Integral Error and State Feedback (IESF) controller which incorporates state feedback as a modern control scheme and integral action as a classical control scheme has better performance than that of conventional PID controller in linear time invariant system. But the structure of the IESF controller requires all the state variables of the system and is applicable only to pole assignable linear time invariant systems without time delay. Many industrial processes have large time delay and it is impossible to directly apply IESF control scheme to those processes. In this paper, a new controller structure, Modified Integral Error and State Feedback (MIESF) has been suggested in order to effectively control processes having time delay and its performance has been analyzed and its effectiveness has also been confirmed. As the proposed controller uses output feedback scheme based on integral error and state feedback (IESF) method, it can be simply designed by pole assignment algorithm irrespective of the order of the process. The MIESF controller can follow setpoint changes without overshoot. It is robuster than conventional Smith-Predictor plus PI(D) controller in case of occurring time delay mismatch and extra parameter mismatches between the process and the model. It can enhance control performance by intentional time delay mismatch.
In this paper, the problem of designing a feedback controller for a robotic manipulator, which is activated by a D.C. motor through a gear train and a flexible shaft or chain, is considered. When the response of the closed loop control system is relatively slow, a satisfactory controller may be designed as a PID controller. As the speed of the control system increases, however, the spring effect of the linkage becomes profound, and as a result, the transient response exhibits a substantial oscillation. To eliminate this oscillation, it is necessary to design the controller based on at least a fourth order system model. This, in turn, requires the feedback of the entire state variables. In practice, however, only the position of the manipulator and the velocity of the motor are readily measurable. The state variable reconstruction method or a state observer cannot be used because of the system nonlinearities such as the Coulomb frictions. In this study, an alternative controller, which is based on delayed feedback of the output variable only, is proposed, and a successful delayed feedback controller is designed and implemented on an actual experimental manipulator.
This paper focuses on robust $H_{\infty}$ control for bilinear systems with time-varying parameter uncertainties via state feedback. The suitable robustly stabilizing feedback control law can be constructed in term of solution to a state variable x-dependent quadratic Riccati equation using successive approximation technique. Also, the state feedback control law robustly stabilizes the plant and guarantees a robust $H_{\infty}$ performance for the closed-loop bilinear system with parameter uncertainties and exogenous disturbance.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권2호
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pp.104-109
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2000
In this paper, the output feedback stabilizing problem is solved using any given state feedback control law. Compared to the linear systems is not so straightforward for nonlinear systems. We briefly explain the intrinsic obstructions for this problem and provide new output feedback scheme which achieves the semi-global stabilization with the high-gain state observer. THe overall uniform observability of the plant. Therefore, the result can be regarded as an extension of the separation principle for linear systems in some aspect.
In recent years, researches on rotary inverted pendulum control systems have been significantly focused due their highly nonlinear dynamics and complicated geometric structures. This paper presents a novel control approach for such systems by means of similarity transformation theory. At first, we represent nonlinear system dynamics to the controllability-formed state space model including a time-varying parameter vector. We establish the state-feedback control configuration based on the transformed model and derive an adaptive control law for adjusting desired characteristic equation. Numerical analysis is achieved to evaluate our control method and demonstrate its superiority by comparing it to the traditional control strategy. Furthermore, real-time control experiment is carried out to test its practical reliability.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.310-314
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2008
This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. This novel method uses the support vector machines (SVM) with its function approximation property. It works together with RLS (Recursive least-squares) algorithm. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems.
In this paper, a new type of output feedback control, called a receding horizon finite memory control (RHFMC), is proposed for stochastic discrete-time state space systems. Constraints such as linearity and finite memory structure with respect to an input and an output, and unbiasedness from the optimal state feedback control are required in advance. The proposed RHFMC is chosen to minimize an optimal criterion with these constraints. The RHFMC is obtained in an explicit closed form using the output and input information on the recent time interval. It is shown that the RHFMC consists of a receding horizon control and an FIR filter. The stability of the RHFMC is investigated for stochastic systems.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.385-388
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1996
A time delay controller with state feedback is proposed for azimuth motion control of the frictionless positioning device which is subject to the variations of inertia in the presence of measurement noise. The time delay controller, which is combined with a low-pass filter to attenuate the effect of measurement noise, ensures the asymptotic stability of the closed loop system. It is found that the low-pass filter tends to increase the robustness in the design of time delay controller as well as the gain and phase margins of the closed loop system. Numerical and experimental results support that the proposed controller guarantees a good tracking performance irrespective of the variation of inertia and the presence of measurement noise.
We present a power control with variable state feedback gain (VFPC) to improve outage convergence rate of distributed constrained power control. The variable state feedback gain includes the information of the desired SIR changes and must be a decreasing sequence for the convergence. The proof of the convergence is given. The proposed algorithm can improve the outage convergence rate and SIR (Signal to Interference Ratio) response at transient as well as at steady state. The simulation results are given to demonstrate the feasibility of the proposed scheme.
This paper presents a parameter adaptive control law that stabilizes and asymptotically regulates any single-input, linear time-invariant, controllable and observable, discrete-time system when only the upper bounds on the order of the system is given. The algorithm presented in this paper comprises basically a nonlinear state feedback law which is represented by functions of the state vector in the controllable subspace of the model, an adaptive identifier of plant parameters which uses inputs and outputs of a certain length, and an adaptive law for feedback gain adjustment. A new psedu-inverse algorithm is used for the adaptive feedback gain adjustment rather than a least-square algorithm. The proposed feedback law results in not only uniform boundedness of the state vector to zero. The superiority of the proposed algorithm over other algorithms is shown through some examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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