Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.10
no.4
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pp.40-47
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2001
In this pater, the QLQG/LTR control method is applied for the position control of the nonlinear timing belt driving sys-tem. Parameters fo the plant are identified by genetic algorithm and nonlinear elements, such as Coulomb friction and dead-zone, and quasi-linearized by RIDE method. Comparing with the LQG/LTR contro. the QLQG/LTR has similar structures of the LQG/LTR, but this method can consider nonlinear effects in designing the controller. Thus, the QLQG/LTR control system is robust to hard nonlinearities such as Coulomb friction, dead-zone, etc. Forma given hard non-linear system through experiments, it is shown that the tracking performance of the QLQG/LTR control system can be very improved that the LQF/LTR control system.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.4
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pp.118-127
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1993
A nonlinear control design method called the QJQG/LTR method is presented for the depth control of underwater vehicles with the deadzone of the flow control valve. And, it is shown how the design plant model can be formulated in the QLQG/LTR depth control system design for underwater vehicles which have the triple integrator. In order to show the effectiveness of this control system, the linear LQG/LTR control system neglected the deadzone effect and the nonlinear QLQG/LTR control system considered it are compared. It is found that the QLQG/LTR control system is relatively insensitive to the input magnitude, even if there exists a hard nonlinearity in the plant.
We propose the robust nonlinear controller design methodology, the $H_{\infty}$ constrained quasi - linear quadratic Gaussian control (QLQG/ $H_{\infty}$), for the statistically-linearized multivariable system with hard nonlinearties such as Coulomb friction, deadzone, etc. The $H_{\infty}$ performance constraint is involved in the optimization process by replacing the covariance Lyapunov equation with the Riccati equation whose solution leads to an upper bound of the QLQG performance. Because of the system's nonlinearity, however, one equation among three Riccati equations contain the nonlinear correction terms that are very difficult to solve numerically. To treat this problem, we use simple algebraic techniques. With some analytic transformation for Riccati equations, the nonlinear correction terms can be so eliminated that the set of a linear controller to the different operating points are designed. Synthesizing these via inverse random input describing function (IRIDF) technique, the final nonlinear controller can be designed.
In general, for underwater vehicles in low speed, depthkeeping operations are carried out by using the variation of the weight in the seaway tank. The depthkeeping control of underwater vehicles is difficult because of the deadzone effect in the flow rate control valve. In this paper, the nonlinear multivariable QLQG/LTR control system using a seaway tank and bow planes is synthesized in order to improve the performance of the depth control system. The computer simulation results show the multivariable QLQG/LTR control system has good depth control performance under the deadzone effect.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.12
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pp.128-141
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1998
We propose the robust nonlinear controller design methodology for the multivariable system which has hard nonlinearities (Coulomb friction, dead-zone, etc) and the structured real parameter uncertainty. The hard nonlinearity can be linearized by the RIDF technique and structured real parameter uncertainty can be modelled as the sense of Peterson-Hollot's quadratic Lyapunov bound. For this system, we apply the robust QLQG/H$_{\infty}$ control and then can obtain four Riccati equations. Because of the system's nonlinearity, however, one Riccati equation contains the nonlinear correction term that is very difficult to solve numerically, In order to treat this problem, using some transformations to Riccati equations, the nonlinear correction term can be eliminated. Then, only two Riccati equations need to design a controller. Finally, the robust nonlinear controller is synthesized via IRIDF techniques. To test this proposed control method, we consider the direct-drive robot manipulator system that has Coulomb frictions and varying inertia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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