This paper proposes the development of delay compensator to minimize performance degradation caused by time delays in network-based real-time control systems. The delay compensator uses the time-stamp method as a direct delay measuring method to measure time delays generated between network nodes. The delay compensator predicts the network time delays of next period in the views point of time delays and minimizes performance degradation from network through considering predicted time delays. Control output considering network time delays is generated by the defuzzification of probable time delays of next period. The time delays considered in the delay compensator are modeled by using a timed Petri net model. The proposed delay prediction mechanism for the delay compensator is evaluated through some simulation tests by measuring deviation of the predicted delays from simulated delays.
The inevitable calculation time delay of digital controller especially degrades the voltage control performance of three-phase UPS systems. This paper proposes time delay compensators based on the Smith-predictor for both voltage and current controllers of three-level NPC inverters. The PSIM-based simulation results show that the proposed controller with delay compensator gives improved voltage control performance with respect to time delay.
Real-Time Hybrid Simulation (RTHS) is a powerful and cost-effective dynamic experimental technique. To implement a stable and accurate RTHS, time delay present in the experiment loop needs to be compensated. This delay is mostly introduced by servo-hydraulic actuator dynamics and can be reduced by applying appropriate compensators. Existing compensators have demonstrated effective performance in achieving good tracking performance. Most of them have been focused on their application in cases where the structure under investigation is subjected to inputs with relatively low frequency bandwidth such as earthquake excitations. To advance RTHS as an attractive technique for other engineering applications with broader excitation frequency, a discrete-time feedforward compensator is developed herein via various optimization techniques to enhance the performance of RTHS. The proposed compensator is unique as a discrete-time, model-based feedforward compensator. The feedforward control is chosen because it can substantially improve the reference tracking performance and speed when the plant dynamics is well-understood and modeled. The discrete-time formulation enables the use of inherently stable digital filters for compensator development, and avoids the error induced by continuous-time to discrete-time conversion during the compensator implementation in digital computer. This paper discusses the technical challenges in designing a discrete-time compensator, and proposes several optimal solutions to resolve these challenges. The effectiveness of compensators obtained via these optimal solutions is demonstrated through both numerical and experimental studies. Then, the proposed compensators have been successfully applied to RTHS tests. By comparing these results to results obtained using several existing feedforward compensators, the proposed compensator demonstrates superior performance in both time delay and Root-Mean-Square (RMS) error.
This paper presents a control method for time-delay systems and verifies the performance of the designed control system via real experiments. Specifically, the control method is applied to a flexible-link system with time delays. The method combines time- and frequency-domain controllers: linear quadratic optimal controller (or LQR) and lag compensator. The LQR is used to stabilize the system in optimal fashion, whereas the lag compensator is used to compensate time-delay effects by increasing the delay margin of the system. With this methodology, the maximum allowable time delay can be increased significantly. The proposed method is simple but quite practical for time-delay system control as it is based on the conventional loop-shaping method, which gives practical insights on delay-phase relationship. Simulation and experiment results show that the method presented in this paper is feasible and practical.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.2
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pp.197-203
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1997
In this paper, we present a GP-PID(Generalized Predictive PID) controller which has the same structure as a generalized predictive control with steady-state weighting. The proposed controller can perform better than the conventional PID controller because it includes intrinsic delay-time compensator. The PID tuning parameters and delay-time compensator are calculated by equating the two degree of freedom PID to a linear form of GPC. The proposed controller is combined with a supervisor for safe start and self-tuning. GP-PID controller has been tested for various numerical models and an experimental stirred tank heater. As a result, it was observed that the proposed controller shows a satisfactory performance for variable delay as well as stochastic disturbance.
For the requirement of accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Because of the complexity of humanoid robot dynamics, the TDC (time-delay control) is practical because it does not require a dynamic model. However, there occurs a considerable error due to discontinuous non-linearities. To solve this problem, the TDC-FLC (fuzzy logic compensator) is applied to humanoid robots. The applied controller contains three factors: a TDE (time-delay estimation) factor, a desired error dynamic factor, and FLC to suppress the TDE error. The TDC-FLC is easy to execute because it does not require complicated humanoid dynamic calculations and the heuristic fuzzy control rules are intuitive. TDC-FLC is implemented on the whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the TDC-FLC for humanoid robots.
In this paper, we newly propose a predictor model which is a method to overcome the time-varying delay in a system and we verify that the predictor model is well suited for the time-delayed system and improves the stability a lot through the experiments. The proposed predict compensator compensates uncertain time delays and minimizes variance of system performance. Therefore it is suitable for the control of uncertain systems and nonlinear systems that are difficult to be modeled. The simulation conditions are set for the cases of various input time delays and simulations are applied for the 2-axis robot arms which are drawing a circle on the plane. Conclusively, the proposed predict compensator represents stable properties regardless of the time delay. As a future research, we suggest to develope a robust control algorithm to compensate the random time delay which occurs in the tole-operated systems.
Time Delay Controller(TDC) is a model following controller which uses input and output values and state variables to estimate additional quantity of dynamics due to external disturbances and/or model parameters variation at some past instant. TDC is very robust against parametric uncertainty whil it is not robust against unmodeled dynamics even showing instability. To solve this problem a stability anlysis is performed and a compensation technique using reduced order observer, Anti-Filtering Compensator(AFC), is proposed for a case in which the high order kinown dynamics is deliberately ignored. If the ignored dynamics causes instability of the TDC control system, AFC is shown to be indispensible fot a stable implementation of TDC.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.7
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pp.583-589
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2004
Modem control systems often use a communication network to send measurement and control signals between nodes. Communication delays can be time varying. The length of the time delays is often hard to predict and modeled as being random. This paper proposes a combined controller used to compensate network time delay by estimating the delay with the interacting multiple model (IMM). The network delay is modeled as a Markov chain and 3 modes representing heavy, medium, and low network loads are used in the IMM. The proposed method is applied to an optimal control system with double integrators and the results are compared with the existing control methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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