A method based on frequency domain approaches is presented for the nonlinear parameters identification of structure having nonlinear joints. The finite element model of linear substructure is us ed to calculating its frequency response functions needed in parameter identification process. This method is easily applicable to a complex real structure having nonlinear elements since it uses the frequency response function of finite element model. Since this method is performed in frequency domain, the number of equations required to identify the unknown parameters can be easily increased as many as it needed, just by not only varying excitation amplitude but also selecting excitation frequencies. The validity of this method is tested numerically and experimentally with a cantilever beam having the nonlinear element. It was verified through examples that the method is useful to identify the nonlinear parameters of a structure having arbitary nonlinear boundaries.
To model and understand the physics of partial rub, a nonlinear rotor model is sought by applying a nonlinear parameter identification technique to the experimental data. The results show that the nonlinear terms of damping and stiffness should be included to model partial rotor rub. Especially, the impact and friction during the contact between rotor and stator are tried to explain with a nonlinear model on the basis of experimental data. The estimated nonlinear model shows good agreements between the numerical and the experimental results in its orbit. Also, the estimated nonlinear model could explain the backward whirling orbit and jump phenomenon, which are the typical phenomena of partial rub.
Mathematical models of industrial robots or manipulators are highly nonlinear equations with nonlinear coupling between the variables of motion. As the working speed has been fast, the effects of nonlinear terms have become serious. So the control algorithm based on approximately linearized equation looses the efficiency. In order to design the control law for the nonlinear models, Hunt-Su's nonlinear transformation method and Marino's feedback equivalence condition are used with linear quadratic regulator(LQR) theory in this study. Nonlinear terms of the system are eliminated and coupled terms are decoupled by this feedback law. This method is applied to a 3-D.O.F. vertical articulated manipulator by both experiments and simulations and compared with PID control which is widely used in the industry.
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.
We investigate the existence of weak solutions for the biharmonic boundary value problem with nonlinear term decaying at the origin. We get a theorem which shows the existence of nontrivial solutions for the biharmonic boundary value problem with nonlinear term decaying at the origin. We obtain this result by reducing the biharmonic problem with nonlinear term to the biharmonic problem with bounded nonlinear term and then approaching the variational method and using the mountain pass geometry for the reduced biharmonic problem with bounded nonlinear term.
In this paper, we propose a new scheme for the discretization of nonlinear systems using Taylor series expansion and the zero-order hold assumption. This scheme is applied to the sample-data representation of a nonlinear system with constant state tine-delay. The mathematical expressions of the discretization scheme are presented and the effect of the time-discretization method on key properties of nonlinear control system with state tine-delay, such as equilibrium properties and asymptotic ability, is examined. The proposed scheme provides a finite-dimensional representation for nonlinear systems with state time-delay enabling existing controller design techniques to be applied to then. The performance of the proposed discretization procedure is evaluated using a nonlinear system. For this nonlinear system, various sampling rates and time-delay values are considered.
Nonlinear unified predictive control(UPC) algorithm was applied to the temperature control of a batch polymerization reactor for polymethylmethacrylate(PMMA). Before the polymerization reaction is initiated, the parameters of the process model are determined by the recursive least squares(RLS) method. During the reaction, nonlinearities due to generation of heat of reaction and variation of heat transfer coefficients are predicted through the nonlinear model developed. These nonlinearities are added to the process output from the linear process model. And then, the predicted process output is used to calculate the control output sequence. The performance of nonlinear control algorithm was verified by simulation and compared with that of the linear unified predictive control algorithm. In the experiment of a batch PMMA polymerization, nonlinear unified predictive control was implemented to regulate the temperature of the reactor, and the validity of the nonlinear model was verified through the experimental results. The performance of the nonlinear controller turned out to be superior to that of the linear controller for tracking abrupt changes in setpoint.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.175-181
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2000
This paper investigates the robust nonlinear H$_{\infty}$ filter with FIR(Finite Impulse Response) structure for nonlinear discrete time-varying uncertain systems represented by the state-space model having parameter uncertainty. Firstly, when there is no parameter uncertainty in the system, the discrete-time nominal nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is derived by using the equivalence relationship between the FIR filter and the recursive filter, which corresponds to the standard nonlinear H$_{\infty}$ filter. Secondly, when the system has the parameter uncertainty, the robust nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is proposed for the discrete-time nonlinear uncertain systems.
By utilizing the interinsic structure of the underlying continous-time nonlinear system, one can design an approximate sampled-data observer improved with respect ot the sampling-time for the systems. In this paper, we characterize the conditions for the solvability of the improved approximate sampled-data nonlinear observer design problem. In particular, it is shown that when the dimension of the state space is two, the nonlinear systems for which it is possible ot desing 3rd or higher order approximate sampled-data nonlinear observer are locally state-equivalent to an observable bilinear system. The practical implication is that seeking higher order approximate sampled-data nonlinear observer for nonlinear systems is very restricted.
In this study, recently developed unscented Kalman filter (UKF) technique is studied for identification of nonlinear structural dynamic systems as an alternative to the extended Kalman filter (EKF). The EKF, which was originally developed as a state estimator for nonlinear systems, has been frequently employed for parameter identification by introducing the state vector augmented with the unknown parameters to be identified. However, the EKF has several drawbacks such as biased estimations and erroneous estimations especially for highly nonlinear dynamic systems due to its crude linearization scheme. To overcome the weak points of the EKF, the UKF was recently developed as a state estimator. Numerical simulation studies have been carried out on nonlinear SDOF system and nonlinear MDOF system. The results from a series of numerical simulations indicate that the UKF is superior to the EKF in the system identification of nonlinear dynamic systems especially highly nonlinear systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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