In this paper, Wiener-Hopf design of the two-degree-of-freedom(2DOF) controller configuration is treated for the standard plant model. It is shown that the 2DOF structure makes it possible to treat the design of feedback properties and reference tracking problem separately. Wiener-Hopf factorization technique is used to obtain the optimal controller which minimizes a given quadratic cost index. The class of all stabilizing controllers that yield finite cost index is also characterized. An illustrative example is given for the step reference tracking problem which can not be treated by the conventional H2 controller formula.
Globally stabilizing adaptive fuzzy state- and output-feedback controllers for the fully nonaffine pure-feedback nonlinear system are proposed in this paper. By reformulating the original pure-feedback system to a standard normal form with respect to newly defined state variables, the proposed controllers require no backstepping design procedures. Avoiding backstepping makes the controller structure and stability analysis to be considerably simplified. For the global stabilty of the clossed-loop system, the self-structuring fuzzy system whose memebership functions and fuzzy rules are automatically generated and tuned is adopted. The proposed controllers employ only one fuzzy logic system to approximate unknown nonlinear function, which highlights the simplicity of the proposed adaptive fuzzy controller. Moreover, the output-feedback controller of the considered system proposed in this paper have not been dealt with in any literature yet.
. an output feedback stabilizing controller for non-minimum phase nonlinear systems . Assumption 1 : the Jacobi linearization of the given nonlinear linear system is controllable . Assumption 2: an appropriate transformation which transforms the zero dynamics into a special form . Assumption 3: the system satisfies the observability rank condition . Augmentation of systems by augmented by a chain of integrators
In this paper a novel robust adaptive fuzzy controller for the nonlinear system with state-dependent uncertainty is proposed. The conventional adaptive fuzzy controller determines the function of state variable bounding the state-dependent uncertain term in the system dynamics on the local state space by off-line calculation. Whereas the proposed method determines that function by the fuzzy inference so that it guarantees the stability of the closed loop system globally on the whole state space. In addition, the method is applicable to the multi-input system. We applied the proposed method to the Burn Control of the Tokamak fusion reactor whose dynamics contains the state-dependent uncertainty and proved the effectiveness of the scheme by using the simulation results.
This paper deals with the design of a robust PI controller for a vehicle suspension system. A method, which is related to computation of all stabilizing PI controllers, is applied to the vehicle suspension system in order to obtain optimum control between passenger comfort and driving performance. The PI controller parameters are calculated by plotting the stability boundary locus in the $(k_p,\;k_i)$-plane and illustrative results are presented. In reality, like all physical systems, the vehicle suspension system parameters contain uncertainty. Thus, the proposed method is also used to compute all the parameters of a PI controller that stabilize a vehicle suspension system with uncertain parameters.
The control objective of steam generator water level in the secondary circuit of a nuclear power plant is to regulate the water level at the desired set point. The dynamics of steam generators is non-linear in nature. The task of modelling such plant is very difficult and especially so when plant operating conditions change frequently. In these reasons, conventional PI gains over all pover range will not work efficiently and a manual control is generally used in low power operation. Therefore the robust H$\infty$ controller design method should be required. In this paper, we design the robust H$\infty$ controller for water level control of steam generator using a mixed H$\infty$ optimization with model-matching method. Firstly we choose the desired model that has good disturbance rejection performance. Secondly we design a stabilizing controller to keep the model-matching error small and also provide sufficiently large stability margin against additive perturbations of the nominal plant.
In this paper, a suspension control of a magnetic levitation(MagLev) system with flexible rail is designed and presented. The numerical modelling for the electromagnetic system to be controlled as a target plant is carried out. And dome kinds of the hardware system including CPU board, AD board, DA board, sensors, and switching power amplifier are described. Using the derived model, the stabilizing controllers, such as PID and $H_{\infty}$ controller, for the MagLev system are designed using the MATLAB toolbox. The designed controllers are validated by some experimental results as well as numerical simulations. So it is shown that $H_{\infty}$ controller can give the better performance for the plant with flexible modes than PID controller.
In this paper, a hybrid type fuzzy controller is proposed to maintain molten steel level stable and reliable manner in high speed continuous casting regardless of various disturbances such as casting speed change, tundish weight variation, 치ogging/undoning of SEN(Submerged Entry Nozzle), periodic bulgings, etc. To accomplish this purpose, hardware filter and software filer are carefully designed to eliminate high frequency noise and to smooth input signals from harsh environments. In order to minimize the molten steel level variations from various disturbances the controller uses hybrid type control term: fuzzy logic term, proportional term, differential term and nonlinear feedback compensation tenn. The proposed controller is applied tn commercial mini-mill plant and shows considerable improvement in minimizing the molten steel variation.
$\mu$ theory can handle the parametric uncertainty and produces more non-conservative controller than H$_{\infty}$ control theory. However an existing solution of the theory, D-K iteration, creates a controller of huge order and cannot handle the real or mixed real-complex perturbation sets. In this paper, we use genetic algorithms to solve these problems of the D-K iteration method. The Youla parameterization is used to obtain all stabilizing controllers and the genetic algorithms determines the values of the state feedback gain, the observer gain, and Q parameter to minimize $\mu$, the structured singular value, of given system. From an example, we show that this method produces lower order controller which controls a real parameter-perturbed plant than D-K iteration method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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