International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.836-844
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2008
This paper presents an approach to order reduction of linear parameter varying controller for polytopic model. Feasible solutions which satisfy relevant linear matrix inequalities for constructing full-order parameter varying controller evaluated at each polytopic vertices are first found. Next, sufficient conditions are derived for the existence of a right coprime factorization of parameter varying controller. Furthermore, a singular perturbation approximation for time invariant systems is generalized to reduce full-order parameter varying controller via parameter varying right coprime factorization. This generalization is based on solutions of the parameter varying Lyapunov inequalities. The closed loop performance caused by using the reduced order controller is developed. To examine the performance of the reduced-order parameter varying controller, the proposed method is applied to reduce vibration of flexible structures having the transverse-torsional coupled vibration modes.
Tracking control of systems with variable stiffness hysteresis using a gain-scheduled (GS) controller is developed in this paper. Variable stiffness hysteretic system is represented as quasi linear parameter dependent system with known bounds on parameters. Assuming that the parameters can be measured or estimated in real-time, a GS controller that ensures the performance and the stability of the closed-loop system over the entire range of parameter variation is designed. The proposed method is implemented on a spring-mass system which consists of a semi-active independently variable stiffness (SAIVS) device that exhibits hysteresis and precisely controllable stiffness change in real-time. The SAIVS system with variable stiffness hysteresis is represented as quasi linear parameter varying (LPV) system with two parameters: linear time-varying stiffness (parameter with slow variation rate) and stiffness of the friction-hysteresis (parameter with high variation rate). The proposed LPV-GS controller can accommodate both slow and fast varying parameter, which was not possible with the controllers proposed in the prior studies. Effectiveness of the proposed controller is demonstrated by comparing the results with a fixed robust $\mathcal{H}_{\infty}$ controller that assumes the parameter variation as an uncertainty. Superior performance of the LPV-GS over the robust $\mathcal{H}_{\infty}$ controller is demonstrated for varying stiffness hysteresis of SAIVS device and for different ranges of tracking displacements. The LPV-GS controller is capable of adapting to any parameter changes whereas the $\mathcal{H}_{\infty}$ controller is effective only when the system parameters are in the vicinity of the nominal plant parameters for which the controller is designed. The robust $\mathcal{H}_{\infty}$ controller becomes unstable under large parameter variations but the LPV-GS will ensure stability and guarantee the desired closed-loop performance.
This paper deals with a robust controller for an induction motor (IM) which is represented as a linear parameter varying systems. To do so linear matrix inequality (LMI) based approach and robust Lyapunov feedback are associated. This approach is related to the fact that the synthesis of a linear parameter varying (LPV) feedback controller for the inner loop take into account rotor resistance and mechanical speed as varying parameter. An LPV flux observer is also synthesized to estimate rotor flux providing reference to cited above regulator. The induction motor is described as a polytopic LPV system because of speed and rotor resistance affine dependence. Their values can be estimated on line during systems operations. The simulation and experimental results largely confirm the effectiveness of the proposed control.
This paper presents a robust controller design approach for improving vehicle dynamic roll motion performance and guaranteeing the closed-loop system stability in spite of vehicle parameter variations resulting from aging elements, loading patterns, and driving conditions, etc. The designed controller is linear parameter-varying (LPV) in terms of the time-varying parameters; its control objective is to minimise the $H_{\infty}$ performance from the steering input to the roll angle while satisfying the closed-loop pole placement constraint such that the optimal dynamic roll motion performance is achieved and robust stability is guaranteed. The sufficient conditions for designing such a controller are given as a finite number of linear matrix inequalities (LMIs). Numerical simulation using the three-degree-of-freedom (3-DOF) yaw-roll vehicle model is presented. It shows that the designed controller can effectively improve the vehicle dynamic roll angle response during J-turn or fishhook maneuver when the vehicle's forward velocity and the roll stiffness are varied significantly.
In this paper, we present a robust $H^{\infty}$ controller design method for parameter uncertain time-varying systems with disturbance and that have time-varying delays in both state and control. It is found that the problem shares the same formulation with the $H^{\infty}$ control problem for systems without uncertainty. Through a certain differential Riccati inequality approach, a class of stabilizing continuous controller is proposed. For parameter uncertainties, disturbance and time varying delays, proposed controllers the plant and guarantee an $H^{\infty}$ norm bound constraint on disturbance attenuation for all admissible uncertainties. Finally a numerical example is given to demonstrate the validity of the results.ts.
In this paper, we deal with the problem of delay-dependent robust and non-fragile stabilization for descriptor systems with parameter uncertainties and time-varying delays on the basis of strict LMI(linear matrix inequality) technique. Also, the considering controller is composed of multiplicative uncertainty. The delay-dependent robust and non-fragile stability criterion without semi-definite condition and decomposition of system matrices is obtained. Based on the criterion, the problem is solved via state feedback controller, which guarantees that the resultant closed-loop system is regular, impulse free and stable in spite of all admissible parameter uncertainties, time-varying delays, and controller fragility. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.19-23
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2000
In this paper, we deal with the problem of designing guaranteed cost state feedback controller for the generalized time-varying delay systems with delayed state and control input. The generalized time delay system problems solved on the basis of LMI(linear matrix inequality) technique considering time-varying delays. The sufficient condition for the existence of controller and guaranteed cost state feedback controller design methods are presented. Also, using some changes of variables and Schur complements, the obtained sufficient condition can be reformulated as LMI forms in terms of transformed variables. Therefore, all solutions of LMIs, guaranteed cost controller gain, and guaranteed cost are obtained at the same time. The proposed controller design method can be extended into the problem of robust guaranteed cost controller design method for parameter uncertain systems with time-varying delays easily.
This paper presents an adaptive receding horizon H$_{\infty}$ controller for the linear parameter varying systems in the deterministic environment, which combines a parameter range estimator and a robust receding horizon H$_{\infty}$ controller using the parameter bounds. Using parameter set inclusion and terminal inequality condition, the closed-loop system stability is guaranteed. It is shown that the stabilizing adaptive receding horizon H$_{\infty}$ controller guarantees the H$_{\infty}$ norm bound.
Adaptive neural networks based lateral controller is presented to guarantee path following performance for vehicle lane keeping in the presence of parameter time-varying characteristics of the vehicle lateral dynamics due to the road surface condition, load distribution, tire pressure and so on. The proposed adaptive controller could compensate vehicle lateral dynamics deviated from nominal dynamics resulting from parameter variations by incorporating it with neural networks that have the ability to approximate any given nonlinear function by adjusting weighting matrices. The controller is derived by using Lyapunov-based approach, which provides adaptive update rules for weighting matrices of neural networks. To show the superiority of the presented adaptive neural networks controller, the simulation results are given while comparing with backstepping controller chosen as the baseline controller. According to the simulation results, it is shown that the proposed controller can effectively keep the vehicle tracking the pre-given trajectory in high velocity and curvature with much accuracy under parameter variations.
This paper deals with the design problem of robust stabilization and non-fragile controller for discrete-time singular systems with parameter uncertainties and time-varying delays in state and input by delay-dependent Linear Matrix Inequality (LMI) approach. A new delay-dependent bounded real lemma for singular systems with time-varying delays is derived. Robust stabilization and robust non-fragile state feedback control laws are proposed, which guarantees that the resultant closed-loop system is regular, causal and stable in spite of time-varying delays, parameter uncertainties, and controller gain variations. A numerical example is given to show the validity of the design method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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