This article surveys the control theoretic study on time delay systems. Since time delay systems are infinite dimensional, there are not analytic but numerical solutions on almost analysis and synthesis problems, which implies that there are a tremendous number of approximated solutions. To show how to find such solutions, several results are summarized in terms of two different axes: 1) theoretic tools like integral inequality associated with the derivative of delay terms, Jensen inequality, lower bound lemma for reciprocal convexity, and Wirtinger-based inequality and 2) various candidates for Laypunov-Krasovskii functionals.
A new adaptive neuro-control algorithm for a SISO strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural control algorithms for strict-feedback nonlinear systems are based on the backstepping scheme, which makes the control law and stability analysis very complicated. The main contribution of the proposed method is that it demonstrates that the state-feedback control of the strict-feedback system can be viewed as the output-feedback control problem of the system in the normal form. As a result, the proposed control algorithm is considerably simpler than the previous ones based on backstepping. Depending heavily on the universal approximation property of the neural network (NN), only one NN is employed to approximate the lumped uncertain system nonlinearity. The Lyapunov stability of the NN weights and filtered tracking error is guaranteed in the semi-global sense.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.167-173
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2019
This study investigates the problem of leader-following consensus for multi-agent systems with output saturations. This study assumes that the agents are described as a neutrally stable system, and the leader agent generates the bounded trajectory within the saturation level. Then, the objective of the leader-following consensus is to track the trajectory of the leader by exchanging information with neighbors. To solve this problem, we propose an observer-based distributed consensus algorithm. Then, we provide a consensus analysis by applying the Lyapunov stability theorem and LaSalle's invariance principle. The result shows that the agents achieve the leader-following consensus in a global sense. Moreover, we can achieve the consensus by choosing any positive control gain. Finally, we perform a numerical simulation to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
This paper describes the real-time implementation of an adaptive controller fur the robotic manipulator. Digital signal processors(DSPs) are special purpose micro-processors that are particularly powerful for intensive numerical computations involving sums and products of variables. TMS320C50 chips are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion for robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis based on the direct adaptive control theory. The adaptive controller consists of an adaptive feedforward controller and feedback controller. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a assembling robot.
Kim Do-Wan;Park Jin-Bae;Joo Young-Hoon;Kim Sung-Ho
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.506-515
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2006
This paper studies an intelligent digital control for nonlinear systems with multirate sampling. It is worth noting that the multirate control design is addressed for a given nonlinear system represented by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models. The main features of the proposed method are that i) it is provided that the sufficient conditions for stabilization of the discrete-time T-S fuzzy system in the sense of Lyapunov stability criterion, which is can be formulated in the linear matrix inequalities (LMIs); and ii) the stability properties of the trivial solution of the digital control system can be deduced from that of the solution of its discretized versions. An example is provided for showing the feasibility of the proposed method.
Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos, which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end millingprocess. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional deterministic chaos calculating Lyapunov exponents, Fractal dimension, Embedding dimension. Aen it will be investigated that the relations between characteristic parameter caculated form sensor signal and tool wear.
It is well-known that the poles of a system are closely related with the dynamics of the systems, and the pole assignment problem, which locates the poles in the desired regions, in one of the major problem in control theory. Also, it is always possible to assign poles to specific points for exactly known linear systems. But, it is impossible for the uncertain linear systems because of the uncertainties that originate from modeling error, system variations, sensing error and disturbances, so we must consider some regions instead of points. In this paper, we consider both the analysis and the design of robust pole assignment problem of linear system with time-varying uncertainty. The considered uncertainties are the unstructured uncertainty and the structured uncertainty, and the considered region is the circular region. Based on Lyapunov stability theorem and linear matrix inequality(LMI), we first present the analysis result for robust pole assignment, and then we present the design result for robust pole assignment. Finally, we give some numerical examples to show the applicability and usefulness of our presented results.
An adaptive neural controller for perturbed strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural (or fuzzy) controllers are based on the backstepping scheme where the universal approximators are employed in every design steps. These schemes involve virtual controls and their time derivatives that make the stability analysis and implementation of the controller very complex. This fact is called 'explosion of complexty ' since the complexity grows exponentially as the system dynamic order increases. The proposed adaptive neural control scheme adopt the backstepping design procedure only for determining ideal control law and employ only one neural network to approximate the finally selected ideal controller, which makes the controller design procedure and stability analysis considerably simple compared to the previously proposed controllers. It is shown that all the time-varing signals containing tracking error are stable in the Lyapunov viewpoint.
본 논문에서는 뉴트럴 타입 시간 지연을 갖는 네트워크 제어 시스템의 안정도 분석 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 네트워크상에서 발생하는 뉴트럴 타입 시간 지연을 모델링하며, 전체 네트워크 제어 시스템은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 비선형 시스템이 된다. 시간 지연 분산 방법을 이용하여 기존과 다른 새로운 안정도 조건을 유도한다. 리아프노푸 함수를 이용하여 제안된 네트워크 제어 시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 제안된 충분조건을 선형 행렬 부등식의 형태로 나타내고, 해를 통하여 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 예제를 통하여 제안된 이론의 타당성을 확인한다.
본 논문에서는 단일 입력 단일 출력을 갖는 복잡한 비선형 시스템을 위한 퍼지 제어 시스템의 설계 및 분석을 제시한다. 제안된 방법은 주어진 비선형 시스템의 지역적인 동특성을 표현하기 위해 퍼지 모델을 구성하여 이를 바탕으로 제어기를 구성한다. 전체 시스템을 총괄하는 제어기는 각 지역 퍼지 모델에 대한 보상기와 슬라이딩 모드 제어 이론을 사용한 전역 피드포워드 제어기를 사용하여 구성한다. 따라서 제안된 제어기는 퍼지 모델 기반 제어방법과 슬라이딩 모드 제어 방법의 장점을 동시에 취하여 기존의 퍼지 모델 기반 제어기와 달리 공통 리아프노프 행렬을 구하지 않고서 안정성을 증명할 수 있으며 향상된 성능 및 추종 성능을 보인다. 또한 제안된 제어방법은 기존의 퍼지 모델기반 제어 방법과는 달리 원 비선형 시스템에 대한 안정도의 해석이 가능하다. 제안된 방법의 우수성과 유효성을 보이기 위해 두가지 수치 예제를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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