This paper considers enhancing the robustness of a MIMO(Multi-Input Multi-Output) predictive control system. The characteristic polynomial matrix of the closed-loop is shown to consist of two factors $P_c$ and T, where $P_c$ is determined by the tuning knobs of the predictive controller and T is an observer or prefilter polynomial matrix. The robust stability condition is derived in terms of $P_c$ and T. A guideline on the selection of T is then presented for open-loop stable processes.
This paper analyzes the effectiveness of minimizing vibration and sound transmission on/through a thin rectangular plate by both feedback control and hybrid control which combines adaptive feedforward control with a feedback loop. An experimental system identification technique using the matrix-fractional curve-fitting of the frequency response data is introduced for complex shaped structures. This identification technique reduces the model order o the MIMO(Multi-Input Multi-Output) system which simplifies the practical implementation. The adaptive feedforward control uses a Multiple filtered-x LMS(Least Mean Square) algorithm and the feedback control uses a multivariable digital LQG(Linear Quadratic Gaussian) algorithm. Experimental results show that an effective reduction of sound transmission is achieved by the hybrid control scheme when both vibration and noise measurement signals are incorporated in the controller.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.156-164
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2004
The unmanned tandem helicopter, which is a MIMO nonlinear system with complexity and inherent instability, exists in unstable zero dynamics. In this paper, approximate linearization is presented to design the controller for output tracking of an unmanned tandem helicopter based on the dynamic augment method, and the simulation results are encouraging.
이 논문은 MIMO 능동 자기 베어링 시스템에 있어서의 병진 및 회전(기울기)운동을 하는 횡축형 강체 로터의 동적 거동을 모델링하고, 로터 양 끝단의 간섭효과를 고려한 제어방법을 제안한다. 제어기는 DSP 보드를 이용하였으며, 설계된 제어기의 타당성을 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다.
This paper is concerned with the active vibration control of rectangular plate equipped with MFC actuators. To this end, the dynamic model of the rectangular plate bonded with MFC sensors and actuators was derived by means of the Rayleigh-Ritz method. The MFC actuator and sensor were modeled based on the pin-force assumption. The theoretical model was then validated experimentally. The multiinput and multi-output (MIMO) Positive Position Feedback (PPF) controller was designed based on the natural mode shapes and implemented using dSpace system and Simulink. The proposed control algorithm was applied to the cantilever plate having two MFC wafers having both sensor and actuator. Numerical and experimental investigations were carried out. Both theoretical and experimental result shows that the proposed control algorithm can effectively suppress vibrations of cantilever plate.
Jung, Dae-Hyun;Kim, Hak-Jin;Park, Soo Hyun;Kim, Joon Yong
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.135-135
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2017
Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.
본 연구에서는 조이스틱을 이용하여 프로펠러와 타, 선수/선미 쓰러스터를 갖는 선박의 접이안을 위한 제어 알고리즘을 개발하였다. 조이스틱으로부터 전진 방향 및 회전 방향의 속도명령을 받아 전진 방향 및 회전 방향의 속도를 제어하는 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 비선형 제어 알고리즘을 개발하기 위해 저속 조종수학모형을 사용하였다. 또한, 본 연구에서는 비선형 및 PID 제어기의 성능을 검증하기 위해 선박 접이안 가상 HILS(Hardware in the Loop Simulation) 프로그램을 구현하였다. HILS 프로그램은 LabWindow/CVI를 이용하여 개발하였으며, 사용자는 선박의 현재 위치와 원하는 궤적을 모니터를 통해 본 후 조이스틱을 이용하여 선박의 전진 방향 및 회전방향 속도를 제어함으로서 선박을 조종한다. 시뮬레이션 결과를 보면 비선형 제어기와 PID 제어기는 개루프 조이스틱 제어기보다 타와 쓰러스터의 입력 크기뿐 아니라 선박의 위치오차 면에서도 우수한 성능을 보였다.
In this paper, we made a simple paper feeding system which is one of MTS (media transport system) and controllers. The plant has a flexible paper and two driving rollers and two driven rollers. The control system has two conventional PID controllers. Skew angle and feeding speed of MTS deteriorate the quality of feeding system. In order to control a feeding speed and skew of feeding paper, we control rotational velocity of two driving rollers. Therefore, this controller has two inputs and two outputs as MIMO (multi-input and multi-output) system. The control inputs were the feeding speed and the skew displacement of the paper. The control outputs were the rotational velocity to each driving roller. To find appropriate PID gains of two controllers, we proposed an optimization technique. We assume the system variables and performance of a whole system as follows. PID gains of two controllers for skew and feeding speed are system variables. System performance is both skew and feeding speed. We simulates to making mathematical correlation using global Kriging interpolation. To find appropriate value of system variables, optimization method is simulation in sequence as following method. First, the optimization solver simulates with DOE (design of experiment) tables to find correlation equation of both system variable and performances. Then, the solver guesses the appropriate values and simulates if the system variables are appropriate or not. If the result of validation doesn't satisfy the convergence and iteration tolerance, the solver makes a new Kriging models and iterates this sequence until satisfy the tolerances.
This paper deals with precise analytical state equation modeling of a variable speed refrigeration system (VSRS) for optimum control in state space. The VSRS is described as multi-input and multi-output (MIMO) system, which has two controlled variables and two control inputs. First, the Navier-Stokes equation and mass flow rate were applied to each component of the basic refrigeration cycle to build a dynamic model. The dynamic model, represented by a differential equation, was transformed into the state equation formula. Next, a full-order state observer was built to estimate all of the state variables to compose an optimum control system. Then, an optimum controller was designed to minimize an evaluation function that has input energy and control error. Finally, simulations and experiments were conducted to verify the validity of the proposed modeling and designed optimum controller to regulate target temperature and superheat in a 1RT oil cooler system. The results show that the proposed method, state equation modeling and optimum control, is efficient to ensure optimal control performance of the VSRS.
Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned underwater vessels to investigate sea environments, oceanography and deep-sea resources autonomously. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs to recharge the batteries and to transmit data in real time for specific underwater works, such as repeated jobs at sea bed. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera mounted at the nose center of the AUV. To make the visual servo control system, this paper derives an optical flow model of a camera, where the projected motions of the image plane are described with the rotational and translational velocities of the AUV. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUVs equation of motion, and derives a state equation for the visual servoing AUV. This paper proposes a discrete-time MIMO controller minimizing a cost function. The control inputs of the AUV are automatically generated with the projected target position on the CCD plane of the camera and with the AUVs motion. To demonstrate the effectiveness of the modeling and the control law of the visual servoing AUV, simulations on docking the AUV to a target station are performed with the 6-dof nonlinear equations of REMUS AUV and a CCD camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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