This paper presents a controller design to coordinate a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs. To control the motion of the manipulator, an inverse dynamics control scheme is applied. Since parameters of the robot manipulators such as mass and inertia are not perfectly known, the difference between the actual and estimated parameters works as a disturbance force. To identify the unknown parameters, an inproved adaptive control algorithm is directly derived from a chosen Lyapunov's function candidate based on the Lyapunov's Second Method. A robust control algorithm is devised to counteract the bounded disturbance inputs such as contact forces and disturbing force coming from the difference between th actual and the estimated system parameters. Numerical examples are shown using three degree-of-freedom planar arm.
The quality of chaotic mixing in three-dimensional micro channel flow has been numerically studied using Fractional-step method (FSM) and particle tracking techniques such as $Poincar{\acute{e}}$ section and Lyapunov exponents. The flow was driven by pressure distribution and the chaotic mixing was generated by applying alternating current to electrodes embedded on the bottom wall at a first half period and on the top wall at a second half period. The equations governing the velocity and concentration distributions were solved using FSM based on Finite Volume approach. Results showed that the mixing quality depended significantly on the modulation period. The modulation period for the best mixing performance was determined based on the mixing index for various initial conditions of concentration distribution. The optimal values of modulation period obtained by the particle tracking techniques were compared with those from the solution of concentration distribution equation using FSM and CFX software and the comparison showed their good match.
This paper proposes a robust back-stepping control with polynomial-type PD input for flexible joint robot manipulators to overcome parameter uncertainty. In the first step, a fictitious control is designed with polynomial-type PD input for the rigid link dynamic by the H-infinity control method. In second and third steps, the other fictitious control and real control are designed using saturation control and polynomial-type PD input based on the Lyapunov's second method. In each step, the designed robust inputs satisfy the L2-gain, which is equal to or less than gamma in the closed loop system. In contrast with the previous researches, the proposed method proves performance relations with PD gain from the robust gain. The performance robustness of the proposed control is verified through a 2-DOF robot manipulator with joint flexibility.
A framed structure may be composed of two sub-structures, which are linked by a hinged joint. One sub-structure is the primary system and the other is the secondary system. The primary system, which is subjected to the periodic external load, can give rise to an auto-parametric resonance of the second system. Considering the geometric-stiffness effect produced by the axially internal force, the element equation of motion is derived by the extended Hamilton's principle. The element equations are then assembled into the global non-homogeneous Mathieu-Hill equations. The Newmark's method is introduced to solve the time-history responses of the non-homogeneous Mathieu-Hill equations. The energy-growth exponent/coefficient (EGE/EGC) and a finite-time Lyapunov exponent (FLE) are proposed for determining the auto-parametric instability boundaries of the structural system. The auto-parametric instabilities are numerically analyzed for the two frames. The influence of relative stiffness between the primary and secondary systems on the auto-parametric instability boundaries is investigated. A phenomenon of the "auto-parametric internal resonance" (the auto-parametric resonance of the second system induced by a normal resonance of the primary system) is predicted through the two numerical examples. The risk of auto-parametric internal resonance is emphasized. An auto-parametric resonance experiment of a ${\Gamma}$-shaped frame is conducted for verifying the theoretical predictions and present calculation method.
Up to now, using adaptive control method, Identification deals with system whose entire state variables and prameters are accessible for measurement. In practical situations, all the state variables cannot be measured and it is impossible to directly apply since the parameters of the system are unknown. Therefore, in this paper, using only input-output data, such a model of the system is not available since the parameters of the system are unknown. this leads to the concept of an adptive observer in which both the parameters and the state variable of the system are identified simultaniously. Lyapunov's direct method and Kalman-Yakubovich (K-Y) lemma are employed to ensure the stability of this schemes. The feature is that the signal and adaptive gain which is generated from filter is imposed upon feedback vector and then state variables and the unknown parameters can be identified. To show the usefulness of the proposed schemes, computer simulation result of unknown second-order system shows the effectiveness of the proposed schems.
A new control algorithm is developed to achieve the robust performance of the system during the overall control process. Time-varying sliding manifolds are proposed to remove the reaching phase which is one of common shortcomings of variable structure control scheme. A necessary and sufficient condition for the existence of a sliding mode on the newly proposed time-varying sliding mode on the newly proposed time-varying sliding manifolds is derived by Lyapunov's second method. The digital simulation results show that the newly proposed control algorithm is superior to the typical variable structure control algorithm with respect to the robust performance of the system. The simplicity of the proposed control algorithm encourages control engineers to implement the proposed control algorithm in many control problems.
The conventional sliding mode control and variable structure control (VSC) of nonlinear uncertain system are well known for their robust property and simplity of control law. However, the use of them is only pardonable on the assumption that the upper-bound of parameter variation or nonlinearity is known and that the complete information about state is available. Though the former has been solved with adaptive robust control theory recently, the latter seems not to be solved. In this paper, we try to solve this problem using the technique of VSS adaptive robust control theory. That is, we propose a VSS adaptive observer and a sliding mode control incorporated with this observer. We can prove the robust stability of the closed system applying the Lyapunov's second method.
Stability is a very important part which we must consider in structural design. In this paper, we take advantage of finite element method to study parametrical instability of lattice dome structures, which is subjected to harmonically pulsating load. We consider elastic stiffness and geometrical stiffness simultaneously during the calculation of stiffness matrix, and adopt consistent mass matrix to make the solution more correct. In order to obtain instability regions, we represent displacements and accelerations in dynamic equation by trigonometric series expansions, and then obtain Hill's infinite determinants. After first order approximation, we can get first and second order dynamic instability regions eventually. Finally, we take 24-bar star dome and 90-bar lamella dome as examples to investigate dynamic instability phenomena.
All models of dynamical systems invariably have some measure of uncertainties associated with some of their dynamics. The recent approaches to establish robustness of stabilizing feedback control against the possible uncertainties have a serious limitation, that is their applicability only to the systems that satisfy the matching conditions. Such conditions are rarely met in general applications. If a particular system satisfies the matching conditions, the addition of an actuator will destroy the satisfaction of such conditions. In this paper, we develop robust control algorithm for uncertain multivariable systems in which the matching conditions are not necessarily met. We empoly Lyapunov's second method to derive robust stabilizing controllers which guarantee asymptotic stability against prescribed uncertainties. The derivation consists of transforming the original uncertain system to controllable canonical form and constructing a constant switching surface by designing the closed-loop characteristics as a function of the uncertainties. Numerical examples are discussed as illustrations.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.3
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pp.88-94
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1997
This paper presents the sliding mode observer-model following (SMO-MF) power system stabilizer(PSS) for unmeasurable state variables. This SMO-MF PSS is obtained by combining the sliding mode-model following (SM-MF) including closed-loop feedback(CLF) with the full-order observer(FOO). The control input of the proposed MO-MF PSS is derived by Lyapunov's second method to determine a control input that keeps the system stable for unmeasurable plant state variables. Simulation results show that the proposed SMO-MF PSS including CLF is able to reduce the low frequency oscillation and to achieve asymptotic tracking error between the reference mode state and the estimated plant state at different initial conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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