The disturbance attenuation problem for a class of discretetime switched linear systems with exponential uncertainties via switched state feedback and switched dynamic output feedback is investigated, respectively. By using Taylor series approximation and convex polytope technique, exponentially uncertain discrete-time switched linear system is transformed into an equivalent switched polytopic model with additive norm bounded uncertainty. For such equivalent switched model, one designs its switching strategy and associated state feedback controllers and dynamic output feedback controllers so that whole switched model is asymptotical stabilization with H-in nity disturbance attenuation base on switched Lyapunov function and LMI approach. Finally, two numerical examples are presented to illustrate our results.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.113-118
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2001
In this paper, we develop an optimal intelligent digital redesign method for a class of fuzzy-model-based controllers, effective for stabilization of continuous-time complex nonlinear systems. Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is used to extend the results of the classical digital redesign technique to complex nonlinear systems. Unlike the conventional intelligent digital redesign technique reported in the literature, the proposed method utilized the recently developed LMI optimization technique to obtain a digitally redesigned fuzzy-model-based controller. Precisely speaking, the intelligent digital redesign problem is converted to an equivalent optimization problem, and the LMI optimization method is used to find the digitally redesigned fuzzy-model-based controller. A numerical example is provided to evaluate the feasibility of the proposed approach.
In this paper, the robust non-fragile guaranteed cost control problem is studied for a class of linear large-scale systems with uncertainties and a given quadratic cost functions. The uncertainty in the system is assumed to be norm-bounded and time-varying. Also, the state-feedback gains for subsystems of the large-scale system are assumed to have norm-bounded controller gain variations. The problem is to design a state feedback control laws such that the closed-loop system is asymptotically stable and the closed-loop cost function value is not more than a specified upper bound for all admissible uncertainties and controller gain variations. Sufficient conditions for the existence of such controllers are derived based on the linear matrix inequality (LMI) approach combined with the Lyapunov method. A parameterized characterization of the robust non-fragile guaranteed cost controllers is given in terms of the feasible solutions to a certain LMI. A numerical example is given to illustrate the proposed method.
Based on process analysis as well as extensive operation experience, two fuzzy expert control algorithms, for startup and control, are proposed for a supercritical fluid extraction process which has high interacting multivariable structure. In the proposed algorithms, a new simple defuzzification method which only requires four fundamental arithmetic rules is also presented. Through numerical simulations, control performance using the proposed control algorithm is compared with that of a different fuzzy algorithm by an other researcher and that of conventional PID-type controllers which are tuned by well-known optimal criteria. Also, the proposed control algorithm has been tested to the bench scale supercritical fluid extraction process. As a consequence, the proposed fuzzy expert controller has shown fast and robust control performance while the other controllers show sluggish and/or highly oscillatory responses.
This work is concerned with the assignment of the desired eigenstructure for linear time-varying systems such as missiles, rockets, fighters, etc. Despite its well-known limitations, gain scheduling control appeared to be the focus of the research efforts. Scheduling of frozen-time, frozen-state controller for fast time-varying dynamics is known to be mathematically fallacious, and practically hazardous. Therefore, recent research efforts are being directed towards applying time-varying controllers. In this paper, ⅰ) we introduce a differential algebraic eigenvalue theory for linear time-varying systems, and ⅱ) we also propose an eigenstructure assignment scheme for linear time-varying systems via the differential Sylvester equation based upon the newly developed notions. The whole design procedure of the proposed eigenstructure assignment scheme is very systematic, and the scheme could be used to determine the stability of linear time-varying systems easily as well as provides a new horizon of designing controllers for the linear time-varying systems. The presented method is illustrated by a numerical example.
In this study, we introduce a neurofuzzy approach to the design of fuzzy controllers. The development process exploits key technologies of Computational Intelligence (CI), namely, genetic algorithms (GA) and neurofuzzy networks. The crux of the design methodology deals with the selection and determination of optimal values of the scaling factors of fuzzy controllers, which are essential to the entire optimization process. First, the tuning of the scaling factors of the fuzzy controller is carried out. Next, we form a nonlinear mapping for the scaling factors, which are realized by GA-based neurofuzzy networks by using a fuzzy set or fuzzy relation. The proposed approach is applied to control nonlinear systems like the inverted pendulum. Results of comprehensive numerical studies are presented through a detailed comparative analysis.
In this paper, we consider the robust guaranteed cost control problem for a class of uncertain neutral systems with given quadratic cost functions. The uncertainty is assumed to be norm-bounded and time-varying. The goal in this study is to design the memoryless state feedback controller such that the closed-loop system is asymptotically stable and the closed-loop cost function value is not more than a specified upper bound lot all admissible uncertainty. Some criteria for the existence of such controllers are derived based on the matrix inequality approach combined with the Lyapunov second method. A parameterized characterization of the robust guaranteed cost controllers is given in terms of the feasible solutions to the certain matrix inequalities. A numerical example is given to illustrate the proposed method.
In this paper, we considered the design of gain scheduled controllers for linear systems with saturating actuators. Our basic idea is to design a control that uses higher control gain when the states are smaller, and lower gain when it is higher. By doing this, we can avoid the saturation and we can improve the performance. First, we derive a control and a reachable set expressed as LMI form, which minimizes not only the L$_2$ gain from the disturbance to the measured output but also the control is never saturated within this reachable set. Next, the reachable set is divided as nested subsets, and at each nested subset, the control gain is designed to minimize the L$_2$ gain and it is never saturated. Finally, the control gain is scheduled according to the status of states, i.e., the subset in which the states are located. A numerical example is presented to show that our gain scheduled control significantly improves the performance.
This paper presents a procedure for designing feedback controllers for defective systems with repeated eigenvalues, and also for a nearly defective system with close eigenvalues. For the nearly defective system, we first transform it into a defective one, and then apply the same method to deal with the nearly defective system. A method for computing the gain matrices is discussed here. The methodologies proposed are based on the modal coordinate equation to avoid the tedious mathematical manipulation. As an application of the present procedure, a numerical example is given.
The most important problems which should be considered in designing servo controllers are resonance effects and nonlinear friction. These problems exist in almost all the servo systems, especially for the robotic maniplators and numerical control systems and cause difficulties in designing controllers. In this paper, controller design procedure which employs $H_{\infty}$ control theory is proposed for the servo systems with these problems. Sometimes, for these systems, there is a possibility of limit cycles due to the interation between the nonlinear friction and integrator. To check the possibility of limit cycles, describing fuction method is used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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