfaces operating at subsonic and supersonic flight speeds. A number of concepts involving various adaptive control methodologies, as well as results obtained with such controls are presented. Emphasis is placed on theoretical and numerical results obtained with the various control strategies.
In this paper a new adaptive control algorithm is derived, with the unknown manipulator and payload parameters being estimated online. In practice, we may simplify the algorithm by not explicity estimating all unknown parameters. Further, the controller must be robust to residual time-varying disturbance, such as striction or torque ripple. Also, the reference model is a simple douple integrator and the acceleration input for robot manipulator consists of a proportion and derivative controller for trajectory tracking purposes. The validity of this control is confirmed in simulation where two-link robot manipulator shows the robust performances in spite of the existing nonlinear interaction and unknown parametrictings
In this paper, a robust controller is proposed to control a robot manipulator which is governed by highly nonlinear dynamic equations. The controller is computationally efficient since it does not require the dynamic model or parameter values of a robot manipulator. It, however, requires uncertainty bounds which are derived by using properties of revolute joint robot dynamics. The stability of the robot with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of computer simulations show that the robot system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.
When a real robot manipulator is mathematically modeled. uncertainties are not avoidable. The uncertainties are often nonlinear and time-varying. The uncertain factors collie from imperfect knowledge ok system parameters. payload change. friction. external disturbance. and etc. In this paper. we propose a class of robust hybrid controls of manipulators without knowing the exact stiffness and provide the stability analysis. Simulation results are provided to show the effectiveness of the algorithms.
In this paper, a robust controller is proposed to control a robot manipulator which is governed by highly nonlinear dynamic equations. The controller is computationally efficient since it does not require the dynamic model or parameter values of a robot manipulator. It, however, requires uncertainty bounds which are derived by using properties of serial link robot dynamics. The stability of the robot with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of computer simulations show that the robot system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.
This paper deals with robust integral tracking control problem based on Lyapunov method via FL(Feedback Linearization) in order to solve a reference tracking problem of nonlinear system with parameter uncertainties. To overcome a restrictive matching condition the uncertainties is characterized in a suitable form. The design procedure which combine FL and LMIs(Linear Matrix Inequalities) based on Lyapunov method to achieve the robust performance and stability is developed. Finally, the performance of proposed controller is demonstrated via simulation of a linear reference tracking problem in the MLS(Magnetic levitating System).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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