In this study an elevator plant model is made with an electro-hydraulic servo valve and a single rod cylinder. A PID controller, a velocity feedback PID controller and a MRAC controller ate designed. Experimental apparatus including an elevator plant model and these controllers are constructed. In case of experiment, external load which is made with a hydraulic cylinder and a pressure control valve burdens varying load to the elevator plant model being driven. With experiment, the control performances of three proposed control methods are compared.
A novel model reference adaptive control (MRAC) scheme for electrical servo drives is proposed, in which the control input is synthesized without any parameter identification mechanism and a PI controller is inserted ahead of the plant to reduce the steady state chattering. The proposed scheme is shown to be asymptotically stable in the case where the load torque disturbance satisfies a certan condition. An application to a permanent magnet synchronous motor drive shows that the output error between the plant and the reference model tends to zero and the chattering is greatly reduced.
Decentralized model reference adaptive controller is used to control interconnected system. Influences caused by interactions between each subsystem are regarded as unmodeled dynamics or disturbances, thus decentralized adaptive controller is designed using MRAC algorithms which guarantees robustness. To expand the stability regions of over all system and to improve control performances, higher level controller is introduced to adjust the control factors such as filter band, size of deadzone or maximum norm of parameter. Local controllers for each subsystem are realized in real time and higher level controller has an ability of detecting the instability phenomena and adjusts the local controller by analysis of power spectrum or square sum of tracking errors.
In this paper, a new adaptive control scheme is proposed that uses a special form of rational function-type linear operator in the parameter adaptation and that removes the augmenting signal terms of the control input components. This adaptation scheme is applied to the MRAC of continuous-time, linear time-invariant, minimum-phase plants whose relative degrees are arbitrary. This scheme can be applied without any change of the controller structure to the adaptive systems regardless of the relative degree if it is greater than 1. And this scheme does not require any signal augmentation for arbitrary relative-degree plants if the reference model has no zeros. The asymptotic stability of the adaptive systems controlled by this scheme is shown by a hyper-stability method.
본 논문에서는 연세대학교 천문우주학과 우주비행제어연구실에서 개발 중인 인공위성 편대비행 테스트베드에 대한 예비 성능분석 결과를 제시하였다. 동역학 모델에 포함되지 않은 동특성과 측정 잡음 등에 의한 불확실성의 영향을 받는 반작용 휠의 응답 성능을 향상시키기 위하여 간단한 1차 선형시스템을 기준 모델로 하는 적응제어기를 설계하였다. 또한 자세 측정값에 잡음이 포함된 환경에서도 원활한 제어를 수행하기 위해 최소제곱법 기반의 실시간 파라미터 추정기법을 이용하여 관성모멘트를 추정하였다. 수치 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 설계된 모델 기준 적응제어기의 적합성과 향후 적용가능성을 검토하였고, 전 시간에 걸친 자세 추적오차가 $0.25^{\circ}$ 이내에 머무는 것을 확인하였다. 하지만 하드웨어 실험을 통해 드러난 제어 입력에 대한 데드존의 영향을 줄이기 위해서는 인공위성 시뮬레이터의 설계 변경이 필요하다고 판단된다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.144-155
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2004
This paper addresses the issue of position control of a chain of multiple mass-spring-damper (CMMSD) units which can be found in many physical systems. The dynamic model of a CMMSD system with any degrees of freedom is expressed in a closed-form for the convenience of the controller design. Backstepping and model reference adaptive control (MRAC) approaches are then used to develop two adaptive output feedback controllers to control the position of a CMMSD system. The proposed controllers rely on the measurements of the input (force) and the output (position of the mass unit at the end of the chain) of the system without the knowledge of its parameters and internal states. Simulations are used to verify the effectiveness of the controllers
This paper deals with the robust controller design of robotic manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach followed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. A computer simulation has been performed to demonstrate the performance of the designed control system in task coordinates for stanford manipulator with payload and disturbances.
In the rotor-flux oriented control used in induction motors, the electrical parameters of the motors should be identified. Among these parameters, the mutual inductance and rotor resistance should be accurately tuned for better operations. However, they are more difficult to identify than the stator resistance and stator transient inductance. The rotor resistance and mutual inductance can change in operations due to flux saturation and heat generation. When detuning of these parameters occurs, the performance of the control is degenerated. In this paper, a novel method for the concurrent identification of the two parameters is proposed based on recursive least square estimation and model reference adaptive control.
A multiple controller structure consisting of a typical feedback controller and an additive redundant controller is proposed for enhancing the reliability of the control system. For the case where the main controller is chosen as a pole assignment controller with input/output measurements and the redundant controller as the Model Reference Adaptive Controller (MRAC) whose reference model is the closed-loop combination of the plant and the main controller, it is proven that the tracking error between the command input and plant output converges to zero under failure in one of the controllers or parameter perturbations of the plant, and further that the reliability measured by Mean Time To Failure (MTTF) is greater than that of the system with only a single main controller. A simulation Example is provided to illustrate reliable operation of the proposed control system against the controller failure.
This paper describes a speed sensorless algorithm for vector control system with compensated stator resistance and rotor time constant of induction motor using a model reference adaptive system(MRAS). The system are composed of two MRAC, one is a rotor speed estimation and a stator resistor identification by back-EMF observer, other is used to identify rotor time constant by magnetizing current observer, so that the estimation can be cover a very low speed range with a robust control. The suggest control strategy and estimation method have been validated by simulation study. In the simulation using Matlab/Simulik, the proposed speed sensorless vector control system are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and load fluctuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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