We study the observer design problem for nonautonomous discrete-time nonlinear systems. We investigate the structure of nonautonomous discrete-time systems which are state equivalent to the nonlinear observer form and characterize their class. Necessary and sufficient conditions for the existence of an input independent (local) diffeomorphism axe derived which transforms multi-input, multi-output nonlinear systems into the nonlinear observer form.
Techniques for stabilising slender bridges under wind loads are presented in this article. A mathematically consistent description of the acting aerodynamic forces is essential when investigating these ideas. Against this background, motion-induced aerodynamic forces are characterised using a linear time-invariant transfer element in terms of rational functions. With the help of these functions, the aeroelastic system can be described in the form of a linear, time-invariant state-space model. It is shown that the divergence wind speed constitutes an upper bound for the application of the selected mechanical actuators. Even active control with full state feedback cannot overcome this limitation. The results are derived and explained with methods of control theory.
Kim, Joong-Wan;Kang, Dae-Gi;Kim, Byoung-Oh;Oh, Hyun-Seong;Jung, Hee-Kyun
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.6
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pp.158-167
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1994
The design concept of varaiable structure control is useful not only to stochasic systems but also to adaptive control systems. The Dynamic equation of vertical three linkage robot was derived. And it was simplyfied according to the scheme of control strategy. And we specify the form of model. Thereafter the error dynamic equation was derived between the real state of the plant and state of the model. Some simulations were performed to control robot manipulator applying the methodology of the variable structure model following adaptive control.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.2
no.1
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pp.41-52
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1985
This study is a step in developing the sliding mode control methodology for the robust control of a class of nonlinear time-varying systems. The methodology uses in its idealized form piecewise continuous feedback control, resulting in the state trajectory "sliding" slong a time-varying sliding surface in the state space. This idealized control law achieves perfect tracking. The method is applied to the control of a two-link manipulator handling variable loads in a flexible manufacturing system environment with noise. The result through simulation is that the tracking problem of articular robot with high precision can be realized by using the variable structure system (VSS) theory. The motions of articular robot were insensitive to various payloads. payloads.
In this paper we formulate an optimal control problem governed by time-delay Volterra integral equations; the problem includes control constraints as well as terminal equality and inequality constraints on the terminal state variables. First, using a special type of state and control variations, we represent a relatively simple and self-contained method for deriving new necessary conditions in the form of Pontryagin minimum principle. We show that these results immediately yield classical Pontryagin necessary conditions for control processes governed by ordinary differential equations (with or without delay). Next, imposing suitable convexity conditions on the functions involved, we derive Mangasarian-type and Arrow-type sufficient optimality conditions.
A practical and robust control scheme is suggested for MIMO discrete time processes with real simple poles. This type of control scheme, having the advantages of both the adaptiveness and optimality, may be successfully applicable to structured dynamic controllers for plants whose parameters are slowly time-varying. The identification of the process parameters is under-taken in ARMA form and the optimization of the feedback gain matrix is performed in the state space representation with regard to a standard quadratic criterion.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.6
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pp.477-483
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2005
This article describes a robust state estimation method which enables to produce reliable estimates in spite of heavy perturbation including plant uncertainty and external disturbances. The main idea is to combine the standard state estimator with the perturbation observer in the estimator frame. The perturbation observer reflects equivalent quantity of plant uncertainty and external disturbances during the estimation process so that the state estimator dynamics gets as close as possible to the real plant dynamics. The robust state estimator proposed in this paper is given in a recursive discrete-time form which is very useful fur implementation purpose. In terms of the error dynamics derived for the robust state estimator, we discuss the stability issue and noise sensitivity. The effectiveness and practicality of the robust state estimator are verified through numerical examples and experimental results.
This paper considers the concept of analog computing based on a cellular neural network (CNN) paradigm to simulate nuclear reactor dynamics using a time-dependent second order form of the neutron transport equation. Instead of solving nuclear reactor dynamic equations numerically, which is time-consuming and suffers from such weaknesses as vulnerability to transient phenomena, accumulation of round-off errors and floating-point overflows, use is made of a new method based on a cellular neural network. The state-of-the-art shows the CNN as being an alternative solution to the conventional numerical computation method. Indeed CNN is an analog computing paradigm that performs ultra-fast calculations and provides accurate results. In this study use is made of the CNN model to simulate the space-time response of scalar flux distribution in steady state and transient conditions. The CNN model also is used to simulate step perturbation in the core. The accuracy and capability of the CNN model are examined in 2D Cartesian geometry for two fixed source problems, a mini-BWR assembly, and a TWIGL Seed/Blanket problem. We also use the CNN model concurrently for a typical small PWR assembly to simulate the effect of temperature feedback, poisons, and control rods on the scalar flux distribution.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.2
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pp.254-263
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1995
In this paper we discuss Moore and Mealy-model Time-stationary control schemes of pipelined data paths of Application Specific, Integrated Circuits (ASICs). We developed a method to synthesize both a Moore and a Mealy-style Finite State Machine(FSM) controller specifications given a pipelined data path with conditional branches. The control synthesis task consists of the generation of control specification and the FSM synthesis. The control specification procedure generates a FSM specification in the form of a state table. The different partitioning schemes are applied to each FSM controller so as to minimize the total area. Experimental results show the characteristics of the two different control styles and the effects of these two models on cost and performance.
A VSS observer-based sliding mode control is described for continuous-time systems with uncertain nonlinear elements, in which the Euclidean norm of unknown element is bounded by a known value. For a case of complete state information, we first derive a sliding mode controller consisting of three parts: a linear state feedback control, an equivalent input and a min-niax control. It is then shown that the present attractiveness condition is simpler than that for a case without using the concept of equivalent input. We next design a VSS observer as a completely dual form to the sliding mode controller. Finally, we discuss a cas of incomplete state information by applying the VSS observer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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