An enhanced and efficient methodology is proposed for evaluating the robustness of an uncertain structure with passive dampers. Although the structural performance for seismic loads is an important design criterion in earthquake-prone countries, the structural parameters such as storey stiffnesses and damping coefficients of passive dampers are uncertain due to various factors or sources, e.g. initial manufacturing errors, material deterioration, temperature dependence. The concept of robust building design under such uncertain structural-parameter environment may be one of the most challenging issues to be tackled recently. By applying the proposed method of interval analysis and robustness evaluation for predicting the response variability accurately, the robustness of a passively controlled structure can be evaluated efficiently in terms of the so-called robustness function. An application is presented of the robustness function to the design and evaluation of passive damper systems.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.12
no.2
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pp.131-138
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2004
In the proto design stage of a new car, the performances of an occupant protection system can be evaluated by CAE even though the real test should be carried out. The number of the real test is reduced by the exact predictions followed by the appropriate design recommendation. However, the existing researches using CAE in predicting the performances do not consider the uncertainties of parameters. That often leads to inconsistency between test and CAE. In this research, the robust design of a protection system such as airbag and load limiter is suggested considering the frontal crash. The parameter design scheme of the Taguchi method is introduced to obtain the robust design of arbitrary airbag and load limiter. It is performed based on the frontal crash test condition of US-NCAP with an arbitrary passenger car. The variances of the performances such as HIC, chest acceleration and probability of combined injury are calculated by the outer array and the Taylor series expansion. Through the analysis of the Taguchi method, the robust optimum is determined.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.7
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pp.1009-1017
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1993
The Robust Adaptive Servo Controller in this paper has an error-corrected and robust structure which guarantees asymptotic regulation and tracking in the presence of bounded parameter perturbations. The adaptive mechanism tunes the controller parameters such that a quadratic performance index is minimized. Through the speed and position control of the DC servo model with computer simulations, the minimum variance controller parameters are robust with respect to finite parameter perturbation and bounded disturbance.
In this paper, we establish a new robust $H_{\infty}$ performance condition for uncertain discrete-time systems with convex polytopic uncertainties. We express the condition as a set of linear matrix inequalities (LMIs), which are used to check stability and $H_{\infty}$ disturbance attenuation level by a parameter-dependent Lyapunov matrix. We show that the new condition provides less conservative result than the existing ones which use single Lyapunov matrix. We also show that the robust $H_{\infty}$ state feedback design problem for such uncertain discrete-time systems can be easily dealt with using the approach. The key point in this paper is to propose a kind of decoupling between the Lyapunov matrix and the system matrices in the parameter-dependent matrix inequality by introducing one new matrix variable.
In this paper, we design a vibration control system that includes a 3-D.O.F. mass-spring-damper structure for the analytical model of a building that is excited at the base of this structure by an external dynamic force, and one Active Mass Damper(AMD) on the top of this structure to generate control forces fro attenuation of the structural response. Two robust controllers based on $\mu$-synthesis and H$\infty$ optimal control are designed for the structural system to show that the performance of a control system can be degraded by some parameter uncertainties such as mass, stiffness coefficients, and/or damping coefficients. The performance of the two controllers are compared in terms of nominal performance, robust stability and robust performance by simulations.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.36
no.1
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pp.126-132
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2012
This paper suggests a design method of the model-following H${\infty}$ control system having robust performance. This H${\infty}$ control system is designed by applying genetic algorithm(GA) with reference model to the optimal determination of weighting functions and design parameter ${\gamma}$ that are given by Glover-Doyle algorithm which can design H${\infty}$ controller in the state space. These weighting functions and design parameter ${\gamma}$ are optimized simultaneously in the search domain guaranteeing the robust performance of closed-loop system. The effectiveness of this H${\infty}$ control system is verified by applying to the boiler-turbine control system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.6
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pp.689-696
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2006
This paper presents a new algorithm for the closed-loop $H_{\infty}$ composite control of weakly coupled bilinear systems with time-varying parameter uncertainties and exogenous disturbance using the successive Galerkin approximation(SGA). By using weak coupling theory, the robust $H_{\infty}$ control can be obtained from two reduced-order robust $H_{\infty}$ control problems in parallel. The $H_{\infty}$ control theory guarantees robust closed-loop performance but the resulting problem is difficult to solve for uncertain bilinear systems. In order to overcome the difficulties inherent in the $H_{\infty}$ control problem, two $H_{\infty}$ control laws are constructed in terms of the approximated solution to two independent Hamilton-Jacobi-Isaac equations using the SGA method. One of the purposes of this paper is to design a closed-loop parallel robust $H_{\infty}$ control law for the weakly coupled bilinear systems with parameter uncertainties using the SGA method. The other is to reduce the computational complexity when the SGA method is applied to the high order systems.
This paper is concerned with the design of a suboptimal robust Kalman filter using LMI approach for system models in the state space, which are subjected to parameter uncertainties in both the state and measurement atrices. Under the assumption that augmented system composed of the uncertain system and the state estimation error dynamics should be stable, a Lyapunov inequality is obtained. And from this inequaltiy, the filter design problem can be transformed to the gneric LMI problems i.e., linear objective minimization problem and generalized eigenvalue minimization problem. When applied to uncertain linear system modles, the proposed filter can provide the minimum upper bound of the estimation error variance for all admissible parameter uncertainties.
We consider the control design for nonlinear uncertain systems. The uncertainty is mismatched and possibly fast time-varying. Within the suitable range of the uncertainty the control is valid. No statistical information on uncertainty is imposed. Only the possible bound of the uncertain parameter is known and the control design is based on Lyapunov approach.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.3
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pp.270-276
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2014
This survey paper reviews robust control problems in both frequency domain and time domain. Robust control is focused on model uncertainties such as modeling error, system parameter variations, and disturbances. Robust control design problems are discussed according to parameter uncertainty, polytopic uncertainty, and norm-bounded uncertainty. Nowadays, robust control theory is combined with various control theory such as model predictive control, adaptive control, intelligent control, and time delay control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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