In this paper the networked control systems (NCS) problem is discussed where plants and controllers are distributed and interconnected by a common network. NCS is designed with LQ regulator and applied to an inverted pendulum accounting for the multiple time delays. We are to deals with a networked control system with a single controller, multiple sensors and multiple actuators. Since these parts are distributed, they are interconnected by communication networks. An NCS with LQ regulator is designed and applied to an inverted pendulum as a benchmark plant to check its performance under time delays induced by the network. Network induced delays are composed of two parts. One is the delay from controller to plant, and another is from plant to controller. They are assumed to be constant in this paper, and the plant and controller are discretized. To apply the LQ regulator the NCS model is transformed to a standard model with delayed states as state variable. And real network induced delay is measuring in TCP/IP network assuming that two delays are constant.
A phase-locked loop control system designed by using the linear quadratic regulator approach is presented in this paper. The system thus designed is optimal system when system is in locked state and the parameter value of loop filter which is an active PI filter can be obtained easily. By considering the structure of loop filter of phase-locked loop is included in the process to be controlled, a type 1 servo system can be constructed when voltage control oscillator is considered as an integrator. The integral gain of the proposed system obtained by linear quadratic regulator approach can be used as an optimal value to design the parameter of loop filter. The implemented result in controlling the second-order lag pressure process by using the proposed scheme show that the system response is fast with no overshoot and no steady-state error. Furthermore, the experimental results are also shown in term of output disturbance effect rejection, tracking and process parameter changed.
Inverted pendulum is a classical example and a famous tool for testing the effectiveness of many control schemes. Owing to their nonlinearity and unstable characteristic, a controller development either for swinging-up or stabilizing its upright position had been a great interest of many researchers. In this paper, the swinging-up control of the inverted pendulum using energy control will be presented. However, the saturation function in its control law could harm the experimental equipments. In addition, this swinging-up method did not consider limited sector of the arm angle to avoid another hazard, for instance, the twisted cable in the apparatus. Therefore, in this paper the position control of the arm angle using simple PD control in accordance with the energy control is proposed. Consequently, the limited arm sector angle can be achieved and the saturation function can also be replaced effectively by the PD control.
This paper addresses the analysis and design of fuzzy control systems for a class of complex nonlinear systems. Firstly, the nonlinear system is represented by Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model and the global controller is constructed by compensating each linear model in the rule of TS fuzzy model. The design of conventional TS fuzzy-model-based controller is composed of two processes. One is to determine the static state feedback gain of each local model and the other is to validate the stability of the designed fuzzy controller. In this paper, we propose an alternative methods for the design of TS fuzzy-model-based controller. The design scheme is based on the extension of conventional optimal control theory to the design of TS fuzzy-model-based controller. By using the proposed method, the design and stability analysis of the TS fuzzy model-based controller is reduced to the problem of finding the solution of a set of algebraic Riccati equations. And we use the recently developed interior point method to find the solution of AREs, where AREs are recast as the LMI formulation. A numerical simulation example is given to show the effectiveness and feasibiltiy of the proposed fuzzy controller design method.
The objective of the research is two fold. The first is to design and propose a stable and robust learning control algorithm. The controller is CMAC Learning Controller which consists of a model-based controller, such as LQR or PID, as a reference control and a CMAC. The second objective is to implement a reference control and CMAC at two different sampling rates. Generally, a conventional controller is designed based on a mathematical plant model. However, increasing complexity of the plant and accuracy requirement on mathematical models nearly prohibits the application of the conventional controller design approach. To avoid inherent complexity and unavoidable uncertainty in modeling, biology mimetic methods have been developed. One of such attempts is Cerebellar Model Articulation Computer(CMAC) developed by Albus. CMAC has two main disadvantages. The first disadvantage of CMAC is increasing memory requirement with increasing number of input variables and with increasing accuracy demand. The memory needs can be solved with cheap memories due to recent development of new memory technology. The second disadvantage is a demand for processing powers which could be an obstacle especially when CMAC should be implemented in real-time. To overcome the disadvantages of CMAC, we propose CMAC learning controller with multiple sampling rates. With this approach a conventional controller which is a reference to CMAC at high enough sampling rate but CMAC runs at the processor's unoccupied time. To show efficiency of the proposed method, an inverted pendulum controller is designed and implemented. We also demonstrate it's possibility as an industrial control solution and robustness against a modeling uncertainty.
