This paper proposes Nonlinear Interior Point Method (NIPM) including discrete control variables optimal power flow formulations. The algorithm utilizes the robustness in terms of starting point and fast convergence for large scale power system of NIPM and an introduction of rounding penalty function which is augmented in the Lagrangian function to handle discrete control variables. The derived formulation shows a simplified approach to deal with discrete control problems which is implementable in real large scale systems.
In this paper, we proposed the problems of robust stability and 개bust H$_{\infty}$ control of discrete time-delay linear st.stems with Frobenius norm-bounded uncertainties. The existence condition and the design method of robust H$_{\infty}$ state feedback control]or are given. Through some changes of variables and Schur complement, the obtained sufficient condition can be rewritten as an LMI(linear matrix inequality) form in terms of all variables.
Robust stability conditions for discrete-time variable structure control is proposed. Conventionally the discrete-time variable structure control method with a variable structure uncertainty compensator approach requires a bounded changing rate of the uncertainties to ensure robust stability. However, when uncertainties vary as a function of state variables, which occur with parametric uncertainties, it is not reasonable to assume a bounded variation on the uncertainties. In this paper, uncertainties are assumed to consist of exogenous disturbances and parametric uncertainties. An uncertainty compensator is used to deal with the former, and a robust stability condition is derived using Small Gain Theorem for the latter.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.2
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pp.113-120
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1999
One of the important challenges facing control engineers in developing automated machineryis to be able to monitor the machines using remote sensors. Observrs are often used to reconstruct the machine variables of interest. However, conventional observers are unalbe to observe the machine variables when the machine models, upon which the observers are based, have inputs that cannot be measured. Since this is often the case, the authors previsously developed a steady-state optimal state and input observer for time-invariant systems [1], this paper extends that work to time-variant systems. A recursive observer, similar to a Kalman-Bucy filter, is developed . This optimal observer minimizes the trace of the error variance for discrete , linear , time-variant, stochastic systems with unknown inputs.
In this paper we use iterative dynamic programming in the discrete case to solve a wide range of the nonlinear equations systems. First, by defining an error function, we transform the problem to an optimal control problem in discrete case. In using iterative dynamic programming to solve optimal control problems up to now, we have broken up the problem into a number of stages and assumed that the performance index could always be expressed explicitly in terms of the state variables at the last stage. This provided a scheme where we could proceed backwards in a systematic way, carrying out optimization at each stage. Suppose that the performance index can not be expressed in terms of the variables at the last stage only. In other words, suppose the performance index is also a function of controls and variables at the other stages. Then we have a nonseparable optimal control problem. Furthermore, we obtain the path from the initial point up to the approximate solution.
A hybrid system contains both continuous variables and discrete event components. This paper presents the new control architecture for hybrid systems, which consists of a conventional controller for the continuous-time variable of the system, a supervisor for discrete event components of the system, and an interface for link between the controller and the plant. The presented controller is suitable for the system operating at the different operating conditions or for system being changing the plant model by enabling and disabling discrete events. This paper shows that the presented controller is better than the conventional controller.
In quantized control systems, the control values can take only given discrete (e.g. integer) values. In case of dealing with the control problem on the discrete-time, final-stage fixed, quantized control systems with multidimensional performance functions, the first thing, new definition on noninferior solutions in these systems is necessary because of their discreteness in state variables, and the efficient search for those solutions at final-stage is unavoidable for seeking their discrete-time optimal controls to these systems. In this paper, to the quantized control problem given by the formulation of Halkin-typed linear control systems with two performance functions, a new definition on noninferior solutions of this system control problem and a heuristic effective search on these noninferior solutions are stated. By use of these concepts, two definitions on noninferior solutions and the algorithm consisted of 8 steps and attained by geometric approaches are given. And a numerical example using the present algorithm is shown.
A method for designing a robust tracking controller for linear discrete systems is investigated. Only the observable variables are to be used in the controller synthesis. To insure the robustness, the system is augmented by a compensator at the output side. Then a feedback controller is designed using delayed values of the observable variables for the augmented system. The delay times are chosen to minimize the effect of measurement accuracy and/or noise.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1994.10a
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pp.9-16
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1994
In the discrete optimum design, occasionally, the solutions oscillate between the feasible and the infeasible resions during the series of redesigns of members with discrete sections. This phenomenon may be caused inherently by the discontinuity of variables of commercially available sections in the database. In this paper, in-depth investigation into the oscillation in the discrete optimization and its control has been conducted. When the structure is optimized through element optimization, the oscillation can be divided into two categories, local and global oscillations. An algorithm which controls these phenomena is suggested and numerical examples demonstrate the oscillation in optimum solutions and the effectiveness of the control strategy suggested here.
The subject of this work is the complex discrete systems simulation special features with the aid of dynamic graph models. The proposed simulation technique allows to determine the ways for tasks solutions in terms of discrete systems analysis and synthesis of various complication: one-dimensional and multidimensional, steady and unstable, with the pulse elements abnormal operating mode and others. Often complex control systems analysis and synthesis task solutions, via classical approach comes out to be insolvent, because of the computational problems. The application of graph models allows to perform clear and strict characterization and computer procedures automation. The optimal controls synthesis algorithm presented in this paper, transferring the discrete system from target initial state to target final state within the minimum time, allows to consider the zero initial conditions systems, with the initial potential energy, with the control actions limitations and complex pulse elements operating mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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