This paper focuses on the problem of asymptotic stabilization for time-delay systems. To this end, a memoryless state feedback controller is proposed. Then, based on the Lyapunov method, a delay-dependent stabilization criterion is devised by taking the relationship between the terms in the Leibniz-Newton formula into account. Certain free weighting matrices are used to express this relationship and linear matrix inequalities (LMIs)-based algorithm to design the controller stabilizing the system.
This paper proposes a receding horizon predictive control (RHPC) for nonlinear time-delay systems. The control law is obtained by minimizing finite horizon cost with a terminal weighting functional. An inequality condition on the terminal weighting functional is presented, under which the closed-loop stability of RHPC is guaranteed, A special class of nonlinear time-delay systems is introduced and a systematic method to find a terminal weighting functional satisfying the proposed inequality condition is given for these systems. Through a simulation example, it is demonstrated that the proposed RHPC has the guaranteed closed-loop stability for nonlinear time-delay systems.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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v.2D
no.2
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pp.92-96
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2002
This paper is concerned with properties of a Lyapunov functional of state delay systems. It is shown that if a state delay system has a pure imaginary pole for some state delay, then no Lyapunov functional satisfying a Lyapunov condition exists periodically with respect to change of the state delay. This periodic property is unique in state delay systems and has been well known in the frequency domain stability conditions. However, in the time domain stability conditions using a Lyapunov functional, the periodic property is not known explicitly.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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v.12D
no.1
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pp.39-42
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2002
This paper focuses on the asymptotic stability of a class of neutral linear systems with mixed time-varying delay arguments. Using the Lyapunov method, a delay-dependent stability criterion to guarantee the asymptotic stability for the systems is derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The LMIs can be easily solved by various convex optimization algorithms. Two numerical examples are given to illustrate the proposed methods.
Time delay inevitably exists in active control systems, and it may cause the degradation of control efficiency or instability of the systems. So time delay needs to be compensated in control design in order to eliminate its negative effect on control efficiency. Today time delay in linear systems has been more studied and some treating methods had been worked out. However, there are few treating methods for time delay in nonlinear systems. In this paper, an active controller for a nonlinear and hysteretic building structure with time delay is studied. The nonlinear and hysteretic behavior of the system is illustrated by the Bouc-Wen model. By specific transformation and augmentation of state parameters, the motion equation of the system with explicit time delay is transformed into the standard state space representation without any explicit time delay. Then the fourth-order Runge-Kutta method and instantaneous optimal control method are applied to the controller design with time delay. Finally, numerical simulations and comparisons of an eight-story building using the proposed time-delay controller are carried out. Simulation results indicate that the control performance will deteriorate if time delay is not taken into account in the control design. The simulations also prove the proposed time delay controller in this paper can not only effectively compensate time delay to get better control effectiveness, but also work well with both small and large time delay problems.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.3
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pp.295-300
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1998
In this paper, we point out the possibility of the divergence of control input caused by the estimation error of delay-time when general iterative learning algorithms are applied to a class of linear dynamic systems with time-delay in which delay-time is not exactly measurable, and then propose a new type of iterative learning algorithm in order to solve this problem. To resolve the uncertainty of delay-time, we propose an algorithm using holding mechanism which has been used in digital control system and/or discrete-time control system. The control input is held as constant value during the time interval of which size is that of the delay-time uncertainty. The output of the system tracks a given desired trajectory at discrete points which are spaced auording to the size of uncertainty of delay-time with the robust property for estimation error of delay-time. Several numerical examples are given to illustrate the effeciency of the proposed algorithm.
An output time delay always exists in practical systems. Analysis of the delay phenomenon in a continuous-time domain is sophisticated. It is appropriate to obtain its corresponding discrete-time model for implementation via a digital computer. A new method for the discretization of nonlinear systems using Taylor series expansion and the zero-order hold assumption is proposed in this paper. This method is applied to the sampled-data representation of a nonlinear system with a constant output time-delay. In particular, the effect of the time-discretization method on key properties of nonlinear control systems, such as equilibrium properties and asymptotic stability, is examined. In addition, 'hybrid' discretization schemes resulting from a combination of the 'scaling and squaring' technique with the Taylor method are also proposed, especially under conditions of very low sampling rates. A performance of the proposed method is evaluated using two nonlinear systems with time-delay output.
Lee Hong Hee;Ro Young Shick;Kang Hee Jun;Suh Young Soo
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.12
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pp.1196-1201
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2004
H₂ controller is proposed for networked control systems with time-varying delay. The time-varying network delay is assumed to be unknown, but its lower and upper bounds are assumed to be known. The time-varying delay is treated like a parameter variation and robust control technique is used to deal with the time-varying delay. The proposed controller can be computed by solving linear matrix inequalities. Through numerical simulations, the proposed controller is verified.
In networked control systems, time-varying delay of the transmitting signal is inevitable. If the transmission delay is longer than the fixed sampling time, the system will be unstable. To solve this problem, this paper proposes the method to predict the delay using logic-based fuzzy neural networks, and the predicted time delay will be used as a sampling time in the networked control systems. To verify the effectiveness of the proposed method, the delay data collected from the real system are used to train and test the logic-based fuzzy neural networks.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.2
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pp.128-133
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1999
This paper presents a new delay-dependent robust stabilization condition for uncertain time-delay systems. An algorithm involving convex optimization is proposed to compute a suboptimal upper bound of the delay such that the system can be stabilized by the controller for all admissible uncertainties. It is illustrated by numerical examples that the proposed delay-dependent controller can be less conservative than previous results. It is also shown that the proposed delay-dependent controller can even capture the delay-independent stability of the system, which is not possible with existing delay-dependent results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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