This study suggests a trajectory tracking controller composed of an input output linearization compensator and a linear controller. The input output linearization compensator is derived from the nonlinear equations of a pneumatic control system and it algebraically transforms a nonlinear system dynamics into a linear one, so that input output characteristics of the control system is linearized regardless of the variation of the operating point and linear control techniques can be applied. The results of nonlinear simulations show that the proposed controller tracks the given trajectories more accurately than a state feedback controller does.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.4
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pp.578-585
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2015
Electromagnetic levitation system(EMLS) is one of the well known nonlinear systems. Often, it is not easy to control an EMLS due to its high nonlinearity. In this paper, we first apply two linearization method(jacobian and input-output feedback linearization) to design two feedback controllers for an EMLS. Then, by observing the advantages of each controller, we design a switching control algorithm which engage two controllers depending on the position of the steel ball in order to achieve the improved performance over each controller. The validity of our switching control approach is verified via both simulation and actual experimental results.
This paper presents a decentralized input-output feedback linearizing controller for a multi-machine power system. Firstly, the controller is designed using input-output feedback linearization for modified outputs. Then we present a guideline for selecting gains of the controller and parameters in the modified outputs. Simulations illustrate the effectiveness of the proposed control scheme and the selection guideline.
This work deals with the synthesis of discrete-time nonlinear controller for input time-delay existing nonlinear system and proposes a new effective method to compensate the influence of input time-delay. The controller is synthesised by using input/output linearization. Under the circumstance that input time-delay exist, controller have to produce future value that will be needed for system. On account of this reason described, a weighted average predictor of combined states is adopted. Using the discretization via Euler method, numerical simulations about Van der Pol system are performed to evaluate performance of the proposed method.
Kim, Kyeong-Hwa;Baik, In-Cheol;Moon, Gun-Woo;Lee, Dae-Sik;Youn, Myung-Joong
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.2
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pp.58-66
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1996
An adaptive input-output linearization technique of an interior permanent magnet synchronous motor with a specified output dynamic performance is proposed. The adaptive parameter estimation is achieved by a model reference adaptive technique where the stator resistance and the magnitude of flux linkage can be estimated with the current dynamic model and state observer. Using these estimated parameters, the linearizing control inputs are calculated. With these control inputs, the input-output linearization is performed and the load torque is estimated. The adaptation laws are derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. The robustness and the output dynamic performance of the proposed control scheme are verified through the computer simulations.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.5
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pp.819-832
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2017
We propose a new switching control scheme for a ball and beam system by utilizing two linearization methods. First, the Jacobian linearization is applied and state observer is developed afterward. Then, motivated [6], the approximate input-output linearization is carried out, and after that, the Jacobian linearization is applied along with the design of state observer. Since the second approach requires two linearizations, it is called a two-step linearization method. The state observer is needed for the estimation of the velocities of ball and motor movement. Since the Jacobian linearization based controller tends to provide faster response at the initial time, and after that, the two-step linearization based controller tends to provide better response in terms of output overshoot and convergence to the origin, it is natural to give a switching control scheme to provide the best overall control response. The validity of our control scheme is shown in both simulation and experimental results.
A technique of indirect adaptive control based on certainty equivalence for input output linearization of nonlinear system is proven convergent by Teel. It incorporates an adaptive observer for identifying unknown system states and parameters and input-output linearizing controller for robust tracking. In this study, we show that robustness and tracking performances are improved considerably by using its normalized form of Teel's observer-based identifier. Simple examples are presented as illustration.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.4
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pp.40-57
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1998
The dynamic feedback is well-known to be much more powerful tool compensating the ononlinearity in nonlinear control system than the static one. In this paepr we consider the input-output linearization problem via a regular dynamic feedback which is to make linear the input-dependent part of the output sufficient conditions for the existence of such a regular dynamic feedback control law, after defining the structure algorithm for a dynamic feedback.
This paper describes a novel structure for single phase Unified Power Quality Conditioner-Distributed Generation (UPQC-DG) with direct grid connected DC-AC converter for low DC output DG systems which can be used not only for compensation of power quality problems but also for supplying of load power partly. This converter has been composed of one full-bridge inverter, one three winding high frequency transformer with galvanic isolation and two cycloconverters. Proper control based on Input Output feedback Linearization is used to tracking the reference signals. The simulation and experimental results are presented to confirm the validity of the proposed approach.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.185-188
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1997
In this paper, we execute identification, linearization, and control of a nonlinear system using recurrent neural networks. In general nonlinear control system become complex because of nonlinearity and uncertainty. And though we compose nonlinear control system based on the model, it is difficult to get good control ability. So we identify the nonlinear control system using the recurrent neural networks and execute feedback linearization of identified model, In this process we choose the optional linear system, and the system which will have to be feedback linearized if trained to follow the linearity between input and output of the system we choose. We the feedback linearized system by applying standard linear control strategy and simulation. And we evaluate the effectiveness by comparing the result which is linearized theoretically.
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