Many different schemes of the adaptive observer and controller have been developed for both continuous and discrete systems. In this paper we have presented a new scheme of the reduced order adaptive observer for the single input discrete linear time invariant plant. The output equation of the plant, is transformed into the bilinear form in terms of system parameters and the states of the state variable filters. Using the plant output equation the discrete implicit adaptive observer based on the similar philosophy to Nuyan and Carroll is derived and the parameter adaptation algorithm is derived based on the exponentially weighted least square method. The adaptive model following control system is also constructed according to the proposed observer scheme. The proposed observer and controller are rather than simple structure and have a fast adaptive algorithm, so it may be expected that the scheme is suitable to the practical application of control system design. The effectiveness of the algorithm and structure is illustrated by the computer simulation of a third order system. The simulation results show that the convergence speed is proportinal to the increasing of weighting factor alpha, and that the full order and reduced order observer have similar convergence characteristics.
Banerjee, Sandip;Mukhopadhyay, B.;Bhattacharyya, R.
Journal of applied mathematics & informatics
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v.28
no.5_6
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pp.1379-1393
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2010
In this paper, a stage-structured predator prey model (stage structure on prey) with two discrete time delays has been discussed. The two discrete time delays occur due to maturation delay and gestation delay. Linear stability analysis for both non-delay as well as with delays reveals that certain thresholds have to be maintained for coexistence. Numerical simulation shows that the system exhibits Hopf bifurcation, resulting in a stable limit cycle.
In this paper, we consider the stability condition for the linear discrete systems with time-varying delay and unstructured uncertainty. The considered system has time invariant system matrices for non-delayed and delayed state variables, but its delay time is time-varying within certain interval and it is subjected to nonlinear unstructured uncertainty which only gives information on uncertainty magnitude. In the many previous literatures, the time-varying delay and unstructured uncertainty can not be dealt in simultaneously but separately. In the paper, new stability conditions are derived for the case to which two factors are subjected together and compared with the existing results considering only one factor. The new stability conditions improving many previous results are proposed as very effective inequality equations without complex numerical algorithms such as LMI(Linear Matrix Inequality) or Lyapunov equation. By numerical examples, it is shown that the proposed conditions are able to include the many existing results and have better performances in the aspects of expandability and effectiveness.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.21
no.4
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pp.78-83
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1984
A method is proposed for the adaptive control of linear time varying discrete systems. The stability problem of the model reference adaptive control systems is considered by means of the properties of hypergtability, The hyperstability approach also allows for solutions to the adaptation mechanism. Employing the principles of the continuous time case with output feedback renders it to the discrete case which simplified the system design. The system response is obtained by applying the ramp and step input as a reference signal to the system respectively. With checking the adaptation time for ramp and step input the validity of proposed algorithm was confirmed by the computer simulation.
The stability condition of linear discrete interval systems with a time-varying delay time is considered. The considered system has interval system matrices for both non-delayed and delayed states with time-varying delay time within given interval values. The proposed condition is derived by using Lyapunov stability theory and expressed by very simple inequality. Compared to previous results, the stability issue on the interval systems is expanded to time-varying delay. Furthermore, the new condition can imply the existing results on the time-invariant case and show the relation between interval time-varying delay time and stability of the system. The proposed condition can be applied to find the stability bound of the discrete interval system. Some numerical examples are given to show the effectiveness of the new condition and comparisons with the previously reported results are also presented.
This paper discusses tracking position control of linear actuator that has a time delay. The time delay happens when the process reads the sensor data and sends the control input to the plant located at a remote site in distributed control system. In this thesis, the time delay between the linear actuator and the discrete PID controller has constant value due to buffer device so the time delay can be modeled by Pade approximation but the large position error of the linear actuator is generated by the time delay. Therefore, the Smith predictor is used for tracking position control of the linear actuator with the time delay in order to minimize the effect of the time delay. The experimental and simulation results show that the ...
This paper presents an indirect adaptive control scheme for discrete linear systems whose parameters are not necessrily slowly varying. It is assumed that system parameters are modelled as linear combinations of known bounded functions with unknown constant coefficients. Unknown coefficients are estimated using a recursive least squares algorithm with a dead zone and a forgetting factor. A control law which makes the estimated model exponentially stable is constructed. With this control law and a state observer, all based on the parameter estimates, it is shown that the resulting closed-loop system is globally stable and robust to bounded external disturbances and small unmodelled plant uncertainties.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.12
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pp.1183-1187
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2011
In this paper, an optimal FIR (Finite-Impulse-Response) filter is proposed for discrete time-varying state-space models. The proposed filter estimates the current state using measured output samples on the recent time horizon so that the variance of the estimation error is minimized. It is designed to be linear, unbiased, with an FIR structure, and is independent of any state information. Due to its FIR structure, the proposed filter is believed to be robust for modeling uncertainty or numerical errors than other IIR filters, such as the Kalman filter. For a general system with system and measurement noise, the proposed filter is derived without any artificial assumptions such as the nonsingular assumption of the system matrix A and any infinite covariance of the initial state. A numerical example show that the proposed FIR filter has better performance than the Kalman filter based on the IIR (Infinite- Impulse-Response) structure when modeling uncertainties exist.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.2
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pp.113-120
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1999
One of the important challenges facing control engineers in developing automated machineryis to be able to monitor the machines using remote sensors. Observrs are often used to reconstruct the machine variables of interest. However, conventional observers are unalbe to observe the machine variables when the machine models, upon which the observers are based, have inputs that cannot be measured. Since this is often the case, the authors previsously developed a steady-state optimal state and input observer for time-invariant systems [1], this paper extends that work to time-variant systems. A recursive observer, similar to a Kalman-Bucy filter, is developed . This optimal observer minimizes the trace of the error variance for discrete , linear , time-variant, stochastic systems with unknown inputs.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.7
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pp.583-586
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2013
We consider discrete-time LTI (Linear Time-Invariant) systems with constant input delays. The input delay is modeled by a first-order PdE (Partial difference Equation) and a backstepping transformation is employed to design a predictor feedback controller. The backstepping approach results in the construction of an explicit Lyapunov function, with which we prove the exponential stability of the closed-loop system formed by the predictor feedback. The numerical example demonstrates the design of the predictor feedback controller, and illustrates the validity of the exponential stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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