In this paper, we propose a new method of designing a reduced-order controller for a linear discrete-time system. Firstly, we study a design problem for a two-degree-of-freedom control system with a feedforward controller. Secondly, in order to obtain a reduced-order controller, frequency-weighted least squares approximation problems are considered. Thirdly, we propose a synthesis procedure of a reduced-order controller. Finally, an example is given to illustrate the effectiveness of this proposed method.
In this paper, we consider the decentralized reduced-order H$_{\infty}$ controller for the general plant. Simplifying method is suggested for the general plant with the decentralized controller structure. When the controller is reconstructed for the original system, the decentralizability of the controller for the transformed system is generally destroyed with the older method. We solve this problem. For the simplified system, the structure of the decentralized controller is suggested..
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.6
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pp.836-844
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2008
This paper presents an approach to order reduction of linear parameter varying controller for polytopic model. Feasible solutions which satisfy relevant linear matrix inequalities for constructing full-order parameter varying controller evaluated at each polytopic vertices are first found. Next, sufficient conditions are derived for the existence of a right coprime factorization of parameter varying controller. Furthermore, a singular perturbation approximation for time invariant systems is generalized to reduce full-order parameter varying controller via parameter varying right coprime factorization. This generalization is based on solutions of the parameter varying Lyapunov inequalities. The closed loop performance caused by using the reduced order controller is developed. To examine the performance of the reduced-order parameter varying controller, the proposed method is applied to reduce vibration of flexible structures having the transverse-torsional coupled vibration modes.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.5
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pp.812-818
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2017
In this paper, we design a reduced-order disturbance observer (DOB) controller for an EMS (Electro-Magnetic Suspension) system with mass uncertainty. Compared with conventional DOB controller, the proposed reduced-order DOB controller can be implemented in a simpler way, since it uses reduced order nominal model and Q-filter. It is shown that the nominal model for the proposed DOB controller should be carefully chosen in order to achieve the robust stability in the present of mass uncertainty. Computer simulation results to validate the effectiveness of the proposed DOB controller are included.
In this paper, an approach to the reduced order H$_{\infty}$ controller synthesis is proposed. This approach employs the frequency weighted model reduction whose frequency weights are deduced from the closed-loop system regarding the controller order reduction errors as uncertainties in a plant, while the resultant reduced order H$_{\infty}$ controller guarantees prescribed H$_{\infty}$ control performances.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.2
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pp.20-27
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1996
In this paper, we propose a coprime factor model reduction method to get a reduced order controller in $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem with frequency weighting functions. for this purpose, the given $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem is transformed into robust stabilization problem with coprime factor uncertainty of given plant. This method is to define frequency weighted coprime factors of plant in CSD (chain scattering description) form and reduce the coprime factors using weighted balanced truncation. then a controller is designed to the reduced order coprime factors using J-lossless coprime factorization method. Using this approach, the robust stability condition is derived and good performance is preserved in closed loop system with the given plant and the reduced order controller. Also the order of reduced controller for guaranteeing the robust stability can be determined before designing the reduced controller. The proposed method behaves well in both stable and unstable plant.
For the anti-sway control of traveling cranes, there are several solutions, i.e., by fuzzy control, by optimal control theory, etc. Each of them is reported to be effective. And, H infinity control and $H_2$ control can be also used. However, the full order observer which estimates all states in the controlled object is used in these methods. Therefore, the orders of these controllers are apt to be higher than that of the optimal controller, etc. Because the conventional H2 controller which minimizes $H_2$ norm consists of two parts, that is: feedback gains which make the controlled object stable and the full order observer which estimate those states. If the minimal order observer is used instead of the full order one, the order of the controller can be reduced. In this paper, we propose a new method based on the minimalization of $H_2$ norm using the minimal order observer. And, we confirm the effect of a new $H_2$ controller in the experiments of the anti-sway control of a traveling crane.
A reduced-order linear feedback controller, which is used to control the linear disturbance in two-dimensional plane Poiseuille flow, is applied to a boundary layer flow for stability control. Using model reduction and linear-quadratic-Gaussian/loop-transfer-recovery control synthesis, a distributed controller is designed from the linearized two-dimensional Navier-Stokes equations. This reduced-order controller, requiring only the wall-shear information, is shown to effectively suppress the linear disturbance in boundary layer flow under the uncertainty of Reynolds number. The controller also suppresses the nonlinear disturbance in the boundary layer flow, which would lead to unstable flow regime without control. The flow is relaminarized in the long run. Other effects of the controller on the flow are also discussed.
An AMD control system is usually built based on the original model of a target building. As a result, the fact leads a large calculation workload exists. Therefore, the orders of a structural model should be reduced appropriately. Among various model-reduction methods, a suitable reduced-order model is important to high-rise buildings. Meanwhile, a partial structural information is discarded directly in the model-reduction process, which leads to the accuracy reduction of its controller design. In this paper, an optimal technique is selected through comparing several common model-reduction methods. Then, considering the dynamic characteristics of a high-rise building, an improved balanced truncation (BT) method is proposed for establishing its reduced-order model. The abandoned structural information, including natural frequencies, damping ratios and modal information of the original model, is reconsidered. Based on the improved reduced-order model, a new reduced-order controller is designed by a regional pole-placement method. A high-rise building with an AMD system is regarded as an example, in which the energy distribution, the control effects and the control parameters are used as the indexes to analyze the performance of the improved reduced-order controller. To verify its effectiveness, the proposed methodology is also applied to a four-storey experimental frame. The results demonstrate that the new controller has a stable control performance and a relatively short calculation time, which provides good potential for structural vibration control of high-rise buildings.
This paper is concerned with the design of a robust tracking controller using a state observer on a robotic manipulator under the disturbance. The controller is designed to follow a step or ramp reference input without steady state error in the presence of a disturbance and a system parameter variation. In most cases, since all the state vectors are not measured, unmeasurable state vectors must be estimated or reconstructed. A reduced order observer is proposed to estimate unmeasurable state vectors of the non-linear system. Some problems are caused by the Coulomb friction, the disturbance, and the spring effect of a link between the drive motor and the manipulator arm. The state variables, directly measured and estimated by the reduced order observer, are fed back to the controller. When the robot system exhibits the 'limit cycle, the feedback gains initially obtained by optimal control theory are changed. As a result, the limit cycle is eliminated by the new controller gains,
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