항공전자 장비들의 급속한 발전으로 인해 무인항공기의 크기가 소형화 되고 있으나, 무인항공기에 대해 주어지는 임무는 더욱 정확하고 복잡해지고 있다. 정지비행이 가능하고, 간단한 기계적 메커니즘을 가진 쿼드로터는 이 같은 환경에서 활동도가 점차 증가하고 있다. 그러나 쿼드로터는 구조 특성에 따라 출력의 개수보다 입력의 개수가 작은 under actuated 시스템이므로, 쿼드로터 제어에 큰 제약이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 쿼드로터의 단점을 해결하기 위해서 4개의 원동기 외에 2개의 추가적인 원동기를 더 부착한 모델을 제안하여, 입력의 개수와 출력의 개수가 같은 fully actuated 시스템을 구현하도록 한다. 제안한 쿼드로터 모델의 제어기를 설계하기 위해 궤환선형화 기법을 적용하였다. 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안한 모델과 설계된 제어기의 성능을 검증하였다.
There have been lots of interest on service and entertainment robots. To ensure that robots work in harmony with humans, their stability and compactness are some of the key issues. Obviously, robots with fewer wheels occupy a smaller floor area compared to those with more wheels. In addition, robots with fewer wheels, whose posture stabilities are maintained by feedback control, are stable even under larger accelerations and/or higher locations of the center of mass. To facilitate controller design, it is assumed that both pitch and roll dynamics are decoupled. The dynamic equations of motion for the proposed robot are derived from the Euler-Lagrange equation. To obtain the optimal balancing control law, linear quadratic regulator control methods are applied to the linearized dynamic equations. Simulation and experimental results verify the effectiveness and performance of the proposed balancing control algorithm for a single-wheeled mobile robot.
The Active Constrained Layer Damping(ACLD) combines the simplicity and reliability of passive damping with the low weight and high efficiency of active control to attain high damping characteristics. The proposed ACLD treatment consists of a viscoelastic damping which is sandwiched between an active piezoelectric layer and a host structure. In this manner, the smart ACLD consists of a Passive Constrained Layer Damping(PCLD) which is augmented with an active control in response to the structural vibrations. The arc type shell model is introduced to describe the interactions between the vibrating host structure, piezoelectric actuator and viscoelastic damping. The system is modeled by applying ARMAX model and changing a state-space form through the system identification method. An optimum control law for the piezo actuator is obtain by LQR(Linear Quadratic Regulator) method. The performance of the ACLD system is determined and compared with PCLD in order to demonstrate the effectiveness of the ACLD treatment. Also, the actuation capability of a piezo actuator is examined experimentally by varying thickness of viscoelastic material(VEM).
An engine is one of the most dominant noise and vibration sources in vehicle systems. Therefore, in order to resolve noise and vibration problems due to engine, various types of engine mounts have been proposed. This work presents a new type of active engine mount system featuring a magneto-rheological (MR) fluid and a piezostack actuator. As a first step, six degrees-of freedom dynamic model of an in-line four-cylinder engine which has three points mounting system is derived by considering the dynamic behaviors of MR mount and piezostack mount. In the configuration of engine mount system, two MR mounts are installed for vibration control of roll mode motion whose energy is very high in low frequency range, while one piezostack mount is installed for vibration control of bounce and pitch mode motion whose energy is relatively high in high frequency range. As a second step, linear quadratic regulator (LQR) controller is synthesized to actively control the imposed vibration. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed active engine mount, vibration control performances are evaluated under various engine operating speeds (wide frequency range) and presented in time domain.
In this paper, applications of neural networks to vibration control of flexible single link robot manipulator are ocnsidered. The architecture of neural networks is a hidden layer, which is comprised of self-recurrent one. Tow neural networks are utilized in a control system ; one as an identifier is called neuro identifier and the othe ra s a controller is called neuro controller. The neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by dynamic error-backpropagation algorithm(DEA). To guarantee concegence and to get faster learning, an approach that uses adaptive learning rates is developed by introducing a Lyapunov function. When a flexible manipulator is ratated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor torque should be controlle dinsuch as way, that the motor is rotated by a specified angle. while simulataneously stabilizing vibration of the flexible manipulators so that it is arrested as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, dynamic models for a flexible single link manipulator is derived, and LQR controller and nerual networks controller are composed. The effectiveness of the proposed nerual networks control system is confirmed by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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