For large-scale systems which are composed of interconnections of many lower-dimensional subsystems, decentralized control is preferable since it can alleviate the computational burden, avoid communication between different subsystems, and make the control more feasible and simpler. A power system is such a large-scale system where generators are interconnected through transmission lines. Decentralized control is therefore considered for power systems. In this paper, a robust decentralized excitation control scheme for interactions is proposed to enhance the transient stability of multimachine power systems. First we employ a DFL(Direct Feedback Linearization) compensator to rancel most of the nonlinearities; however, the resulting model still contains nonlinear interconnections. Therefore, we design a robust controller in order to deal with Interconnection terms. In this procedure, an upper bound of interconnection terms is estimated by an estimator. The resulting adaptive scheme guarantees the uniform ultimate boundedness of the closed-loop dynamic systems in the presence of the uncertainties.
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...
The object of this work is to study the optimal control strategy of constant speed characteristics for a D.C control motor under influence of disturbance. In the course of the analysis, the linearization and time invariance schemes on motor dynamics are presumed throughout under certain prescribed conditions and the performance measure for optimality is assumed to be quadratic in state and the control effort, with the initial and final time specified. When the motor speed is deviated from a stationary operating point by any external disturbance, the optimal continuous feedback control law is investigated by the application of the calculus of variation and realizability of the required control meachanism is suggested. Finally, the comparative study of the speed reasponses of the motor, with and without the optimal control effort is also presented to confirm the obtained results.
In this paper, a robust control scheme for a class of SISO nonlinear dynamical system is proposed by using output-feedback linearization method. The presented control scheme is based on the VSS control theory concept. In this control scheme, we assume that the nonlinear dynamical system is minimum phase, i.e., the relative degree of the system is r < n and zero dynamics is stable. We also assume that the states of zero dynamics are not accessible. It is shown that the global asymptotically stability is guaranted under the proposed control scheme. The feasibility of the proposed control scheme is verified through a computer simulation.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.11
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pp.9-21
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2009
This paper proposes the alternative observer and controller design scheme based on T-S fuzzy model. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given unknown nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. The proposed controller is based on a simple output feedback method. Therefore, it solves the singularity problem, without any additional algorithm, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters and the feedback gain comprising the fuzzy model representing the observation system. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observer and controller, they are applied to an inverted pendulum on a cart.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.10
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pp.1066-1074
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1990
In this paper, we attempt to control induction motors with high power efficiency as well as high dynamic performance by utilizing the recently developed theories : singular perturbation technique and noninteracting feedback control. Our controller consists of three subcontrollers` a saturation current controller, a decoupling controller, and a well-known flux simulator. The decoupling controller decouples rotor speed (or motor torque) and rotor flux linearly. Our controller does not need the rotor resistance that varies widely with the machine temperature. To illuminate the practical significance of our results, we present simulation and experimental results as well as mathematical performance analysis.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.6
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pp.859-872
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2008
In this paper, the problem of partial asymptotic stabilization of nonlinear control cascaded systems with integrators is considered. Unfortunately, many controllable control systems present an anomaly, which is the non complete stabilization via continuous pure-state feedback. This is due to Brockett necessary condition. In order to cope with this difficulty we propose in this work the partial asymptotic stabilization. For a given motion of a dynamical system, say x(t,$x_0,t_0$)=(y(t,$y_0,t_0$),z(t,$z_0,t_0$)), the partial stabilization is the qualitative behavior of the y-component of the motion(i.e., the asymptotic stabilization of the motion with respect to y) and the z-component converges, relative to the initial vector x($t_0$)=$x_0$=($y_0,z_0$). In this work we present new results for the adding integrators for partial asymptotic stabilization. Two applications are given to illustrate our theoretical result. The first problem treated is the partial attitude control of the rigid spacecraft with two controls. The second problem treated is the partial orientation of the underactuated ship.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.146-154
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2006
In this paper, we propose direct and indirect adaptive fuzzy sliding mode control approaches for a class of nonaffine nonlinear systems. In the direct case, we use the implicit function theory to prove the existence of an ideal implicit feedback linearization controller, and hence approximate it to attain the desired performances. In the indirect case, we exploit the linear structure of a Takagi-Sugeno fuzzy system with constant conclusion to establish an affine-in-control model, and therefore design an indirect adaptive fuzzy controller. In both cases, the adaptation laws of the adjustable parameters are deduced from the stability analysis, in the sense of Lyapunov, to get a more accurate approximation level. In addition to their robustness, the design of the proposed approaches does not require the upper bounds of both external disturbances and approximation errors. To show the efficiency of the proposed controllers, a simulation example is presented.
This paper presents an adaptive control method based on parameter linearization for incompletely restrained wire-suspended mechanisms. The main purpose of this control method is utilizing it in a walking assist service robot for elderly people. This method is computationally simple and requires neither end-effector acceleration feedback nor inversion of estimated inertia matrix. In the proposed adaptive control law, mass, moment of inertia and external force and torque on the end-effector are considered as components of parameter adaptation vector. Nonlinear simulation for walking an elderly shows the effectiveness of the parameter adaptation law.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.8
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pp.1444-1448
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2010
The ball and beam system is one of the most popular models for studying control systems because of its nonlinearity and several control techniques have been proposed. Sliding mode control is a popular robust control method which rejects the external disturbance. In this paper, we propose a robust controller using the ${\epsilon}$-sliding surface. On the ${\epsilon}$-sliding surface, the system robustness and convergence can be manipulated via a use of ${\epsilon}$. We show the stability analysis and convergence analysis on the ${\epsilon}$-sliding surface. In addition, the experimental results show the validity of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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