This paper present experimental results of source identification for non-minimum phase system. Generally, a causal linear system may be described by matrix form. The inverse problem is considered as a matrix inversion. Direct inverse method can\`t be applied for a non-minimum phase system, the reason is that the system has ill-conditioning. Therefore, in this study to execute an effective inversion, SVD inverse technique is introduced. In a Non-minimum phase system, its system matrix may be singular or near-singular and has one more very small singular values. These very small singular values have information about a phase of the system and ill-conditioning. Using this property we could solve the ill-conditioned problem of the system and then verified it for the practical system(cantilever beam). The experimental results show that SVD inverse technique works well for non-minimum phase system.
This paper describes an implementation of inverse filter using SVD in order to recover the input in multi-channel system. The matrix formulation in SISO system is extended to MIMO system. In time and frequency domain we investigates the inversion of minimum phase system and non-minimum phase system. To execute an effective inversion of non-minimum phase system, SVD is introduced. First of all we computes singular values of system matrix and then investigates the phase property of system. In case of overall system is non-minimum phase, system matrix has one (or more) very small singular value(s). The very small singular value(s) carries information about phase properties of system. Using this property, approximate inverse filter of overall system is founded. The numerical simulation shows potentials in use of the inverse filter.
Since most disturbance observer (DOB) approaches have been limited to minimum-phase systems (or systems having no zero dynamics), we propose a new DOB structure that can be applied to non-minimum phase systems. The new structure features an additional system, which is called as V-filter, whose role is to yield a minimum phase system when connected with the plant in parallel. In order to design the V-filter systematically we first consider a class of linear systems that can be stabilized via PID controller. By inverting the controller's transfer function, we can simply construct the filter. A convenient way of designing V-filter is presented by using an iterative linear matrix inequality (LMI) algorithm. With an illustrative example the simulation result shows that substantial improvement in the performance has been achieved compared with the control system without the DOB.
본 연구에서는 SVD (Singular Value Decomposition)를 이용하여 다중입력과 다중출력을 가지는 시스템에서의 입력을 알아내기 위해 역변환 필터를 구현하였다. SISO (Single-Input and Single-Output)시스템의 입력과 출력의 관계에 대한 행렬공식화 작업을 확장하여 MIMO (Multi-Input and Multi-Output)시스템에 적용하였다. 그리고 시간영역과 주파수영역에서 최소위상 (Minimum phase)시스템과 비최소위상 (Non-minimum phase)시스템에 대한 그 역벽환에 대해 알아보았으며 비최소 위상요소에 대한 효과적인 역변환을 위해 SVD를 도입하였다. 먼저 전체시스템 행렬의 특이값 (singular value)을 계산하고 시스템의 위상에 대해 알아본다. 전체시스템이 비최소 위상인 경우 하나 이상의 매우 작은 특이값을 가지며 이는 시스템의 최소 위상/비최소 위상에 대한 정보를 가짐을 알 수 있다. 이를 이용하여 전체시스템에 대한 근사적인 역변환 필터를 구할 수 있으며 보다 근사적인 역변환 필터를 얻기 위하여 특이벡터를 이용하여 근사적인 역변환 필터를 얻었다. 수치적 예는 이러한 역변환 필터 행렬의 이용에 대한 잠재성을 보여준다.
Asymptotic tracking of a non-minimum phase nonlinear system has been a popular topic in control theory and application. In this paper, we propose a new control scheme to achieve asymptotic output tracking in anon-minimum phase nonlinear system for periodic trajectories through an iterative learning control with the stable inversion. The proposed design method is robust to parameter uncertainties and periodic external disturbances since it is based on iterative learning. The performance of the proposed algorithm was demonstrated through the simulation results using a typical non-minimum nonlinear system of an inverted pendulum on a cart.
In this paper, some geometric condition for a stochastic nonlinear system and an adaptive control method for minimum-phase stochastic nonlinear system using neural network me provided. The state feedback linearization is widely used technique for excluding nonlinear terms in nonlinear system. However, in the stochastic environment, even if the minimum phase linear system derived by the feedback linearization is not sufficient to be controlled robustly. In the viewpoint of that, it is necessary to make an additional condition for observation of nonlinear stochastic system, called perfect filtering condition. In addition, on the above stochastic nonlinear observation condition, I propose an adaptive control law using neural network. Computer simulation shoo's that the stochastic nonlinear system satisfying perfect filtering condition is controllable and the proposed neural adaptive controller is more efficient than the conventional adaptive controller.
In this paper, some geometric condition for a stochastic nonlinear system and an adaptive control method for minimum-phase stochastic nonlinear system using neural network are provided. The state feedback linearization is widely used technique for excluding nonlinear terms in nonlinear system. However, in the stochastic environment, even if the minimum phase linear system derived by the feedback linearization is not sufficient to be controlled robustly. the viewpoint of that, it is necessary to make an additional condition for observation of nonlinear stochastic system, called perfect filtering condition. In addition, on the above stochastic nonlinear observation condition, I propose an adaptive control law using neural network. Computer simulation shows that the stochastic nonlinear system satisfying perfect filtering condition is controllable and the proposed neural adaptive controller is more efficient than the conventional adaptive controller
In this paper, a new current controller with fast transient response is Proposed. The basic concept is to find the optimal control voltage for tracking the reference current with minimum time under the voltage limit constraint. The generalized solution of the minimum time current control in the systems are presented in this paper. With the generalized solution, the minimum time current controller can be easily applied to all the 3-phase balanced system. Through the simulation and the experiment, it is observed that the proposed controller has much less transient time than the conventional synchronous PI regulator.
. an output feedback stabilizing controller for non-minimum phase nonlinear systems . Assumption 1 : the Jacobi linearization of the given nonlinear linear system is controllable . Assumption 2: an appropriate transformation which transforms the zero dynamics into a special form . Assumption 3: the system satisfies the observability rank condition . Augmentation of systems by augmented by a chain of integrators
Output voltage of a DC/DC power converter system is likely to be distorted if variable loads exist in the output terminal. This paper presents a new disturbance observer(DOB) approach to maintain a robust regulation of the output voltage of a boost type DC/DC converter. Unlike the buck-type converter case, the regulation problem of the boost converter is very complicated by the fact that, with respect to the output voltage to be regulated, the system is non-minimum phase. Owing to the non-minimum phase property the classical DOB approach has not been applied to the boost converter. Motivated by a recent result on the application of DOB to non-mimimum phase system, an output feedback control law is proposed by using a parallel feedforward compensator. Simulation results using the Simulink SimPowerSystems prove the performance of the proposed controller against load variation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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