Reduction of number of actuators for independent modal space control In this paper, a new modified independent modal space control (IMSC), which relaxes the fundamental hardware limitation of IMSC, is suggested to handle the vibration and attitude control problem for flexible large structures. This method has adapted a new switching algorithm between controlled modes and a novel design technique for modal control force. The main advantage of this method is to minimize the discontinuity of the modal control forces and to assure the asymptotic stability of the closed-loop systems. This process is shown to be simple and efficient in a realistic example of vibration control of a cantiloever beam. It has been found that the modified IMSC suggested in this paper, which can reduce the number of actuators, is highly excellent compared to other previous methods in terms of the performance and stability of the vibration control systems.
In this paper, the problem of the stability analysis for linear neutral delay-differential systems with nonlinear perturbations is investigated. Using Lyapunov second method, a new delay-dependent sufficient condition for asymptotic stability of the systems in terms of linear matrix inequalities (LMIs), which can be easily solved by various convex optimization algorithms, is presented. A numerical example is given to illustrate the proposed method.
In this paper, we present some properties on receding horizon $H_{\infty}$ control for nonlinear discrete-time systems. First, we propose the nonlinear inequality condition on the terminal cost for nonlinear discrete-time systems. Under this condition, noninceasing monotonicity of the saddle point value of the finite horizon dynamic game is shown to be guaranteed. We show that the derived condition on the terminal cost ensures the closed-loop internal stability. The proposed receding horizon $H_{\infty}$ control guarantees the infinite horizon $H_{\infty}$ norm bound of the closed-loop systems. Also, using this cost monotonicity condition, we can guarantee the asymptotic infinite horizon optimality of the receding horizon value function. With the additional condition, the global result and the input-to-state stable property of the receding horizon value function are also given. Finally, we derive the stability margin for the saddle point value based receding horizon controller. The proposed result has a larger stability region than the existing inverse optimality based results.
This paper is concerned with the problem of robust stabilization of uncertain single-input and single-output nonlinear systems. Based on the input/output linearization approach for nonlinear state feedback synthesis in conjunction with Lyapunov methods, a stabilizing state feedback controller is proposed. Compared with the controllers reported in the control literature, instead of uniform ultimate boudedness, the controller proposed in this paper can guarantee uniform asymptotic stability of nonlinear systems in the presence of uncertainties. The required information about uncertain dynamics in the system is only that the uncertainties are bounded in Euclidean norm by known functions of the system state.
In this paper, we provide a reliable few controller design method for descriptor systems satisfying asymptotic stability with $H_\infty$ norm bound and all actuator failures occurred within the pre-specified subset. The proper condition for the existence of a reliable $H_\infty$ controller and the controller design method are proposed by linear matrix inequality(LMI), Schur complements, and singular value decomposition. All solutions can be obtained simultaneously because the presented sufficient condition can be expressed as an LMI form.
In this article we prove the existence of the solution to the mixed problem for Euler-Bernoulli beam equation with memory condition at the boundary and we study the asymptotic behavior of the corresponding solutions. We proved that the energy decay with the same rate of decay of the relaxation function, that is, the energy decays exponentially when the relaxation function decay exponentially and polynomially when the relaxation function decay polynomially.
In this paper we present a method of reducing controller design problem from LQG/LTR approach to H.inf. optimization. The condition of the existance of the optimal solution is derived. In order to derive the controller equation for NMP plant we reduce the H.inf. LTR problem to Nehari's extension problem and derive the optimal controller equation which is best approximation for this problem. Furthermore, we show that the controller obtained by presented method guarantee the asymptotic LTR condition and stability of closed loop system.
This paper deals with a sampled-data tracking control problem for the Takagi-Sugeno fuzzy system with external disturbances. We derive a stability condition guaranteeing both asymptotic stability and H-infinity tracking performance by employing a newly proposed time-dependent line-integral fuzzy Lyapunov-Krasovskii functional. A new integral inequality is also introduced, by which the proposed stability condition is formulated in terms of linear matrix inequalities. Finally, the effectiveness of the proposed method is demonstrated through a simulation example.
If the control force designed on the basis of the mathematical model with parameter errors is applied to control the actual system, the closed-loop performance of the actual system will be degraded depending on the degree of the errors, In this study, the effect of parameter errors on the robustness of several natural controls has been analyzed and compared. Every asymptoic stability condition for the natural controls has been derived using Lyapunov approach, and the characteristics of the stability conditions has also been compared. The extent of deviation of the closed-loop performance from the designed one for the natural controls is derived using operator techniques, and evaluated by numerical method. It has been found that the optimal control, acceleration feedback control, and acceleration-position feedback control among the considered natural controls would be robust one with respect to the parameter errors.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.7
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pp.1019-1023
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2012
This paper considers a model predictive control problem of discrete-time constrained systems with time-varying delay. For this problem, a delay dependent state feedback control approach is used to achieve asymptotic stabilization of systems with input constraints. Based on Lyapunov stability theory, a new stability condition is obtained via linear matrix inequality formulation to find cost monotonicity condition of the model predictive control algorithm which guarantee the closed loop stability. Finally, the proposed method is applied to a numerical example in order to show the effectiveness of our results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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