Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.6
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pp.505-516
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2011
The concept of the IGC(Integrated Guidance and Control) has been introduced to overcome the performance limit of the SGC(Separated Guidance and Control) loop. A new type of IGC with impact angle constraint has been proposed in this paper. Angle of attack, pitch angle rate, pitch angle and line of sight angle are considered as state variables. A controllability analysis and equilibrium point analysis have been carried out to investigate the control characteristic of the prposed IGC. The LQR(Linear Quadratic Regulator) has been adopted for the control law and detailed explanations about the adoption has been provided. The performance comparison between the IGC and the SGC has been carried out. The result of numerical simulations shows that the IGC guarantees better guidance performance than the SGC when the agile maneuver is needed for a specific guidance geometry.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.9
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pp.749-757
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2021
In transportation missions using quadrotor, the payload may change the model parameters, such as mass, moment of inertia, and center of gravity. Moreover, if position of the payload is constantly changing during flight, the effect can adversely affect the control performances. To handle this issue, we suggest Model Reference Adaptive Control based on Linear Quadratic Regulator(LQR+MRAC) to compensate the uncertainty caused by payload. Firstly, the mathematical modeling with the fixed payload is derived. Second, Linear Quadratic Regulator (LQR) is used to design the reference model and baseline controller. Also, through the Stability method, Adaptive law is derived to estimate the model parameters. To verify the performance of proposed control scheme, we compared LQR and LQR+MRAC in situations where uncertainties exist. And, when the disturbance exist, the classic MRAC and proposed controller is compared to analyze the transient response and robustness.
A new Riemannian geometric model for the controlled plant is proposed by imbedding the control vector space in the state space, so as to reduce the dimension of the model. This geometric model is derived by replacing the orthogonal straight coordinate axes on the state space of a linear system with the curvilinear coordinate axes. Therefore the integral manifold of the geometric model becomes homeomorphic to that of fictitious linear system. For the lower dimensional Riemannian geometric model, a nonlinear optimal regulator with a quadratic form performance index which contains the Riemannian metric tensor is designed. Since the integral manifold of the nonlinear regulator is determined to be homeomorphic to that of the linear regulator, it is expected that the basic properties of the linear regulator such as feedback structure, stability and robustness are to be reflected in those of the nonlinear regulator. To apply the above regulator theory to a real nonlinear plant, it is discussed how to distort the curvilinear coordinate axes on which a nonlinear plant behaves as a linear system. Consequently, a partial differential equation with respect to the homeomorphism is derived. Finally, the computational algorithm for the nonlinear optimal regulator is discussed and a numerical example is shown.
An LMI based method to construct a decentralized control law for large scale systems is discussed. It is extended to assure the stability not only of the overall system but also of each subsystem without interconnection. Then, it is simplified to have local feedback loops only for some selected subsystems.
A method to construct a memoryless feedback law for systems with multiple time-delays in the states is proposed. As a plant model, a differential-difference equation with multiple delayed terms is introduced, A stabilizability condition by memoryless feedback is presented. A feedback gain is calculated with a solution of a finite dimensional Riccati equation. It is shown that the resulting closed loop system is asymptotically stable, and moreover, it is a linear quadratic regulator for some cost functional. An alternative stabilizability condition which is easier to check is given.
In order to design the control system of the magnetic bearing for the high speed 3 phase induction motor, the mathematical modeling was conducted and LQ regulator system was designed. When the plant is controllable and detectable, the nominal stability of LQ regulator could be guaranteed. However, LQ regulator doesn't ensure the robustness of stability and performance for the real system because LQ control is the mathematical optimal theory. In this paper to ensure the robustness of stability and performance for the real system, the control systems are designed by the simulation to the variation system parameters and this method was confirmed as an effective means.
A real-time control strategy is presented for plasma control Rather than in-situ plasma variables, this is based on realtime measurements of two electrical positions that correspond to two match motors. Using the rf match monitor system, the positions were collected. The process of impedance matching was identified with variations in process factors, including rf power, pressure, and O$_2$ flow rate. A state-space model was obtained basing on autoregressive moving average model. For this model, a linear quadratic regulator was designed and applied. Simulation results revealed that match positions could accurately be regulated to follow certain positions arbitrarily chosen.
This paper considers the linear-quadratic optimal regulator problem for nonstandard singularly perturbed systems making use of the recursive technique. We first derive a generalized Riccati differential equation by the Hamilton-Jacobi equation. In order to obtain the feedback gain, we must solve the generalized algebraic Riccati equation. Using the recursive technique, we show that the solution of the generalized algebraic Riccati equation converges with the rate of convergence of O(.epsilon.). The existence of a bounded solution of error term can be proved by the implicit function theorem. It is enough to show that the corresponding Jacobian matrix is nonsingular at .epsilon. = 0. As a result, the solution of optimal regulator problem for nonstandard singularly perturbed systems can be obtained with an accuracy of O(.epsilon.$^{k}$ ). The proposed technique represents a significant improvement since the existing method for the standard singularly perturbed systems can not be applied to the nonstandard singularly perturbed systems.
This paper presents a linear state feedback control approach to the stabilization of discrete-time uncertain systems with bounded uncertain parameters. The approach is based on the LQ(linear quadratic) regulator theory and Lyapunov's stability analysis. Asymptotically stable behavior is guaranteed in the presence of parameter uncertainties, and the upper bound of the performance index is determined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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