In this paper, a Direct Learning Control (DLC) method is proposed for linear feedback systems to improve the tracking performance when the task of the control system is repetitive. DLC can generate the desired control input directly from the previously learned control inputs corresponding to other output trajectories. It is assumed that all the desired output functions given to the system have some relations called proportionality and it is shown by mathematical analysis that DLC can be utilized to genera additional control efforts for the perfect tracking. To show the validity and tracking performance of the proposed method, some simulations are performed for the tracking control of a linear system with a PI controller.
In this paper feedback linearization of valve-controlled nonlinear hydraulic velocity control system is studied. The $C^{\infty}$ nonlinear transformation T is obtained, and it is shown that this transformation is global one. Linear equivalence of nonlinear hydraulic velocity control system is obtained by this global nonlinear transformation, and linear state feedback control law is applied to this linear model. It is shown that this transformation method is to the linear approximation by simulation study..
This paper presents a state feedback $H^{\infty}$ controller design method for linear systems with delayed states and inputs. We derive a sufficient condition that the closed-loop system is asymptotically stable for all time-delays and that the $H^{\infty}$-norm of the closed-loop transfer function is less than or equal to some prescribed level $\gamma$. And we propose a sufficient condition for the existence of a state feedback $H^{\infty}$ controller using a form of linear matrix inequality(LMI). Furthermore, we show that the state feedback $H^{\infty}$ controllers can be obtained from solutions satisfying LMI.
A passivity-based dynamic output feedback controller design is considered for a finite collection of non-square linear systems. Design of a single controller for a set of plants i.e. simultaneous stabilization is an important issue in the area of robust control design. We first determine a squaring gain matrix and an additional dynamics that is connected to the systems in a feedforward way, then a static passivating control law is designed. Consequently, the actual feedback controller will be the static control law combined with the feedforward dynamics. A necessary and sufficient condition for the existence of the parallel feedforward compensator is given by the static output feedback formulation. In contrast to the previous result [1], a technical condition for constructing the parallel feedforward compensator is removed by proposing a new type of the parallel compensator.
For linear descriptor systems, we consider the $H_{INFTY}$ controller design problem via output feedback. Both static output feedback and dynamic one are discussed. First, in the case of static output feedback, we reduce our control problem to solving a bilinear matrix inequality (BMI) with respect to the controller coefficient matrix, a Lyapunov matrix and a matrix related to the descriptor matrix. Under a matching condition between the descriptor matrix and the measured output matrix (or the control input matrix), we propose setting the Lyapunov matrix in the BMI as being block diagonal appropriately so that the BMI is reduced to LMIs. For fixed-order dynamic $H_{INFTY}$ output feedback, we formulate the control problem equivalently as the one of static output feedback design, and thus the same approach can be applied.
For feedback control of a linear dynamic system the optimum linear slace regulator (OLSR) can be implemented only if all state are available for feedback. This work demonstrates that when only the output state is available for feedback, a nonlinear controllers can be improved performance over that obtained by a proportional controller. This paper found the optimal control law by well-known dynamic programming and principles of optimality. Thus, performance of both proportional and nonlinear controllers is compared with performance of optimum linear state regulator.
Lee Jongbae;Park Chang-Woo;Sung Ha-Gyeong;Lim Joonhong
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.225-235
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2005
This paper presents the robust stability analysis and design methodology of the fuzzy feedback linearization control systems. Uncertainty and disturbances with known bounds are assumed to be included in the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy models representing the nonlinear plants. $L_2$ robust stability of the closed system is analyzed by casting the systems into the diagonal norm bounded linear differential inclusions (DNLDI) formulation. Based on the linear matrix inequality (LMI) optimization programming, a numerical method for finding the maximum stable ranges of the fuzzy feedback linearization control gains is also proposed. To verify the effectiveness of the proposed scheme, the robust stability analysis and control design examples are given.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.785-791
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2008
This paper considers the problem of robust $H_{\infty}$ control for uncertain 2-D discrete systems in the General Model via output feedback controllers. The parameter uncertainty is assumed to be norm-bounded. The purpose is the design of output feedback controllers such that the closed-loop system is stable while satisfying a prescribed $H_{\infty}$ performance level. In terms of a linear matrix inequality, a sufficient condition for the solvability of the problem is obtained, and an explicit expression of desired output feedback controllers is given. An example is provided to demonstrate the application of the proposed method.
In this paper, we consider the stabilization and $H_\infty$ control of linear systems with static output feedback control. The static output feedback control represents the simplest closed-loop control that can be realized in practice, and, moreover, it is less expensive to be implemented and is more reliable. In spite of its advantages, it is one of the open problems which is not sloved analytically or numerically yet. After decompose the closed-loop system into feedback form, by adopting the small gain theorem, we obtain a sufficient condition for stabilization and a sufficient condition for It control expressed as linear matrix inequalites. Finally, we show the usefulness of our results by a numerical example.
In this paper we address reliable output feedback control problem for a class of linear systems with actuator/sensor failures. An output feedback control method is proposed which stabilizes the plant and guarantees $H_\inftyt$-norm constraint against all admissible actuator/sensor failures. The controller can be obtainer by solving some LMls that cover all failure cases. Effectiveness of this controller is validated via a numerical example. This paper addresses reliable output feedback control problem for a class of linear systems with actuator/sensor failures. An output feedback control method is proposed which stabilizes the plant and guarantees $H_\inftyt$-norm constraint against all admissible actuator/sensor failures. The controller can be obtained by solving some LMls that cover all failure cases. Effectiveness of this controller is validated via numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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