Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
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2003.09a
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pp.6-6
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2003
In this work we consider the mathematical formulation and numerical resolution of the linear feedback control problem for Boussinesq equations. The controlled Boussinesq equations is given by $$\frac{{\partial}u}{{\partial}t}-{\nu}{\Delta}u+(u{\cdot}{\nabla}u+{\nabla}p={\beta}{\theta}g+f+F\;\;in\;(0,\;T){\times}\;{\Omega}$$, $${\nabla}{\cdot}u=0\;\;in\;(0,\;T){\times}{\Omega}$$, $$u|_{{\partial}{\Omega}=0,\;u(0,x)=\;u_0(x)$$$$\frac{{\partial}{\theta}}{{\partial}t}-k{\Delta}{\theta}+(u{\cdot}){\theta}={\tau}+T,\;\;in(0,\;T){\times}{\Omega}$$$${\theta}|_{{\partial}{\Omega}=0,\;\;{\theta}(0,X)={\theta}_0(X)$$, where $\Omega$ is a bounded open set in $R^{n}$, n=2 or 3 with a $C^{\infty}$ boundary ${\partial}{\Omega}$. The control is achieved by means of a linear feedback law relating the body forces to the velocity and temperature field, i.e., $$f=-{\gamma}_1(u-U),\;\;{\tau}=-{\gamma}_2({\theta}-{\Theta}}$$ where (U,$\Theta$) are target velocity and temperature. We show that the unsteady solutions to Boussinesq equations are stabilizable by internal controllers with exponential decaying property. In order to compute (approximations to) solution, semi discrete-in-time and full space-time discrete approximations are also studied. We prove that the difference between the solution of the discrete problem and the target solution decay to zero exponentially for sufficiently small time step.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.9
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pp.1364-1372
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2017
In this paper, a problem of event-triggered model predictive control is investigated for continuous-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with input quantization. To efficiently utilize network resources, event-trigger is employed, which transmits limited signals satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a certain level. Considering sampling and quantization, continuous Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are regarded as a sector bounded continuous-time T-S fuzzy systems with input delay. Then, a model predictive controller (MPC) based on parallel distributed compensation (PDC) is designed to optimally stabilize the closed loop systems. The proposed MPC optimize the objective function over infinite horizon, which can be easily calculated and implemented solving linear matrix inequalities (LMIs) for every event-triggered time. The validity and effectiveness are shown that the event triggered MPC can stabilize well the systems with even smaller average sampling rate and limited actuator signal guaranteeing optimal performances through the numerical example.
This paper addresses two interrelated problems concerning the tracking control of pod propulsion unmanned surface vessel (USV), namely, the modeling of pod propulsion USV, and tracking controller design. First, based on MMG modeling theory, the model of pod propulsion USV is derived. Furthermore, a practical adaptive neural tracking controller is proposed by backstepping technique, neural network approximation and adaptive method. Meanwhile, unlike some existing tracking methods for surface vessel whose control algorithms suffer from "explosion of complexity", a novel neural shunting model is introduced to solve the problem. Using a Lyapunov functional, it is proven that all error signals in the system are uniformly ultimately bounded. The advantages of the paper are that first, the underactuated characteristic of pod propulsion USV is proved; second, the neural shunting model is used to solve the problem of "explosion of complexity", and this is a combination of knowledge in the field of biology and engineering; third, the developed controller is able to capture the uncertainties without the exact information of hydrodynamic damping structure and the sea disturbances. Numerical examples have been given to illustrate the performance and effectiveness of the proposed scheme.
Smoothing a digital curve by averaging its connected points is widely employed to minimize sharp changes of the curve that are generally introduced by noise. An appropriate degree of smoothing is critical since the area or features of the original shape can be distorted at a higher degree while the noise is insufficiently removed at a lower degree. In this paper, we provide a mathematical relationship between the parameters, such as the number of iterations, average distance between neighboring points, weighting factors for averaging and the moving distance of the point on the curve after smoothing. Based on these findings, we propose to control the smoothed curve such that its deviation is bounded particular error level as well as to significantly expedite smoothing for a pixel-based digital curve.
