International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.3
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pp.502-507
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2005
The dual-mode strategy has been adopted in many constrained MPC (Model Predictive Control) methods. The size of stabilizable regions of states of MPC methods depends on the size of underlying feasible and positively invariant sets and the number of control moves. The results, however, may perhaps be conservative because the definition of positive invariance does not allow temporal departure of states from the set. In this paper, a concept of periodic invariance is introduced in which states are allowed to leave a set temporarily but return into the set in finite time steps. The periodic invariance can be defined with respect to sets of different state feedback gains. These facts make it possible for the periodically invariant sets to be considerably larger than ordinary invariant sets. The periodic invariance can be defined for systems with polyhedral model uncertainties. We derive a MPC method based on these periodically invariant sets. Some numerical examples are given to show that the use of periodic invariance yields considerably larger stabilizable sets than the case of using ordinary invariance.
A voltage source PWM converter based on lossless resonator and a source current control system are proposed in this paper. It is proved that steady-state deviation reduces to zero from the transfer function of source current control system, owing to the lossless resonator. The system can be controlled by the feedback control only, because of no need to use a feedforward control in the proposed a source current control system. Therefore, as using lossless resonator, control system can be simply made up. Simulations are described in the case of difference between source current and source current reference.
Park, Young-Jeen;Cha, Min;You, Young-Suk;Hong, Soon-Chan
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.07a
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pp.270-273
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1996
A scheme of observer-based MFAC(Model Following Acceleration Control) system is proposed for the robustness control of DC servo position control systems. The proposed system is composed of LMFC, variable structure feedback controller, and reduced-order state observer. As the servo motor is controlled by the acceleration command, the total servo system becomes the acceleration control system. Simulation results show that the proposed system have robust properties against parameter variations and external disturbances.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.2
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pp.87-93
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1999
This paper proposes a systematic designs methodology for the Takagi-Sugeno (TS) model based fuzzy control systems with guaranteed stability and pre-specified transient performance for the application to a nonlinear magnetic bearing system. More significantly, in the proposed methodology , the control design problems which considers both stability and desired transient performance are reduced to the standard LMI problems . Therefore, solving these LMI constraints directly (not trial and error) leads to a fuzzy state-feedback controller such that the resulting fuzzy control system meets above two objectives. Simulation and experimentation results show that the proposed LMI-based design methodology yields only the maximized stability boundary but also the desired transient responses.
LMI(Linear Matrix Inequalities) technique is implemented to control hybrid bio system with electric element Biological materials such as muscle and tissue are modeled as electrically passive element in the system. State feedback controller for the hybrid system is designed with constrained control input. The hybrid bio electrical system is characterized in terms of the time and frequency.
In this paper, dynamic modeling and adaptive control problems for a space robot system are discussed. The space robot consist of a robot manipulator mounted on a free-floating base where no attitude control is applied. Using an extended robot model, the entire space robot can be viewed as an under-actuated robot system. Based on nonlinear control theory, the extended space robot model can then be decomposed into two subsystems: one is input-output exactly linearizable, and the other is unlinearizable and represents an internal dynamics. With this decomposition, a normal form-augmentation approach and an augmented state-feedback control are proposed to facilitate the design of adaptive control for the space robot system against parameter uncertainty, unknown dynamics and unmodeled payload in space applications. We demonstrate that under certain conditions, the entire space robot can be represented as a full-actuated robot system to avoid the inclusion of internal dynamics. Based on the dynamic model, we propose an adaptive control scheme using Cartesian space representation and demonstrate its validity and design procedure by a simulation study.
The purpose of this paper is to present a new nonlinear feedback control called AACC (Augmented automatic choosing control) for nonlinear systems. Generally, it is easy to design the optimal control laws for linear systems, but it is not so for nonlinear systems, though they have been studied for many years. One of most popular and practical nonlinear control laws is synthesized by applying a linearization method by Taylor expansion truncated at the first order and the linear optimal control method. This is only effective in a small region around the steady state point or in almost linear systems. Controllers based on a change of coordinates in differential geometry are effective in wider...
This paper is concerned with the accurate position control of a rodless pneumatic cylinder using On/Off solenoid valve. A novel Intelligent Modified Pulse Width Modulation(MPWM) is newly proposed. The control performance of this pneumatic cylinder depends on the external loads. To overcome this problem , switching of control parameter using artificial neural network is newly proposed, which estimates external loads on rodless pneumatic cylinder using this training neural network. As an underlying controller, a state feedback controller using position, velocity and acceleration is applied in the switching control the system. The effectiveness of the proposed control algorithms are demonstrated...on/off solenoid valve, load estimation, MPWM, Artificial neural network.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.10
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pp.854-870
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2000
This survey paper presents and overview on eigenstructure assignment (EA) control design methodologies. EA is an excellent control design method which may be used to assign the entire eigenstructure(eigenvalues, and right or left eigenvectors) of a closed-loop linear system via a full state or an output feedback control law. In general, EA is well-sutied for incorporating classical specifications on damping, settling time, and mode or disturbance decoupling into a modern multivariable control framework. The purpose of this paper is to provide an extensive survey on EA control design methods that might serve as an introduction to a study on EA. The fundamental concepts and formulations for understanding EA problems are extensively described. The recently reported results on EA are also presented.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.7
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pp.695-700
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2014
In this paper, we utilize the CMG's momentum bias to control the roll/pitch attitude of the Quad-rotor. While the previous control approaches have used the thrust control approach, we design and add a new momentum controller (using CMG) in order to improve the transient response over the existing methods. The focal point of this paper is the design of a controller for a Quad-rotor's attitude using CMG. This leads to other tasks such as an identification of the model's parameters and mathematical nonlinear modeling. Then, the previous thrust controller is designed based on the linearized model. Finally, the overall system with our designed controller is implemented and tested in real time to show that the Quad-rotor is kept in a good balanced position faster than the traditional thrust-only control approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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