In this paper, we propose a sampled-data model predictive tracking control deign for leader-following control of multi-mobile robot system. The error dynamics of leader-following robots is modeled as a Linear Parameter Varying (LPV) model. Also, the Lyapunov function is presented to guarantee stability of the networked control system. Based on the stabilization condition using a quadratic Lyapunov function approach, model predictive sampled-data controller is designed. Finally, the leader-following control of multi mobile robots is simulated to show effectiveness of the proposed method.
A new reconfigurable model following flight control method based on direct adaptive scheme is presented. Using the timescale separation principle, both the inner-loop and the outer-loop states are controlled simultaneously. For the timescale separation assumption to be satisfied, the inner-loop model dynamics is set to be fast whereas the outer-loop model dynamics is set to be relatively slow. The stability and convergence of the proposed control law is proved by Lyapunov theorem. One of the merits of the proposed reconfigurable controller is that the FDI process and the persistent input excitation are not necessary, which is suitable for the flight control system. To evaluate the reconfiguration performance of the proposed control method, numerical simulation is performed using six degree-of-freedom nonlinear dynamics.
This paper proposes design of LFT-based fuzzy controllers for model-following, which are better than the previous input-output linearization controllers, which are not able to follow the model system states and which do not guarantee the stability of all states. The method proposed in this paper provides a LFT-based Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy controller with guaranteed stability and model-following via the following steps: First, using LFT(Linear Fractional Transformation) and T-S fuzzy model, controllers, are obtained. Next, error dynamics are obtained for model-following, and errors go to 0(zero). Finally, a T-s fuzzy controller that can stabilizxe the system with the requirement on the control input satisfied is obtained by solving the LMIs with the MATLAB LMI Control Toolbox and a model-following controller is obtained. Simulations are performed for the LFT-based T-S fuzzy controller designed by the proposed method, which show better performance than the results of input-out ut linearization controller.
In the fast sampling limit the delta operator model tends to the analog system model. This fundamental property of the delta operator model unifies continuous and discrete time control system. In this paper we study robust linear optimal model following servo system in the presence of disturbances and parameter perturbations. A technique to directly design the generalized differential operator based unified control system that covers both differential operator based continuous time and delta operator based discrete time case is presented. The quadratic criterion function for a linear system is used to design the robust unified servo control system The characteristics of the proposed servo system are analysed and simulated to verify the robustness.
The aim of this paper is to suggest a design method of the model following optimal boiler-turbine H.inf. control system using genetic algorithm. This boiler-turbine H.inf. control system is designed by applying genetic algortihm with reference model to the optimal determination of weighting functions and design parameter .gamma. that are given by Glover-Doyle algornithm whch can design H.inf. contrlaaer in the sate. space. The first method to do this is ghat the gains of weightinf functions and .gamma. are optimized simultaneously by genetic algroithm. And the second method is that not only the gains and .gamma. but also the dynamics of weighting functions are optimized at the same time by genetic algonithm. The effectiveness of this boiler-turbine H.inf. control system is verified and compared with LQG/LTR control system by computer simulation.
This paper is concerned with a robust model following control scheme for manipulators which contains uncertain terms. Our method consists of nonlinear compensation and linear compensation. The former ensures the robustness of the plant, the later achieves both the desired model following response and the desired initial error convergence.
Improved load-following capability is one of the most important technical tasks of a pressurized water reactor. Controlling the nuclear reactor core during load-following operation leads to some difficulties. These difficulties mainly arise from nuclear reactor core limitations in local power peaking: the core is subjected to sharp and large variation of local power density during transients. Axial offset (AO) is the parameter usually used to represent the core power peaking. One of the important local power peaking components in nuclear reactors is axial power peaking, which continuously changes. The main challenge of nuclear reactor control during load-following operation is to maintain the AO within acceptable limits, at a certain reference target value. This article proposes a new robust approach to AO control of pressurized water reactors during load-following operation. This method uses robust feedback-linearization control based on the multipoint kinetics reactor model (neutronic and thermal-hydraulic). In this model, the reactor core is divided into four nodes along the reactor axis. Simulation results show that this method improves the reactor load-following capability in the presence of parameter uncertainty and disturbances and can use optimum control rod groups to maneuver with variable overlapping.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권2호
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pp.378-387
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2017
The combined model following control (MFC)-decoupler system is employed for a full authority fly-by-wire utility helicopter to enhance handling qualities. The MFC, which governs the vehicle to follow the prescribed model, is widely employed for modern helicopters. However, it may not be sufficient as helicopters often suffer significant cross coupling. The coupled responses between control axes of a helicopter increase the pilot's work load and may degrade handling qualities. As the decoupler is introduced to the MFC, the combined MFC-decoupler effectively solves the coupling problems and enhances handling qualities. The proposed system is verified via the handling qualities prediction using the mathematical dynamics model. The analysis results are confirmed through the piloted simulation.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.239-242
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1996
A model following control system(MFCS) can give general output signals following desired ones. In previous studies, a method of nonlinear MFCS was proposed by S.Okubo[1]. In this paper, the method of nonlinear MFCS will be extended to discrete time nonlinear systems. It is easy to extend the method to discrete time systems. But in the case .gamma.=1 discrete time systems, the proof becomes difficult, because the transfer function from f(v(k)) to v(k) can't be a positive real function. In this case, to ensure that internal states are stable, a new criterion is proposed.
This paper presents an algorithm to design a robust digital model following servo control system in which optimal linear quadratic regulator problem is used to design the control system that make the step/ramp response of the plant kept close to a specified ideal step/ramp response of the model. The quadratic criterion function for a continuous system is used to design the robust digital servo control system. The feasibility of the design technique is shown by the simulation and the proposed method is applied to the speed control of DC servo motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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