This paper proposes a design methodology for the robust observer using the eigenstructure assignment in multi-output systems so that the observer is less sensitive to the ill-conditioning factors such as unknown initial estimation error, modeling error and measurement bias in transient and steady-state observer performance. The robustness of the observer can be achieved by selecting the desired eigenvector matrix to have a small condition number that guarantees the small upper bound of the estimation error. So the left singular vectors of the unitary matrix spanned by space of the achievable eigenvectors are selected as a desired eigenvectors. Also, this paper proposes how to select the desired eigenvector based on the measure of observability and designs the observer with small gain. An example of a spindle drive system is simulated to validate the robustness to the ill-conditioning factors in the observer performance.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권1호
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pp.109-116
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2005
The design of reconfiguring a class of second-order dynamic systems via proportional plus derivative (P-D) feedback is considered. The aim is to resynthesize a P-D feedback controller such that the eigenvalues of the reconfigured closed-loop system can completely recover those of the original close-loop system, and make the corresponding eigenvectors of the former as close to those of the latter as possible. Based on a parametric result of P-D feedback eigenstructure assignment in second-order dynamic systems, parametric expressions for all the P-D feedback gains and all the closed-loop eigenvector matrices are established and a parametric algorithm for this reconfiguration design is proposed. The parametric algorithm offers all the degrees of design freedom, which can be further utilized to satisfy some additional performances in control system designs. This algorithm involves manipulations only on the original second-order system matrices, thus it is simple and convenient to use. An illustrative example and the simulation results show the simplicity and effect of the proposed parametric method.
In this paper, a new control system design algorithm, which has the advantages of the existing LQR and eigenstrcture assignment methods, is proposed. The method of the transformation matrix via block controller is utilized to develop the scheme. Using the proposed algorithm, LQR weighting matrices q and R, which satisfy the desired closed-loop eigenvalues and eigenvectors, can be achieved using only simple matrix computations. The usefulness of the proposed scheme is verified by applying to a numerical example and an automotive active suspension control system design.
On this paper, the application of Eiganstructure assignment to flight control system design is presents. Both output feedback and constrained output feedback are considered. The computer implimentation of the algorithm is discussed including the utilization of real arithmetic for complex conjugate eigenvalue. And the example include a stability augementation system, an autopilot decoupled mode control.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.159-165
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2005
This paper designs observers for matrix second-order linear systems on the basis of generalized eigenstructure assignment via unified parametric approach. It is shown that the problem is closely related with a type of so-called generalized matrix second-order Sylvester matrix equations. Through establishing two general parametric solutions to this type of matrix equations, two unified complete parametric methods for the proposed observer design problem are presented. Both methods give simple complete parametric expressions for the observer gain matrices. The first one mainly depends on a series of singular value decompositions, and is thus numerically simple and reliable; the second one utilizes the right factorization of the system, and allows eigenvalues of the error system to be set undetermined and sought via certain optimization procedures. A spring-mass system is utilized to show the effect of the proposed approaches.
This paper presents a systematic design methodology for fault tolerant controller against a fault in actuators and sensors of linear stochastic systems with uncertainties. The scheme is based on fault detection and diagnosis(isolation and estimation) using a bank of robust two-stage Kalman filters, and accommodation of the actuator fault by eigenstructure assignment and immediate compensation of the sensor's faulty measurement. In order to clarify the fault feature in test statistics of residual, noise reduction method is given by multi-scale discrete wavelet transform. The effectiveness of our approach Is shown via simulations for a VTOL(vertical take-off and landing) aircraft subjected to parameter variations, external disturbances, process and sensor noises.
In this paper, a new method to design sliding surfaces using eigenstructure assignment is proposed. Most conventional methods for constructing the surfaces require special form like canonical or regular canonical form of system matrices. But the proposed method can be applied to arbitrary system matrices. Futhermore, the surface matrix, C can be decided for the matrix multiplication, CB to have a designated form. SVD is used to decide desirable eigenvectors explicitly. To verify the proposed algorithm, a sliding mode controller for a multivariable system with matched uncertainty is constructed. The controller is designed to guarantee minimum approach velocity to the sliding surface.
In this paper, we develop a parallel inverted pendulum system that has the characteristics of the strongly coupled dynamics of motion by an elastic spring, the time-variant system parameters, and inherent instability, and so on. Hence, it is possible to approximate some kinds of a physical system into this representative system and to apply the various control theories to this system in order to verie their fidelity and efficiency. For this purpose, an experimental system of the parallel inverted pendulum has been implemented, and a control scheme using the eigenstructure assignment for decoupling control is presented in comparison with the conventional LQR optimal control method. Furthermore, this system can be utilized as a testbed to develop and evaluate new control algorithms through various setups. Finally, in this paper, the results of the experiment are compared with those of numerical simulations for validation.
This paper develops an aero engine LPV mathematical model to exactly describe aero engine dynamic process characteristics, eliminate the effect of modeling error. Design FDF with eigenstructure assignment. The simulation results of turbofan engine control system sensor fault show that this method has good performance in focusing discrimination in fault signal with modeling eror, enhancing the robustness to unknown input, detecting accuracy is high and satisfiying real-time requirement.
In this paper, an efficient method of analysis and design of fault detection filter is presented. Since the directional constraint is applied to the eigenstructure associated with the detection space, an eigenvector is determined by the eigenvalues associated with other eigenvectors. Further, the assignment of a pair of eigenvalue and eigenvector leads to the fixation of overall eigenstructure related with the detection space. Using the transmission zeros and the transmission zero vectors, these phenomenon are clearly proven, and an efficient algorithm for design of the fault detection filters is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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