A torque trajectory control of the IPM synchronous motor using an adaptive input-output linearization technique is proposed. The input-output linearization is performed using the estimated torque output with the knowledge of machine parameters. The linearized model gives the output torque error under the variation of the flux linkage. To give a good torque tracking in the presence of the flux linkage variation, the flux linkage will be estimated where the adaptation law h derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. This estimated value is also used for the generation of the d-axis current command for the maximum torque control. Thus, a good torque tracking and the exact maximum torque-per-current operation will be obtained.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.125-128
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2001
In this paper, We proposed the nonlinear controller and observer design for a ball and beam system. Unfortunately, for the ball and beam system, the control coefficient is zero whenever the angular velocity or ball position are zero. Therefore, the relative degree of the ball and beam system is not well defined. The presented the nonlinear controller and observer design is based on the approximation input-output feedback linearization. And we verified that the proposed nonlinear controller and observer scheme is the feasible through a computer simulation.
In most physical processes, the transfer function includes time-delay, and in the general distributed control system using computer network, there exists inherent time-delay caused by the spatial separation between controllers and actuators. This work deals with the synthesis of a discrete-time controller for a nonlinear system and proposes a new effective method to compensate the influence of input time-delay. The controller is synthesized by using input/output linearization. Under the circumstance that input time-delay exists, the system response has more overshoot and tends to diverge. For these reasons, the controller has to produce future input value that will be needed for the system. In order to calculate the future input value, some predictors are adopted. Using the discretization via Euler's method, numerical simulations about the Van der Pol system are performed to evaluate the performance of the proposed method.
In this paper, we propose a controller for differentially steered wheeled mobile robots. The controller uses input-output linearization algorithm and artificial neural network to stabilize the dynamic model and compensate uncertainties. The proposed neural network part has 6 inputs, 1 hidden layer, 2 torque outputs and features fast online learning and good performance on structure error learning basis. Simulation results show that the proposed controller perform precisely tracking of reference path and is robust to uncertainties.
A nonlinear tracking control technique developed for the control of nonlinear systems has been applied to the autopilot design of missile system. The difficulties in the application of inversion based control methods such as input-output feedback linearization and sliding mode control due to nonminimum phase characteristics are discussed. To avoid the stability problem associated with unstable zero dynamics, the input-output feedback linearization is applied with output-redefinition method to normal acceleration control. The output-redefinition method gives an indirect way to apply the nonlinear controls to nonminimum phase plants by redefining the plant output such that the tracking control of the modified output ensures the asymptotic tracking of the original output. The numerical simulation shows satisfactory results both for nominal and for slightly perturbed missile systems adopting the sliding mode control technique. However, the robustness problem in this method is briefly investigated and verified with the simulation.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.62-74
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2002
The tracking of a reference temperature trajectory in a polymerization batch reactor is a common problem and has critical importance because the quality control of a batch reactor is usually achieved by implementing the trajectory precisely. In this study, only energy balances around a reactor are considered as a design model for control synthesis, and material balances describing concentration variations of involved components are treated as unknown disturbances, of which the effects appear as time-varying parameters in the design model. For the synthesis of a tracking controller, a method combining the input-output linearization of a time-variant system with the parameter estimation is proposed. The parameter estimation method provides parameter estimates such that the estimated outputs asymptotically follow the measured outputs in a specified way. Since other unknown external disturbances or uncertainties can be lumped into existing parameters or considered as another separate parameters, the method is useful in practices exposed to diverse uncertainties and disturbances, and the designed controller becomes robust. And the design procedure and setting of tuning parameters are simple and clear due to the resulted linear design equations. The performances and the effectiveness of the proposed method are demonstrated via simulation studies.
In most physical processes, the transfer function includes a time-delay, and in the general distributed control system using a computer network, an inherent time-delay exists due to the spatial separation between controllers and actuators. Under the circumstance where an input time-delay exits, the system response overshoots and tends to diverge. For this reasons described above, a controller design method is proposed for a discrete nonlinear system including input time-delay, which adopts the time-discretization using Taylor series. Controllers are synthesized using an input/output linearization method. Finally, several cases of the computer simulations were conducted, and the results validate the proposed methods.
In this paper, a feedback linearization control is proposed to regulate the output voltages of a three-phase four-wire inverter under the unbalanced and nonlinear load conditions. First, the nonlinear model of system including the output LC filters is derived in the d-q-0 synchronous reference frame. Then, the system is linearized by the multi-input multi-output feedback linearization. The tracking controllers for d-q-0-components of three-phase line-to-neutral load voltages are designed by linear control theory. The experimental results have shown that the proposed control method gives the good performance in response to the load conditions.
A robust speed control scheme for a brushless DC(BLDC) motor using an adaptive input-output linearization technique is presented. By using this technique, the nonlinear motor model can be linearized in Brunovski canonical form, and the desired speed dynamics can be obtained based on the linearized model. This control technique, however, gives an undesirable output performance under the mismatch of the system parameters and load conditions. For the robust output response, the controller parameters will be estimated by a model reference adaptive technique where the disturbance torque and flux linkage are estimated. The adaptation laws are derived by the Popov's hyperstability theory and positivity concept. The proposed control scheme is implemented on a BLDC motor using the software of DSP TMS320C30 and the effectiveness is verified through the comparative experiments.
In this Paper, the design of a feedback linearization controller using multilayer neural network is proposed. The Proposed feedback linearization control scheme is designed by finding Lie derivatives from an identified neural networks. Lie derivatives are expressed as a combination of weights and neuron outputs. The proposed method is applied to an antenna arm problem and the simulation results show performance comparisons between the ordinary feedback linearization and the Proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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