Optimizing transient response for both tracking reference signals and disturbance rejection is determined by the poles and zeros of the transfer function. Thus, optimal pole assignment and how should weighting matrix for the performance index be chosen is very important to achieve optimum transient response. This paper focus its attention on the choosing and analysis of weighting matrix for optimum pole assignment. Optimum pole assignment is defined for linear time-invariant continuous systems.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱의 형태로 선형화되며, 시스템의 근은 1차 시스템의 근과 2차 시스템의 중근, 서로 다른 두 실근, 복소근으로 구성된다. 그리고 LQ(Linear Quadratic) 제어는 성능지수함수를 최소화하는 제어법칙을 설계하는 방법으로 시스템의 안정성을 보장하는 장점과 가중행렬 조정으로 시스템의 근의 위치를 조정하는 극배치 기능이 있다. 가중행렬에 의해 LQ 제어는 시스템의 근의 위치를 임의로 이동시킬 수 있지만 시행착오 방법으로 가중행렬을 설정하는 어려움이 있다. 이것은 해밀토니안(Hamiltonian) 시스템의 특성방정식을 이용하여 해결 할 수 있다. 또한 제어가중행렬이 상수의 대칭행렬이면 제어법칙을 반복적으로 적용하여 시스템의 여러 근을 원하는 폐루프 근으로 이동시킬 수 있다. 이 논문은 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 이용하여 조단 블록을 갖는 시스템의 중근을 두 실근으로 이동시키는 상태가중행렬과 제어법칙을 계산하는 방법을 제시한다. 삼각함수로 표현된 상태가중행렬로 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 구한다. 그리고 이동된 두 실근이 특성방정식의 근이라는 조건에서 중근과 상태가중행렬의 관계식(${\rho},\;{\theta}$)을 유도한다. 상태가중행렬이 양의 반한정행렬이 될 조건에서 중근의 이동범위를 구한다. 그리하여 이동범위에서 선택한 두 실근을 관계식에 대입하여 상태가중행렬과 제어법칙을 계산한다. 제안한 방법을 간단한 3차 시스템의 예제에 적용해본다.
Uddin, Muslem;Mekhilef, Saad;Rivera, Marco;Rodriguez, Jose
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권1호
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pp.227-242
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2015
This paper proposes a weighting factor optimization method in predictive control algorithm for torque ripple reduction in an induction motor fed by an indirect matrix converter (IMC). In this paper, the torque ripple behavior is analyzed to validate the proposed weighting factor optimization method in the predictive control platform and shows the effectiveness of the system. Therefore, an optimization method is adopted here to calculate the optimum weighting factor corresponds to minimum torque ripple and is compared with the results of conventional weighting factor based predictive control algorithm. The predictive control algorithm selects the optimum switching state that minimizes a cost function based on optimized weighting factor to actuate the indirect matrix converter. The conventional and introduced weighting factor optimization method in predictive control algorithm are validated through simulations and experimental validation in DS1104 R&D controller platform and show the potential control, tracking of variables with their respective references and consequently reduces the torque ripple.
This paper proposes the receding horizon $H_{\infty}$ predictive control (RHHPC) for systems with a state-delay. We first proposes a new cost function for a finite horizon dynamic game problem. The proposed cost function includes two terminal weighting terns, each of which is parameterized by a positive definite matrix, called a terminal weighting matrix. Secondly, we derive the RHHPC from the solution to the finite dynamic game problem. Thirdly, we propose an LMI condition under which the saddle point value satisfies the well-known nonincreasing monotonicity. Finally, we shows the asymptotic stability and $H_{\infty}$-norm boundedness of the closed-loop system controlled by the proposed RHHPC. Through a numerical example, we show that the proposed RHHC is stabilizing and satisfies the infinite horizon $H_{\infty}$-norm bound.
Optimizing transient response for both tracking reference signals and disturbance rejection is determined by the poles and zeros of the transfer function. Thus, optimal pole assignment and how should weighting matrix for the performance index be chosen is very important to achieve optimum transient response. This paper focus its attention on the choosing and analysis of weighting matrix for optimum pole assignment. Optimum pole assignment is defined for linear time-invariant continuous systems.
The reactor power control system is described in the fashion of the order increased LQR system. To obtain the optimal state feedback gain vectors, the weighting matrix of the performance function should be determined. Since the contentional method has some limitations, stochastic searching methods are investigated to optimize the LQR weighting matrix using the modified genetic algorithm combined with the simulated annealing, a new optimizing tool named the hybrid MGA-SA is developed to determine the weighting parameters of the LQR system. This optimizing tool provides a more systematic approach in designing the LQR system. Since it can be easily incorporated with any forms of the cost function, it also provides the great flexibility in the optimization problems.
쌍안정 TN LCD를 매트릭스 어드레싱 구동을 할 때 패널 파라미터와 구동 파형을 최적화하는 방법을 제시하였다. 쌍안정 TN 액정 셀에서 데이터 전압이 광 수위칭 특성에 미치는 영향을 측정하였고 이를 이론적으로 모델링 하였다. 스위칭에 데이터 전압이 미치는 영향을 고려하기 위해 시간의 함수로써 weighting 함수를 도입하였다. Weighting 함수를 알아내면 최소의 데이터 펄스폭을 계산함으로써 멀티플렉싱 구동을 위한 최대의 구동 라인 수를 계산할 수 있다. 또한 패널 파라미터(예, d/p)를 변화 시키면서 테스트 셀을 구동하면 고속 동작을 위한 파라미터를 최적화할 수 있다. 이로부터 이론적 예측과 실험 결과가 잘 일치하는 것을 확인하였다.
감쇠최소자승법은 각종 물리탐사 자료에 가장 널리 사용되는 역산법이다. 일반적으로 최소자승법에서 최소화되는 목적함수는 자료오차(data misfit)와 모델제한자의 합으로 주어진다. 따라서 역산에서 자료오차와 모델제한자는 함께 중요한 역할을 담당한다. 하지만 역산에 관한 대부분의 연구는 주로 모델제한자의 설정방법과 적절한 라그랑지 곱수의 선정방법에 치중되어 왔다. 일반적으로 자료획득시 자료가 갖는 표준편차를 자료가중값의 계산에 사용하는 것이 추천되고 있지만, 실제 현장조사에서는 자료의 표준편차는 좀처럼 측정되지 않으며, 대부분의 역산에서 자료가중행렬은 어쩔 수 없이 단위행렬로 간주된다. 본 논문에서는 자료분해능행렬과 그 분산함수를 분석하여 자동적으로 계산된 자료가중행렬을 사용하는 역산법을 개발하였다. EACB법이라 명명한 이 역산법에서는 분해능이 높은 자료에는 높은 가중값을, 작은 자료에는 작은 가중값을 부여한다. 개발된 EACB 역산법을 전기비저항 토모그피법에 적용한 결과, 보다 안정적이고 분해능이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.
LQ-servo is a robustness guaranteed multivariable controller design method based on the LQR structure to improve command following with output feedback. in this paper we introduce a weighting factor on the low frequency part of the state weighting matrix in the performance index in order to increase the low frequency gain of loop transfer function matrix T(s) in the loop shaping design method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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