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.
Active magnetic bearing has been adopted to support the rotor by electomagnetic force without mechanical contact and lubrication process. A property of the control system for magnetic bearing is improved in accordance with making higher system gain. If the control system has integral part, an excessive overshoot response is shown by making higher integral gain. Therefore, this paper suggests a PID control system in order to eliminate the overshoot at the first stage and improve response characteristics to an impact disturbance at the status of levitation. The control gain was obtained by LQR design method which has the structure of I-PD control system in the state space. The PID control system containing prefilter has the same structure as the I-PD control system. Therefore, the PID control system adopted is able to be tuned by LQR design method. Finally, this paper shows the effect of the prefilter on the active magnetic bearing system through response experiments for levitation responses.
The Inverted Pendulum has been one of most popular nonlinear dynamic systems for the exploration of control techniques. This paper presents a new linear optimal control techniques and nonlinear neural network learning methods. The multiayered neural networks are used to add nonlinear effects on the linear optimal regulator(LQR). The new regulator can compensate nonlinear system uncertainties that are not considered in the LQR design, and can tolerated a wider range of uncertainties than the LQR alone. The new regulator has two neural networks for modeling and control. The neural network for modeling is used to obtain a more accurate model than the given mathematical equations. The neural network for control is used to overcome deficiencies by adding corrections to the linear coefficients of the LQR and by adding nonlinear effects on the LQR. Computer simulations are performed to show the applicability and a more robust regulator than the LQR alone.
This paper deals with the application of LQ control to the power curve tracking control of wind turbine. However, two more additional tasks are required to apply the LQR theory to wind turbine control. One is the tracking problem instead of regulation, because the wind turbine is controlled as variable speed and variable pitch. The other is LQ integral control., because the rotor speed should be tightly controlled without any steady state error. Starting from the analysis of wind characteristics, design requirement of a wind turbine control system is defined. A design procedure of LQ tracking with integral control is introduced. The performance of LQ tracking system is analyzed and evaluated by numeric simulation.
Through the motion control experiment using Industrial Emulator(Model 220 by ECP), the performance comparison of three kinds of controllers such as PID, RIC and LQR was carried out. It was shown that RIC has the best performance in the presence of disturbances such as step one, sinusoidal one and Coulomb friction for the rigid body. LQR using feedback state variables has the best tracking performance far the flexible body. The performance of PID controller is low compared to other controllers, but the design process is simple. The most advanced controller is LQR. In order to attenuate disturbance, an additional state observer should be used to estimate it, making more complex control system. RIC lies between PID and LQR in view of complexity of design. Even though RIC is not complicated, it has good disturbance rejection ability and less tracking error. By considering these aspects, the RIC is suggested as high precision controller to be used in motion control system.
The translation system is made up of springs, masses and a dashpot. This precise piece of equipment is controlled electro-mechanically by a motor and operating program. The control strategy of the system can be changed by spring stiffness, change of mass, and the damping coefficient of the dashpot. This system proves the necessity and effect of a closed loop control. In this paper, PD control experiments were implemented for the translation system. When the north falter was added on the PD controller, we compared the response characteristics of the two systems. The state feedback controller minimized scalar control gains and the resulting response characteristics of the system were studied using the LQR design. Finally, we improved the response characteristics of the translation system which are rising time, settling time, steady state error, and overshoot LQR was better as compared with PD control.
The genetic algorithm(GA) is applied to the design of the nuclear power control system. The reactor control system model is described in the LQR configuration. The LQR system order is increased to make the tracking system. The key parameters of the design are weighting matrices, and these are usually determined through numerous simulations in the conventional design. To determine the more objective and optimal weightings, the improved GA is applied. The results show that the weightings determined by the GA yield the better system responses than those obtained by tile conventional design method.
본 논문은 2차 시스템에서 시간영역의 설계 사양을 만족하는 최적 강인 LQ-PID 제어기 설계방법을 제안한다. LQ-PID제어기 동조파라미터들은 시간영역의 설계사양인 오버슈트와 정착시간의 설계파라미터들과 LQR의 가중치요소 Q와 R의 관계에 의해서 설계될 수 있었다. 그래서 안정도-강인성뿐만 아니라 시간영역에서의 성능-강인성을 이룰 수 있었다.
Helicopter dynamics are plenty of nonlinearity. A complete mathematical model including propeller dynamics and fortes generated by the propellers is very difficult to obtain. So the method used to design to design a controller is a parameter estimation. Design controller based on variable structure system. This paper deals with LQR control technique to control efficiently, its elevation angle and azimuth one. The purpose of the experiment is to design a controller allows to use a desired elevation angle and azimuth ones. The system model has a helicopter model with 2-degree-of freedom. The simulation results were verified usefulness of controller.
LQ-Servo controller inherits the stability-robustness from rational LQR structure and also, satisfies performance-robustness that is lacking in LQR structure by importing partial output feedback. In this paper, LQ-Servo controller is suggested for strengthening the performance-robustness. For this, Several executings are effectively performed by implementing to the rotational inverted pendulum system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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