In this paper, we propose a non-fragile guaranteed cost controller design method for uncertain linear systems with constant delyas in state. The norm bounded and time-varying uncertainties are subjected to system and controller design matrices. A quadratic cost function is considered as the performance measure for the system. Based on the Lyapunov method, an LMI(Linear Matrix Inequality) optimization problem is established to design the controller which uses information of delayed state and minimizes the upper bound of the quadratic cost function for all admissible system uncertainties and controller gain variations. Numerical examples show the effectiveness of the proposed method.
This paper presents a rank-constrained linear matrix inequality (LMI) approach to the design of a multi-objective controller such as $H_2/H_{\infty}$ control. Multi-objective control is formulated as an LMI optimization problem with a nonconvex rank condition, which is imposed on the controller gain matirx not Lyapunov matrices. With this rank-constrained formulation, we can expect to reduce conservatism because we can use separate Lyapunov matrices for different control objectives. An iterative penalty method is applied to solve this rank-constrained LMI optimization problem. Numerical experiments are performed to illustrate the proposed method.
This paper proposes a new speed and flux estimation method which has the robustness against the variation of the electrical parameters of the motor and the superiority in the dynamic characteristics. In the proposed method, the stator currents and the rotor fluxes are observed on the stationary reference frame using the sliding mode concept. And the rotor speed is estimated using the current estimation errors and the observed rotor fluxes based on the Lyapunov stability theory. Also a design method of the observer gain is proposed to minimize the effect of the speed estimation error on the rotor flux observation. The experimental results are shown to verify that the proposed method shows the excellent performances under the variations of motor resistance and inductance.
In this paper, we propose a delayed feedback guaranteed cost controller design method for linear time-delay systems with norm-bounded parameter uncertainties and nonlinear perturbations. A quadratic cost function is considered as the performance measure for the given system. Based on the Lyapunov method, an LMI optimization problem is formulated to design a controller such that the closed-loop cost function value is not more than a specified upper bound for all admissible system uncertainties and nonlinear perturbations. Numerical example show the effectiveness of the proposed method.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.873-876
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1993
A fuzzy controller designed by mini-max-gravity(MMG) method is essentially nonlinear with respect to the controller's input and output relationship, and stability analysis is thus needed to construct a stable control system. This paper deals with a design method of a position-type MMG fuzzy controller stable in a sense of Lyapunov when considered is a single-input-single-output linear, stable plant. We first introduce a method to construct a Laypunov function by using an eigen-value of A matrix of the linear, stable plant dynamics and then we derive an asymtotic stability condition in terms of scale factors for fuzzy state variables and controller gain. The stability condition is found reasonably practical through comparing the theoretical stability region with that obtained from simulations.
In this paper, we propose an efficient control method that can be transformed into a general building control problem for building structure control using these reliability criteria. To facilitate the calculation of controller H∞, an efficient solution method based on Linear Matrix Inequality (LMI) is introduced, namely H∞-based LMI control. In addition, a self-tuning predictive grey fuzzy controller is proposed to solve the problem caused by wrong parameter selection to eliminates the effect of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in Self-Tuning Fuzzy Controllers. We prove stability using Lyapunov's stability theorem. To check the applicability of the proposed method, the proposed controller is applied and the control characteristics are determined. The simulation assumes system uncertainty in the controller design and emphasizes the use of acceleration feedback as a practical consideration. Simulation results show that the performance of the proposed controller is impressive, stable, and consistent with the performance of LMI-based methods. Therefore, an effective control method is suitable for seismic reinforcement of civil buildings.
In this paper, the path tracking controller for a surface vessel based on the sliding mode control (SMC) with the switching law is proposed. In order to have no restriction on movement and improved tracking performance, the proposed control system is developed as follows: First, the kinematic and dynamic models in Cartesian coordinates are considered to solve the singularity problem at the origin. Second, the new multiple sliding surfaces are designed with the SMC and approach angle concept to solve the under-actuated property. Third, the switching control system is designed to improve tracking performance. To prove the stability of the proposed switching system under the arbitrary switching, the Lyapunov stability analysis method with the common Lyapunov function is used. Finally, the computer simulations are performed to demonstrate the performance, effectiveness and stability of the proposed tracking controller of a surface vessel.
본 논문에서는 유연모드 부속물을 갖는 우주선의 제어를 위해서 누스범 이득을 갖는 간단한 형태의 적응제어기를 제안한다. 이 방법은 전달함수에서 고주파 이득의 정보가 필요하지 않는다. 본 논문의 방법을 사용하여 피치각도가 목표치를 추종하는 중에, 아울러 유연모드의 안정화도 이룬다. 피치각과 피치각속도 성분만 사용하여 출력궤환제어기를 설계한다. 특히 모든 시스템 파라미터 및 고주파성분은 미지로 한다. 설계의 간편성을 위해서 선형함수만을 사용하여 설계한 제어기가 전체 비선형시스템을 만족함을 시뮬레이션을 통하여 보이고, 그 근거도 설명한다. Lyapunov 함수를 구성하여 제안한 방법의 안정성을 증명하고, MATLAB을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 제시하여 제안한 방법의 유용성을 증명한다.
In this paper, an experimental study was carried out for vibration control of cable bridges with structurally flexible characteristics. For the experiment on vibration control, a model bridge was constructed by reducing the Seohae Grand Bridge and the shear type MR damper was designed using the wind load response measured at Seohae Grand Bridge. The shear type MR damper was installed in the vertical direction at the middle span of the model bridge, and dynamic modeling was performed using the power model. The tests of the vibration control were carried out by non-control, passive on/off control and Lyapunov control method on model bridge with scaled wind load response. The performance of the vibration control was evaluated by calculating absolute maximum displacement, RMS displacement, absolute maximum acceleration, RMS acceleration, and size of applied power using the response (displacement, acceleration, etc.) from the model bridge. As a result, the power model was effective in simulating the nonlinear behavior of the MR damper, and the Lyapunov control method using the MR damper was able to control the vibration of the structure and reduce the size of the power supply.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권2호
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pp.124-129
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2002
This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent λ of recurrent neural networks can be controlled efficiently by a stochastic gradient method. An essential core of the proposed method is a novel stochastic approximate formulation of the Lyapunov exponent λ as a function of the network parameters such as connection weights and thresholds of neural activation functions. By a gradient method, a direct calculation to minimize a square error (λ - λ$\^$obj/)$^2$, where λ$\^$obj/ is a desired exponent value, needs gradients collection through time which are given by a recursive calculation from past to present values. The collection is computationally expensive and causes unstable control of the exponent for networks with chaotic dynamics because of chaotic instability. The stochastic formulation derived in this paper gives us an approximation of the gradients collection in a fashion without the recursive calculation. This approximation can realize not only a faster calculation of the gradient, but also stable control for chaotic dynamics. Due to the non-recursive calculation. without respect to the time evolutions, the running times of this approximation grow only about as N$^2$ compared to as N$\^$5/T that is of the direct calculation method. It is also shown by simulation studies that the approximation is a robust formulation for the network size and that proposed method can control the chaos dynamics in recurrent neural networks efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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