This note proposes a robust LQR method for systems with structured real parameter uncertainty based on Riccati equation approach. Emphasis is on the reduction of design conservatism in the sense of quadratic performance by utilizing the uncertainty structure. The class of uncertainty treated includes all the form of additive real parameter uncertainty, which has the multiple rank structure. To handle the structure of uncertainty, the scaling matrix with block diagonal structure is introduced. By changing the scaling matrix, all the possible set of uncertainty structures can be represented. Modified algebraic Riccati equation (MARE) is newly proposed to obtain a robust feedback control law, which makes the quadratic cost finite for an arbitrary scaling matrix. The remaining design freedom, that is, the scaling matrix is used for minimizing the upper bound of the quadratic cost for all possible set of uncertainties within the given bounds. A design example is shown to demonstrate the simplicity and the effectiveness of proposed method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.5
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pp.574-578
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1998
This paper considers the robust positive real problem for linear systems with linear fractional-type norm-bounded repeated scalar block parameter uncertainty. It is shown that the robust positive real problem can be converted into the standard positive real problem without uncertainty that can be used for the analysis of the given uncertain linear system and the synthesis of a controller that robustly stabilizes and achieves the extended strict positive realness property of the closed-loop transfer function. These results can be also applied to the linear system with general structured uncertainty containing repeated scalar block parameters and are extensions of the previous works that consider only norm-boundedness of the affine unstructured uncertainty.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.12
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pp.128-141
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1998
We propose the robust nonlinear controller design methodology for the multivariable system which has hard nonlinearities (Coulomb friction, dead-zone, etc) and the structured real parameter uncertainty. The hard nonlinearity can be linearized by the RIDF technique and structured real parameter uncertainty can be modelled as the sense of Peterson-Hollot's quadratic Lyapunov bound. For this system, we apply the robust QLQG/H$_{\infty}$ control and then can obtain four Riccati equations. Because of the system's nonlinearity, however, one Riccati equation contains the nonlinear correction term that is very difficult to solve numerically, In order to treat this problem, using some transformations to Riccati equations, the nonlinear correction term can be eliminated. Then, only two Riccati equations need to design a controller. Finally, the robust nonlinear controller is synthesized via IRIDF techniques. To test this proposed control method, we consider the direct-drive robot manipulator system that has Coulomb frictions and varying inertia.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.6
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pp.517-523
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2006
This paper is focused on a robust saturation controller for the stable linear time-invariant (LTI) system involving both actuator's saturation and structured real parameter uncertainties. Based on affine quadratic stability and multi-convexity concept, a robust saturation controller is newly proposed and the linear matrix inequality (LMI)-based sufficient existence conditions for this controller are presented. The controller suggested in this paper can analytically prescribe the lower and upper bounds of parameter uncertainties, and guarantee the closed-loop robust stability of the system in the presence of actuator's saturation. Through numerical simulations, it is confirmed that the proposed robust saturation controller is robustly stable with respect to parameter uncertainties over the prescribed range defined by the lower and upper bounds.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.301-305
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1996
$\mu$ theory can handle the parametric uncertainty and produces more non-conservative controller than H$_{\infty}$ control theory. However an existing solution of the theory, D-K iteration, creates a controller of huge order and cannot handle the real or mixed real-complex perturbation sets. In this paper, we use genetic algorithms to solve these problems of the D-K iteration method. The Youla parameterization is used to obtain all stabilizing controllers and the genetic algorithms determines the values of the state feedback gain, the observer gain, and Q parameter to minimize $\mu$, the structured singular value, of given system. From an example, we show that this method produces lower order controller which controls a real parameter-perturbed plant than D-K iteration method.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.2
s.107
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pp.207-213
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2006
In our previous research, we proposed a robust saturation controller which involves both control input saturation and structured real parameter uncertainties. This controller can analytically prescribed the upper and lower bounds of parameter uncertainties, and guarantee the closed-loop robust stability of the system in the presence of actuator's saturation. And the availability and the effectiveness of the proposed robust saturation controller were verified through numerical simulations. In this paper, we verify the robust stability of this controller through experimental tests. Expecially, we show unstable cases of other controllers in comparison with this controller. Experimental tests are carried out in the laboratory using a two-story test structure with a hydraulic-type active mass damper.
since the controller is part or the overall closed-Loop system, it is necessary that the designed controller be able to tolerate some uncertainty in its coefficients. The adequate stability and performance margins are required for the designed nominal controllers. In the paper. we study the method to design the non-fragile fixed-structured controller for real parametric uncertain systems. When we impose the controller parameter perturbation, the structure of the controller must be given. Therefore, we assume that the controller has fixed-structure. The fixed-structure controller is practically necessary especially when the robust controller synthesis results in a high-order controller. In SISO systems, we propose the robust controller design method using the Mapping theorem. In the method, the plant uncertainty and controller Parameter are of the multilineal form in the stability and performance conditions. Then, the controller synthesis problem is easily recast to Linear Programming Problem.
In this note, we investigate a noniterative design method of an observer-based robust H$\_$2/ controller in the presence of structured real parameter uncertainty by applying Riccati approach based on the guaranteed cost function. Motivated by the numerical difficulty of the problem, we try to develop a simple design method named as block-diagonal approach, which can be solved by the LMIs method. By assuming the block-diagonal structure of Riccati solution, the original problem can be derived into two sequentially decoupled optimization problems as LQG control problem. The proposed method seems to be numerically efficient in obtaining a feasible compensator.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.2
s.48
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pp.83-90
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2006
In active vibration control of building, controller design considering both control input saturation of controller and parameter uncertainties of building is needed. In our previous research, we proposed a robust saturation controller which guarantees robust stability and control performance of the uncertain linear time-invariant system in the presence of control input saturation. In this paper, the availability of the robust saturation controller for the building with an active mass damper (AMD) system is verified through experimental tests. Experimental tests are carried oui using a two-story building model with a hydraulic-type AMD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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