증기발생기의 급수 및 수위조절 시스템과 관련하여 전체 시스템을 급수 서보시스템과 궤환제어기로 나누어 설계하였다. 급수 시스템의 설계에는 최적제어이론을 사용하였으며 시스템의 강인성을 위하여 다시 LTR 기법을 이용하였다. 중기발생기의 제어특성은 열수력학적인 이유에 의하여 출력에 따라 계속적으로 변하게 되므로 궤환제어기가 이러한 변화를 동적으로 반영할 수 있도록 하였다. 모든 설계는 연속시스템에서 이루어졌으며 적절한 샘플링 주기를 선정하여 디지탈화 하였다. 이같은 시스템을 이용하여 출력증가 및 감소의 두 가지에 대해 검토한 결과, 출력의 증가시에는 제어상수를 고정시키는 것이 바람직하나 출력의 감소시에는 시스템의 안정을 위하여 제어상수가 출력에 따라 동적으로 변화해야함을 알 수 있었다.
In steel cable bridges, the use of magnetorheological (MR) dampers between butt cables is constantly increasing to dampen vibrations caused by rain and wind. The biggest problem in the actual applications of those devices is to launch a kind of appropriate algorithm that can effectively and efficiently suppress the perturbation of the tie through basic calculations and optimal solutions. This article discusses the optimal evolutionary design based on a linear and quadratic regulator (hereafter LQR) to lessen the perturbation of the bridges with cables. The control numerical algorithms are expected to effectively and efficiently decrease the possible risks of the structural response in amplification owing to the feedback force in the direction of the MR attenuator. In addition, these numerical algorithms approximate those optimal linear quadratic regulator control forces through the corresponding damping and stiffness, which significantly lessens the work of calculating the significant and optimal control forces. Therefore, it has been shown that it plays an important and significant role in the practical application design of semiactive MR control power systems. In the present proposed novel evolutionary parallel distributed compensator scheme, the vibrational control problem with a simulated demonstration is used to evaluate the numerical algorithmic performance and effectiveness. The results show that these semiactive MR control numerical algorithms which are present proposed in the present paper has better performance than the optimal and the passive control, which is almost reaching the levels of linear quadratic regulator controls with minimal feedback requirements.
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.
In this paper a design method of robust power system stabilizers is proposed by means of robust linear quadratic regulator design technique under power system's operating condition change, which is caused by inner structure uncertainties and disturbances into a power system. It is assumed that the uncertainties present in the system are modeled as one equivalent signal. In this connections an optimal LQR control input for disturbance rejection, the output feedback gain for eliminating the disturbance are calculated. In this case. PSS input signal is obtained on the basis of weighted ${\Delta}P_e$ and $\Delta\omega$. In order to stabilize the overall control of system. Pole placement algorithm is applied in addition. making the poles of the closed loop system to move into a stable region in the complex plane. Some simulations have been conducted to verify the feasibility of the proposed control method on a machine to infinite bus power system. From the simulation results validation of the proposed method could be achieved by comparisons with the conventional PSS with phase lag-lead compensation.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.44-47
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1996
An optimal preview controller based on the discrete-time $H_{.inf}$ control is presented. The preview controller is synthesized by considering the bounded unknwon disturbances as well as previewable commands and disturbances. The controller derivation procedure is analogous to the LQ-based scheme. The designed preview gain matrix has a similar structure as the LQ-based one. As the infinity norm .gamma. of the transfer function matrix tends to .inf., the preview gains obtained by $H_{\infty}$ control method approach to the gains by the LQR. The LQ-based preview gains are verified to be subsets of the $H_{.inf}$ -based preview gains..
In this paper, applications of self recurrent neuro-fuzzy controller to stabilization of nonlinear system are considered. The architecture of self recurrent neuro-fuzzy controller is fix layer, and the hidden layer is comprised of self recurrent architecture. Also, generalized dynamic error-backpropagation algorithm is used for the learning of the self recurrent neuro-fuzzy controller. To demonstrate the efficiency of the self recurrent neuro-fuzzy control algorithm presented in this study, a self recurrent neuro-fuzzy controller was designed and then a comparative analysis was made with LQR controller through an simulation.
This paper concerns a SCARA robot with the flexible forearm linked to the rigid upper arm. The equations of motion are derived by the Lagrangian mechanics. For controller design, the perturbation approach is taken to separate the original equations of motion into linear equations describing small perturbed motions and nonlinear equations describing purely rigid motion of the robot. To effect the desired payload motion, open loop control inputs are determined based on the inverse dynamics of the latter. In order to reduce the positional error during maneuver, an active vibration suppression is done. To this end, a feedback control is designed for robustness against disturbance on the basis of the linear equations and the LQR theory modified to have a prescribed degree of stability. The proposed control scheme shows satisfactory performances in experiments as well as in numerical simulations.
In this paper, we design a new controller for an ultra-precision positioning system. In general, time optimal control enables to reach a target position faster than others. However it shows a weakness to chattering effect. In order to solve the problem, a new control algorithm based on sliding mode control is proposed. The suggested controller is composed of LQR control and sliding mode control. By performing some simulations, we prove that the proposed controller is more robust than time optimal control under the circumstance of parameter uncertainties and external disturbances.
Increasing usage of tank cars and their intrinsic instability due to sloshing of contents have caused growing maintenance costs as well as more frequent hazards and defects like derailment and fatigue of bogies and axels. Therefore, varieties of passive solutions have been represented to improve dynamical parameters. In this task, assuming 22 degrees of freedom, dynamic analysis of partially filled tank car traveling on a curved track is investigated. In order to consider stochastic geometry of track; irregularities have been derived randomly by Mont Carlo method. More over the fluid tank model with 1 degree of freedom is also presented by equivalent mechanical approach in terms of pendulum. An active suspension system for described car is designed by using linear quadratic optimal control theory to decrease destructive effects of fluid sloshing. Eventually, the performance of the active suspension system has been compared with that of the passive one and a study is carried out on how active suspension may affect the dynamical parameters such as displacements and Nadal's derailment index.
The equations of motion for a basic industrial robotic system which has a rigid or a flexible arm are derived by Lagrange's equation, respectively. Especially, for the deflection of the flexible arm, the assumed mode method is employed. These equations are highly nonlinear equations with nonlinear coupling between the variables of motion. In order to design the control law for the rigid-arm robot, Hunt-Su's nonlinear transformation method and Marino's feedback equivalence condition are used with linear quadratic regulator(LQR) theory. The control law for the rigid-arm robot is employed to input the desired path and to provide the required nonlinear transformations for the flexible-arm robot to follow. By using the implicit Euler method to solve the nonlinear equations, the comparison of the motions between the flexible and the rigid robots and the effect of flexibility are examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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