A new Adaptive neural state-feedback controller for the fully nonaffine pure-feedback nonlinear system are presented in this paper. By reformulating the original pure-feedback system to a standard normal form with respect to newly defined state variables, the proposed controller requires no backstepping design procedure. Avoiding backstepping makes the controller structure and stability analysis considerably simple. The proposed controller employs only one neural network to approximate unknown ideal controllers, which highlights the simplicity of the proposed neural controller. Simulation examples demonstrate the efficiency and performance of the proposed approach.
Many modern hydraulic excavators now use EPPRVs (Electronic Proportional Pressure Reducing Valves) in their pilot systems to control the spool displacement of the main hydraulic system. However, the performance of these systems is often limited by factors such as magnetic hysteresis, mechanical wear, and transient responses influenced by operating conditions and component installation. This paper presents a pressure feedback controller for excavator pilot systems that utilize EPPRVs. This controller significantly reduces steady-state pressure control errors and mitigates the hysteresis effects commonly seen in traditional open-loop systems. To achieve this, we integrated EPPRVs with the main hydraulic valve and injected a chirp signal into the solenoid current. By doing so, we were able to measure the frequency response of the pilot system across different operating pressures and estimate the system dynamics model. Using these models, we designed a set of PI pressure feedback controllers that are guaranteed to be stable. These controllers were then integrated with a gain scheduler based on a lookup table. Experimental results demonstrate that when the developed pressure feedback controller is incorporated into the conventional open-loop controller, it effectively reduces steady-state pressure control errors and mitigates hysteresis.
A new controller design algorithm based on the Hessenberg form for linear control systems has een proposed. The controller is composed of the dynamic compensator and the state feedback (dynamic state feedback). The algorithm gives a simple way to assign the eigenstructure (eigenvalues and eigenvectors) of the closed loop system and it also provides a method to assign the frequency shapes near the corner frequencies of the closed loop transfer function matrix. Because of this property, the algorithm is called the independent frequency shape control (IFSC) method.
The Auto Tuning Controller is designed using Fuzzy set theory. And to verify its validity it is Applied to the Auto Tuner of hydraulic Control System. Fuzzy Tuning Procedures are written by linguistic model and translated into C language formation by preprocessor. Then it is executed with state feedback controller in real time, Fuzzy Logic Controller adjusts state feedback gain by proper tuning logic in each step to satisfy the desired maximum overshoot and settling time.
The primary difficulties encountered in the use of step motors are underdamped response when stopping at a specified position and dynamic instability during high-speed slewing. This paper proposes a speed and position detection scheme using the back EMF generated by the rotating permanent magnet field of a two-phase 1.8.deg. hybrid step motor, and presents its application to the state-variable feedback control of the hybrid step motor. All simulation results in a single step response show that the hybrid step motor performances such as peak overshoot and settling time are greatly improved.
This paper is concerned with non-fragile guaranteed cost state feedback controller design algorithm for descriptor systems with time-varying delay and static state feedback controller with multiplicative uncertainty. The considered uncertainties are norm-bounded and time delay is time-varying. Under the condition of controller gain variations, conditions for the existence of controller satisfying asymptotic stability and non-fragility and controller design method are derived via LMI approach. Moreover, the measure of non-fragility and the upper bound to minimize guaranteed cost function are given.
The state feedback optimal control techniques are used in designing the reactor control system. The mathematical plant model with the temperature feedback effects is established from the one delayed neutron group point kinetics equation and the singly lumped thermal-hydraulic balance equations, and is expressed in terms of state variables. The LQR (Linear Quadratic Regulator) control system is designed, being followed by the LQG (Linear Quadratic Gaussian) design to determine the optimal conditions of rod movement for the desired reactor power responses. And two different servo control schemes, the ordinary feedback system and the order increased regulating system, are proposed for the purpose of input tacking. The general control characteristics such as stability margins and output responses are discussed. Comparing each other, it is found that the order increased regulating system has far better control characteristics than the ordinary feedback system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.3
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pp.86-92
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1998
This paper deals with an output feedback H control problem for linear time ivariant systems with state delay. The proposed output feedback controller is represented by the lower linear fractional transformation of alinear time invariant system and a delay operator. Sufficient conditions for the existence of the output feedback controller are given in the form of linear matrix inequalities which are less conservative than those for the existence of a rational output feedback controler. We also present a numerical example to demonstrate the efficacy of the proposed method.of the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.36-41
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2012
This paper presents torque control of DC motor using the velocity profile based acceleration/deceleration controller for automatic guided vehicles (AGVs). This technique has some advantage; to reduce the damage of motors and to extend the life time of motors. First, we generate velocity profiles for three cases and design the state feedback controller using the generated velocity profile as a reference. The state feedback controller has servo system for solving regulation problem. For the verification, we apply the proposed method to control a cart position and shows some simulation result.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.6
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pp.554-558
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2002
In this paper, we propose a robust indirect adaptive fuzzy state feedback regulator based on Takagi-Sugeno fuzzy model. The proposed adaptive fuzzy regulator is less sensitive to singularity than the conventional one based on the feedback linearization method. Furthermore, the proposed control method is applicable to not only plants with a perfect model but also plants with an imperfect model, which causes uncertainties. We verify the global stability of the proposed method by using Lyapunov method. In order to support the achievement, the application of the proposed adaptive fuzzy regulator to the control of a nonlinear system under the external disturbance is presented and the performance was verified by some simulation result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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