Feedback Linearization technique needs the exact cancellation of nonlinearity which restricts its application to real environment. To overcome these shortcomings, High-pin feedback is good remedy to this problem. In this paper, we briefly survey the high-gain feedback control technique and show some conditions for applying this method to nonlinear systems. In order to use this technique in real situation, some properties of ${\varepsilon}$-bound and semi-global stabilization are discussed.
Many nonlinear controllers for the power system are based on nonlinear models involving the power angle as an element of the state, and therefore the reference value for the power angle is needed. As this reference value is not generally available, it is difficult to apply such nonlinear control methods in practice. To deal with this problem, we present an input-output feedback linearizing control scheme by selecting the output as a combination of the squared voltage and the relative frequency. It is shown that the internal dynamics are locally stable with controllable damping, and that the frequency remains bounded for all time. Simulations illustrate the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we study the modeling and control of Electro-Magnetic Suspension System with 2 Degree Of Freedom. While the previous researchers considered the control of single rail EMS Systems, we consider the control of two rail EMS Systems. We first derive a simple model to represent the dynamics of EMS System with 2 D.O.F., using the Lagrange's method. The nonlinear equations of motion that we derive are shown to be linearizable by coordinate change and nonlinear static state feedback. The nonlinear static state feedback controller is constructed explicitly.
In this paper, we present a new guidance law for a reusable launch vehicle (RLV) that lands vertically after reentry. In our past studies, a guidance law was developed for a vertical/soft landing to a target point. The guidance law, which is analytically obtained, can regenerate a trajectory against disturbances because it is expressed in the form of state feedback. However, the guidance law does not necessarily guarantee a vertical/soft landing when a dynamical system such as an RLV includes a nonlinear phenomenon owing to the atmosphere of the earth. In this study, we introduce a design of the guidance law for a nonlinear system to achieve a vertical/soft landing on the ground using the exact linearization method and solving the two-point boundary-value problem for the derived linear system. Numerical simulation confirmed the validity of the proposed guidance law for an RLV in an atmospheric environment.
This paper proposes an adaptive sliding mode control scheme for an autopilot design of Skid-to-Turn (STT) missiles. The feedback linearization controller eliminates nonlinear terms in STT dynamics and makes the entire system linear. But the modeling errors in dynamics and the external disturbances exert bad influence on the performance of the feedback linearization controller. To handle these uncertainties, an adaptive control scheme is developed, where a bound of the uncertainties is estimated by an adaptive law based on a sliding surface. The asymptotic output tracking is proved by using the Lyapunov stability theory. Simulations for STT missiles illustrate the validity of the proposed scheme.
In this paper, a feedback linearizing anti-sway control law, using a 2-D model for container cranes, is investigated. The equations of motion are first derived from Lagrange's equation. Then, by substituting the sway dynamics into the trolley dynamics, a reduction of variables from three (trolley, hoist, sway) to two (trolley, hoist) is pursued. The anti-sway control law is designed based on the Lyapunov stability theorem. The proposed control law guarantees the uniform asymptotic stability of the closed-loop system. The simulation results of the derived control law, using MATLAB/Simulink, are compared with those of the sliding mode control law, noted in previous literature. Also, experimental results using a 3-D pilot crane are provided.
Payam, Amir Farrokh;Hashemnia, Mohammad Naser;Fai, Jawad
Journal of Power Electronics
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제11권5호
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pp.719-725
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2011
This paper describes a novel Direct Torque Control (DTC) method for adjustable speed Doubly-Fed Induction Machine (DFIM) drives which is supplied by a two-level Space Vector Modulation (SVM) voltage source inverter (DTC-SVM) in the rotor circuit. The inverter reference voltage vector is obtained by using input-output feedback linearization control and a DFIM model in the stator a-b axes reference frame with stator currents and rotor fluxes as state variables. Moreover, to make this nonlinear controller stable and robust to most varying electrical parameter uncertainties, a two layer recurrent Artificial Neural Network (ANN) is used to estimate a certain function which shows the machine lumped uncertainty. The overall system stability is proved by the Lyapunov theorem. It is shown that the torque and flux tracking errors as well as the updated weights of the ANN are uniformly ultimately bounded. Finally, effectiveness of the proposed control approach is shown by computer simulation results.
For a class of single-input single-output continuous-time nonlinear systems, a multilayer neural network-based controller that feedback-linearizes the system is presented. Control action is used to achieve tracking performance for a state-feedback linearizable but unknown nonlinear system. The multilayer neural network(NN) is used to approximate nonlinear continuous function to any desired degree of accuracy. The weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Lyapunov stability. It is shown that all the signals in the closed-loop system are uniformly bounded. Initialization of the network weights is straightforward.
In this paper, a new method of conrolling chaotic nonlinear systems is proposed. Firstly, the dynamics of a chaotic nonlinear system is separated into a linear part and a nonlinear part. Secondly, the nonlinear part is approximated using a radial basis function network (RBFN) and canceled from the controlled system. Then, the resulting system has only the linear part added with very weak nonlinearity. Finally, a simple linear state feedback control law is designed for the linear part. In the meanwhile, a theorem justifying this concept is presented and proved. Comparing with the feedback linearization, the proposed method can be applied regardless of the functional form of the controlled dynamics. The proposed method is applied by simulation to the Duffing system and the Lorenz system and satisfactory results are obtained.
In this paper, we proposed a nonlinear sliding mode controller to regulate the swinging angle of Overhead Crane System. Roughly speaking, the controller is designed to regulate an output(the swing angle) while providing internal stability. It is difficult to apply many of standard nonlinear control design techniques. In contrast to control that use a command generator and possibly a time-varying feedback, our control law is simple autonomous nonlinear controller. We analyze the stability of the closed-loop system using an $L_2$ Sliding surface conditions approach on a nonlinear feedback linearization of the system about the desired periodic orbit. One can easily extend this approach to analyze the robustness of the control system with respect to disturbances and parameter variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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