This paper presents the design of simple robust controller for a class of uncertain multivariable systems. We introduce switching dynamics instead of switching logics unlike variable structure control scheme. Also, we can construct the continuous control law from this switching dynamics and consequently remove the chattering motion. The dynamic equations of the range-space of a switching surface matrix C and uniform ultimate boundedness in the presence of parameter uncertainties are described mathematically.
This paper investigates the integrated control of an air-breathing hypersonic vehicle considering the safety of propulsion system under acceleration. First, the vehicle/engine coupling model that contains a control-oriented vehicle model and a quasi-one-dimensional dual-mode scramjet model is established. Next, the coupling process of the integrated control system is introduced in detail. Based on the coupling model, the integrated control framework is studied and an integrated control system including acceleration command generator, vehicle attitude control loop and engine multivariable control loop is discussed. Then, the effectiveness and superiority of the integrated control system are verified through the comparison of normal case and limiting case of an air-breathing hypersonic scramjet coupling model. Finally, the main results show that under normal acceleration case and limiting acceleration case, the integrated control system can track the altitude and speed of the vehicle extremely well and adjust the angle deflection of elevator to offset the thrust moment to maintain the attitude stability of the vehicle, while assigning the two-stage fuel equivalent ratio to meet the thrust performance and safety margin of the engine. Meanwhile, the high-acceleration requirement of the air-breathing hypersonic vehicle makes the propulsion system operating closer to the extreme dangerous conditions. The above contents demonstrate that considering the propulsion system safety will make integrated control system more real and meaningful.
A logical and systematic procedure to derive a mathematical model for magnetically levitation(maglev) systems with a combined lift and guidance is developed by using and graph. First, bond graph is constructed for the energy-feeding system with magnetic leakage flux. And, the overall maglev system in which lift and guidance dynamics are coupled is modeled by using the concept of multi-port field in bond notations. Finally, the LQG/LTR control systems are designed for single-input single-output and for multi-input multi-output maglev systems. In this paper, it has been shown that the bond graph is an excellent method for modeling multi-energy domain systems such as maglev systems and the multivariable control system is required to improve the performance of the maglev system with a combined lift and guidance.
In this study, a design method to obtain a robust suboptimal regulator for linear multivariable system is presented. This new design method is based on the optimal regulator design method using eigen-structure assignment and it uses additional cost function which represent robustness of the closed loop system. When we design the regulator using pole assignment method for linear multivariable system we have extra degree-of-freedom after assigning desired eigenvalues of the closed loop system in determining the feedback gain. So we assign additional robust suboptimal regulator. In this study we also feedback the system output for more practical applications.
In this paper, a multi-input multi-output(MIMO) integral variable structure system with an integral-augmented sliding surface is designed for the improved robust control of uncertain multivariable system under the matched persistent disturbance. To effectively remove the reaching phase problems, the integral augmented sliding surface is proposed. Then for its design, the eigenstructure assignment technique is introduced to. To guarantee the designed performance against the persistent disturbance, the stabilizing control for multi-input system is also designed to generate the sliding mode on the integral sliding surface. The stability of the global system together with the existence condition of the sliding mode are investigated and proved for the case of multi input system in the presence of uncertainty and disturbance. The reaching phase is completely removed in proposed MIMO VSS by satisfying the two requirements. An example and computer simulations will be present for showing the usefulness of algorithm.
In this paper, a systematic design of a robust nonlinear multivariable variable structure controller based on state dependent nonlinear form is presented for the control of MIMO uncertain affine nonlinear systems with mismatched uncertainties and matched disturbance. After a MIMO uncertain affine nonlinear system is represented in the form of state dependent nonlinear system, a systematic design of a robust nonlinear variable structure controller is presented. To be linear in the closed loop resultant dynamics, the linear sliding surface is applied. A corresponding diagonalized control input is proposed to satisfy the closed loop global exponential stability and the existence condition of the sliding mode on the linear sliding surface, which will be investigated in Theorem 1. Through a design example and simulation study, the usefulness of the proposed controller is verified.
The aim of this paper is to suggest a design method of the optimal multivariable $H_{\infty}$ control system using genetic algorithm(GA). This $H_{\infty}$ control system is designed by applying GA to the optimal determination of weighting functions and design parameter ${\gamma}$ that are given by Glover-Doyle algorithm which can design $H_{\infty}$ controller in the state space. The effectiveness of this $H_{\infty}$ control system is verified by nonlinear simulation.
The white-balance system for color tevision is characterized by 5 input-5 output nonlinear process. A design strategy of fuzzy control rules is treated in which it can be adopted to the white balance adjustment for color television. A fuzzy rule based on an expert's knowledge is constructed, and then a multivariable fuzzy control rule is designed. Since human has just two hands, he can manipulate two variables simutaneously. In case when the process to be controlled has more than three control variables, expert's control rule is much different from the multivariable control rule. A multivariable fuzzy control rule is constructed by utilizing the expert' knowledge and rough relations between input and output variables, and its usefulness is shown by experiments.
In this paper, Neuro-Fuzzy Controller(NFC), a fuzzy system realized using a neural network, is to adopt for the multivariable system. In the multivariable system, the interactive effects between the variables should be taken into account. A simple compensator, using the steady-state information can be obtained for open-loop stable systems, is presented to cope with this problem. However, it should be supposed that the plant is unknown to the control system designer, but an estimate of the DC gain has been obtained by carrying out experiments on the plant. Also, if the variables are not combinated completely, it is difficult to design the controller. Therefore, we design a neuro-fuzzy controller which controls a multivariable system with only input output informations, and compare its performance with that of a PI controller. In the proposed controller, the construction of the membership functions and rule base, which is highly heuristic, can be achieved using a training process. This allows the combination of knowledge of human experts and evidence from input-output data.
This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a multivariable system. Then artificial immune network always has a new paraller decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communication to each other among different species of antibodies/B-cells through the simulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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