A nonlinear control design method called the QJQG/LTR method is presented for the depth control of underwater vehicles with the deadzone of the flow control valve. And, it is shown how the design plant model can be formulated in the QLQG/LTR depth control system design for underwater vehicles which have the triple integrator. In order to show the effectiveness of this control system, the linear LQG/LTR control system neglected the deadzone effect and the nonlinear QLQG/LTR control system considered it are compared. It is found that the QLQG/LTR control system is relatively insensitive to the input magnitude, even if there exists a hard nonlinearity in the plant.
In this paper, a robust optimization approach is applied to the two-axes stage using a piezoelectric actuator for precise motion tracking. Robust control is based on LQG/LTR (linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery) control. Further, an LMI (linear matrix inequality) is used to find the optimal parameter in the loop transfer recovery step, instead of a trial and error method. A decoupler in the shape of FIR filter is added to reduce the coupling effect between the motions of the two axes, and hence, the feedback control loop is designed independently for each axis motion. The experimental result shows that the proposed control scheme can be applied effectively for motion control of the two-axes stage.
The aim of this paper is to suggest a design method of the model following optimal boiler-turbine H.inf. control system using genetic algorithm. This boiler-turbine H.inf. control system is designed by applying genetic algortihm with reference model to the optimal determination of weighting functions and design parameter .gamma. that are given by Glover-Doyle algornithm whch can design H.inf. contrlaaer in the sate. space. The first method to do this is ghat the gains of weightinf functions and .gamma. are optimized simultaneously by genetic algroithm. And the second method is that not only the gains and .gamma. but also the dynamics of weighting functions are optimized at the same time by genetic algonithm. The effectiveness of this boiler-turbine H.inf. control system is verified and compared with LQG/LTR control system by computer simulation.
In this paper, studied traveling by ummaned vehicles using MPC sensor.Explain what is MPC sensor and also is threaded how on vehicles. Made use of PID controller and LQG/LTR controller that is used much in present industrial circles for control of this.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.552-558
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1993
In this paper, control of a planar two-link structurally flexible robotic manipulator executing unconstrained and constrained maneuvers is considered. The dynamic model, which is obtained by using the extended Hamilton's principle and the Galerkin criterion, includes the impact force generated during the transition from unconstrained to constrained segment of the robotic task. A method is presented to obtain the linearized equations of motion in Cartesian space for use in designing the control system. The linear quadratic Gaussian with loop transfer recovery (LQG/LTR) design methodology is exploited to design a robust feedback control system that can handle modeling errors and sensor noise, and operate on Cartesian space trajectory errors. The LQG/LTR compensator together with a feedforward loop is used to control the flexible manipulator. Simulated results are presented for a numerical example.
Kim, Eun-Joo;Kim, Chang-Sub;Ha, Sung-Gi;Yoon, Kang-Sub;Lee, Man-Hyung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.101.6-101
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2002
The LQG/LTR controller is a robust and stable control which is systematic method with a view of engineering. And the scheme is adopted for the design of the controller to reduce the effects of the disturbances. In this paper, We develop an algorithm that decides the distance and directions between the guide line that is made by a series of magnets and MR sensors of vehicle. LQG/LTR and Controller Design of Lateral Control System for a vehicle is developed with 3 DOF (degree-of-freedom) model. The performance has been compared for the employed two types of controllers via computed simulations. The results show that the controller provides more robustness property for t...
A model helicopter has more versatile flight capability than the fixed-wing aircraft and it can be used as an unmaned vehicle in hazardous area. A helicopter, similar to other aircrafts, is an unstable, multi-input multi-output nonlinear system exposed to strong disturbance. So it should be controlled by robust control theories that can be applied to multivariable systems. In this study, motion equations of hovering are established, linearized and transformed into a state equation form. Various parameters are measured and calculated in other to obtain the stability derivatives in the state equation. Hovering flight controller is designed using the digital LQG/LTR(Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery) control theory. The designed controller is tested by the nonlinear simulations and implemented on an IBM-PC/386. Experiments were carried out on a model helicopter attached to the 3-DOF gimbal. The designed controller showed satisfactory hovering capability to maintain the hovering for more than 40 seconds.
Force control of a planar two-link structurally flexible robotic manipulator is considered in this study. The dynamic model is obtained by using the extended Hamilton's principle and the Galerkin criterion. A method is pressented toobtain the linearized equations of motion in Cartesian space for use in designing the control system. The approachto solving the control problem is to use feedforward and feedback control torques. The feedforward torques maneuver the flexible manipulatro along a nominal trajectory and the feedback torques minimize any deviations from the nominal trajectory. The linear quadratic Gaussian/loop transfer recovery (LQG/LTR) design methodology is explotied to design a robust feedback control system that can handle modeling errors and sensor noise, and operates on Cartesian space trajectory errors. The Lqg/LTR compenstaor together with a feedforward ollp is used to control the flexible manipulator. Simulated results are presented for a numerical example.
This paper deals with the implementation of a robust multivariable controller using DSP board and the application to real systems. The LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery) controller proposed by Doyle et al.[1,2] is adopted to design the control system. A helicopter propeller setup is taken as the controlled system in the current paper, and the mathematical model is derived to design the multivariable controller. The performance of the controller is evaluated via simulations, and implementation and application to the MIMO system shows that the control performances are satisfactory and superior to those of the PID controller.
In ordaer to hold an underwater vehicle at a certain depth, buoyancy that acts on the underwater vehicle can be modulated. In this research, buoyancy that could control depth of underwater vehicle is generated by a buoyancy bag. Solenoid valves are operated by pulse with modulation(PWM) method. State equation, in consideration of the volume of buoyancy bag, pressure inside bag, and dynamic of the underwater vehicle, is derived. This system is very unstable, inculdes modelling error and nonlinearity. In depth control system, maintanance of performance is required., anainst vatiation of systerm parameter and operating depth, and designed. Through the computer simulation, performance is comparerd for each controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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