Kim, Man-Ho;Lee, Jong-Gap;Lee, Suk;Lee, Kyung-Chang
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.10
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pp.1018-1023
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2010
The CAN (Controller Area Network) system is the most dominant protocol for in-vehicle networking system because it provides bounded transmission delay among ECUs (Electronic Control Units) at data rates between 125Kbps and 1Mbps. And, many automotive companies have chosen the CAN protocol for their in-vehicle networking system such as chassis network system because of its excellent communication characteristics. However, the increasing number of ECUs and the need for more intelligent functions such as ADASs (Advanced Driver Assistance Systems) or IVISs (In-Vehicle Information Systems) require a network with more network capacity and the real-time QoS (Quality-of-Service). As one approach to enhancing the network capacity of a CAN system, this paper introduces a CAN system with dual communication channel. And, this paper presents a distributed message allocation method that allocates messages to the more appropriate channel using forecast traffic of each channel. Finally, an experimental testbed using commercial off-the-shelf microcontrollers with two CAN protocol controllers was used to demonstrate the feasibility of the CAN system with dual communication channel using the distributed message allocation method.
A robust position control using a sliding mode controller is adopted for the stable dynamic walking of the biped. For the biped robot that is modeled with 14 degrees of freedom rigid bodies using the method of the multibody dynamics, the joint angles for simulation are obtained by the velocity transformation matrix using the given Cartesian foot and trunk trajectories. Hertz force model and Hysteresis damping element which is used in explanation of the energy dissipation during contact with ground are used for modeling of the ground reactions during the simulation. By the obtained that forces which contains highly confused noise elements and the system modeling uncertainties of various kinds such as unmodeled dynamics and parameter inaccuracies, the biped system will be unstable. For that problems, we are adopting a nonlinear robust control using a sliding mode controller. Under the assumption that the esimation error on the unknown parameters is bounded by a given function, that controller provides a successful way to preserve stability and achieve good performance, despite the presence of strong modeling imprecisions or uncertainties.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.174-180
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2012
This paper proposes a decentralized adaptive output-feedback controller design for nonlinear interconnected systems with unknown time delays. The interaction terms with unknown delays are related to all states of subsystems. The time-delayed functions are compensated by using appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals and function approximation technique. The observer dynamic surface design technique is employed to design the proposed memoryless local controller for each subsystem. In addition, we prove that all signals in the closed-loop system are semiglobally uniformly bounded and control errors converge to an adjustable neighborhood of the origin.
Lee Gil-Su;Lee Dong-Hyun;Yoon Tae-Woong;Lee Kyo-Beum;Song Joong-Ho;Choy Ick
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.1
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pp.79-86
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2005
In this paper, an estimator scheme for the rotor speed and flux of an induction motor is proposed on the basis of a fourth-order electrical model. It is assumed that only the stator currents and voltages are measurable, and that the stator currents are bounded. There are a number of common terms in the motor dynamics, and this is utilized to find a simple error model involving some auxiliary variables. Using this error model, the state estimation problem is converted into a parameter estimation problem assuming that the rotor speed is constant. Some stability properties are given on the basis of Lyapunov analysis. In addition, the rotor resistance, which varies with the motor temperature, can also be estimated within the same framework. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated through computer simulations and experiments.
This paper describes the design of a robust output-feedback controller for a single-input single-output nonlinear dynamical system with a full relative degree. While all the previous research works on the output-feedback control are based on dynamic observers, a new state estimator which uses the past values of the measurable system output is proposed. We name it backward-difference state estimator since the derivatives of the output are estimated simply by backward difference of the present and past values of the output. The disturbance generated due to the error between the estimated and real state variables is compensated using an additional robustifying control law whose gain is tuned adaptively. Overall control system guarantees that the tracking error is asymptotically convergent and that all signals involved are uniformly bounded. Theoretical results are illustrated through a simulation example of inverted pendulum.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.1
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pp.24-30
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2006
The Controller Area Network (CAN) is being widely used for real-time control application and small-scale distributed computer controller systems. When the stuff bits are generated by bit-stuffing mechanism in the CAN network, it causes jitter including variations in response time and delay In order to eliminate this jitter, stuff bits must be controlled to minimize the response time and to reduce the variation of data transmission time. This paper proposes the method to reduce the stuff bits by restriction of available identifier and bit mask using exclusive OR operation. This da manipulation method are pretty useful to the real-time control strategy with respect to performance. However, the CAN may exhibit unfair behavior under heavy traffic conditions. When there are both high and low priority messages ready for transmission, the proposed precedence priority filtering method allows one low priority message to be exchanged between any two adjacent higher priority messages. In this way, the length of each transmission delays is upper bounded. These procedures are implemented as local controllers for the ISHURO(Inha Semvung Humanoid Robot).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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