This paper proposes a new disturbance observer(DOB). The purpose of the DOB is to realize the plant performing like a model in the presence of disturbances which come from external environment and inherent nonlinearities and uncertainties in the plant. It is shown that the proposed DOB compensates those disturbances, nonlinearities and uncertainties, effectively. And it is theoretically proved that the proposed DOB can be guaranteed its stability for the stable plant. Its availability is shown by applying the DOB to the stabilization platform for EOTS(Electro Optical Tracking System).
레졸바는 엔코더에 비하여 가격면에서 유리하지 않다. 그러나 절대위치를 검지해야 하는 경우와 기계적으로 견고해야 하는 장소에서 정교한 제어에 사용되고 있다. 레졸바에 의한 위치와 속도검출 방법은 일반적으로 관측기를 응용하고 있으며 아날로그신호를 처리해야 하는 부분을 갖고 있다. 본 연구에서는 레졸바의 출력신호를 위치정보인 cos과 sin파형으로 복조하고 복조된 아날로그신호를 제어기에 전송하는 방법을 사용하였다. 제어기의 프로그램에 추정기를 설계하고 극 저속에서 그 동작을 관찰하였다.
This paper deals with the design of observer-based $H_{\infty}$ controller for linear time-delay systems. By adapting the model transformation and Lyapunov theorem, we presents a sufficient condition which meets the prescribed $H_{\infty}$ norm upper bound from the exogenous disturbances to the measured outputs. The conditions are expressed in terms of coupled two matrix inequalities, and the $H_{\infty}$ controller and the observer are obtained by checking the feasibility of two matrix inequalities. Finally, we shows the usefulness of our result by an example.
In the adaptive fuzzy sliding mode control, from a set of a fuzzy IF-THEN rules adaptive fuzzy sliding mode control whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation laws is constructed for the purpose of controlling the plant to track a desired trajectory. Most of the research works in nonlinear controller design using fuzzy systems consider the affine system with fixed grid-rule structure based on system state availability. The fixed grid-rule structure makes the order of the controller big unnecessarily, hence the on-line fuzzy rule structure and fuzzy observer based adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed to solve system state availability problems. Therefore, adaptive laws of fuzzy parameters for state observer and fuzzy rule structure are established implying whole system stability in the sense of Lyapunov.
In this paper describes a design of Adaptive high gain observer. The gain of the observer is properly set up using the fuzzy control and adaptive high gain observer that have a superior transient characteristic and is easy to implement compared the existing method is designed. In order to verify the performance of the Adaptive high gain observer which is proposed in this paper, it is compared estimate performance of High-gain Observer and Adaptive High Gain Observer with the computer simulation. Effectiveness of the proposed high gain observer is proved from the simulation to compare the case with a speed sensor to the case with Adaptive high gain observer in the speed control of DC servo motor.
This paper describes the design of a robust adaptive neural-net(NN) observer for uncertain nonlinear dynamical system. The Lyapunov synthesis approach is used to guarantee a uniform ultimate boundedness property of the state estimation error, as well as of all other signals in the closed-loop system. Especially, for reducing the dynamic oder of the observer, we propose a new method in which no strictly positive real(SPR) condition is needed with on-line estimation of weights of the NNs. No a priori knowledge of an upper bounds on the uncertain terms is required. The theoretical results are illustrated through a simulation example.
The sliding mode control law provides a robust solution for general control problems. Most real systems which use a portable hard disk drive have to overcome disturbances and model uncertainties for proper operation. The chattering effect caused from unexpected oscillation can make the system be unstable. Therefore, we propose a robust control algorithm for the nonlinear second order systems with model uncertainties and disturbances. The proposed algorithm is designed following a sliding mode and observer based control. Thus the proposed algorithm has more expanded bounded region of control. Simulation results show the robustness of the proposed controller.
리튬 인산철(LFP, $LiFePo_4$) 배터리의 경우 다른 종류의 배터리에 비해 내부 파라미터가 비선형적인 단점이 있다. 일반적인 배터리 등가회로 모델을 적용 시, 비선형성으로 인해 추정 성능이 감소한다. 배터리 등가회로 모델을 기반인 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 통해 SOC (State of Charge) 추정 시 추정성능이 감소할 수 있다. 따라서 본 논문은 LFP 배터리의 SOC 추정 성능 향상을 위해 실시간 파라미터 관측기를 통한 배터리 등가회로 모델을 기반으로 EKF의 내부 파라미터를 분석하고 이에 따른 차등 모델을 제안한다.
본 논문은 선형적으로 파라미터화된 시스템에 대한 보상방식을 제안한다. 이 보상기는 전형적인 선형 제어기와 적분형의 적응법칙을 갖는 적응 관측기로 구성되며 이 때 적응법칙은 SG 알고리즘에 근거하여 설계된다. 제안된 보상전략에서는 다른 여러 연구에서 제안된 중간함수 대신에 growth조건, convex조건, attainability조건, 그리고 pseudo gradient 조건을 만족하는 함수들로 적응법칙이 설계된다. 제안된 방식은 추적오차에 대한 점근적 안정도 및 파라미터에 대한 추정오차의 bounded stability를 만족한다. 예제를 통하여 제안된 보상방식의 타당성을 보인다. 그리고 기존의 방식인 Huang의 방법과의 비교를 통해 제안된 방식이 정상상태에서의 파라미터 오차가 더 작아짐을 보인다.
편리성 및 방범의 용도로 사용이 늘어나고 있는 일반 자동문에서 출입자의 충돌이나 끼임 사고 같은 안전사고가 발생하고 있다. 본 논문은 출입문으로 사용되고 있는 자동문의 안전성 개선에 관한 것으로, 기존의 외부 안전 센서들을 보완하는 방법을 제안하고자 한다. 자동문 모델링을 통해 외란 관측기를 설계하고, 신경 회로망을 설계하여 관측된 외란과 신경 회로망의 출력의 오차를 비교하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 기법의 타당성과 유효성을 실험을 통해 증명한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 자동문의 안전성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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