In this paper, a DLC method is proposed for linear feedback systems to improve the tracking performance when the task of the system is repetitive. DLC can generate the desired control input directly from the previously learned control inputs corresponding to other output trajectories. It is assumed that all the desired output functions considered in this paper have some relations called proportionality and it is shown by mathematical analysis that DLC can be utilized to generate additional control efforts for the perfect tracking. To show the validity and tracking performance of the proposed method, some simulations are performed for the tracking control of a linear system with a PI controller.
In this paper, active noise control (ANC) of a Volterra system with a nonlinear secondary path is proposed in the presence of a linear acoustic feedback, whereby the conventional ANC of a linear system with online acoustic feedback-path modeling is further extended to ANC of a Volterra system with a linear acoustic feedback path. In particular, the proposed ANC system consists of two adaptive Volterra filters (for nonlinear noise control and nonlinear adaptive noise cancellation) and one feedback-path modeling filter. Simulation results show that the proposed approach yields more effective reduction of disturbances arising from the acoustic feedback, in addition to high nonlinear ANC performance.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.4
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pp.503-510
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2003
This paper describes the synthesis of robust and non-fragile $H^{i~}$state feedback controllers for linear varying systems with time delay and affine parameter uncertainties, as well as static state feedback controller with structural uncertainty. The sufficient condition of controller existence, the design method of robust and non-fragile $H^{i~}$static state feedback controller, and the region of controllers satisfying non-fragility are presented. Also, using some change of variables and Schur complements, the obtained conditions can be rewritten as parameterized Linear Matrix Inequalities (PLMIs), that is, LMIs whose coefficients are functions of a parameter confined to a compact set. We show that the resulting controller guarantees the asymptotic stability and disturbance attenuation of the closed loop system in spite of time delay and controller gain variations within a resulted polytopic region.
This paper presents synchronization of two identical Modified Chua's circuits using two strategies of error feedback coupling. In the first method the synchronization is achieved by linear unidirectional and in the second one by linear bidirectional error feedback coupling. Both proposed methods can make the states of the Modified Chua's circuits globally asymptotically synchronized. Numerical results are provided to show the effectiveness of the proposed approaches and to compare them together based on different criteria.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.2
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pp.104-109
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2000
In this paper, the output feedback stabilizing problem is solved using any given state feedback control law. Compared to the linear systems is not so straightforward for nonlinear systems. We briefly explain the intrinsic obstructions for this problem and provide new output feedback scheme which achieves the semi-global stabilization with the high-gain state observer. THe overall uniform observability of the plant. Therefore, the result can be regarded as an extension of the separation principle for linear systems in some aspect.
For linear descriptor systems, we consider the $H_{INFTY}$ controller design problem via output feedback. Both static output feedback and dynamic one are discussed. First, in the case of static output feedback, we reduce our control problem to solving a bilinear matrix inequality (BMI) with respect to the controller coefficient matrix, a Lyapunov matrix and a matrix related to the descriptor matrix. Under a matching condition between the descriptor matrix and the measured output matrix (or the control input matrix), we propose setting the Lyapunov matrix in the BMI as being block diagonal appropriately so that the BMI is reduced to LMIs. For fixed-order dynamic $H_{INFTY}$ output feedback, we formulate the control problem equivalently as the one of static output feedback design, and thus the same approach can be applied.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.1
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pp.27-33
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2009
Human postural responses appeared to have stereotyped modality, such as ankle mode, knee mode and hip mode in response to various perturbations. We examined whether human postural control gain of full-state feedback could be decoupled along with the eigenvector. To verify the model, postural responses subjected to fast backward perturbation were used. Upright posture was modeled as 3-segment inverted pendulum incorporated with feedback control, and joint torques were calculated using inverse dynamics. Postural modalities such as ankle, knee and hip mode were obtained from eigenvectors of biomechanical model. As oppose to the full-state feedback control, independent eigenvector control assumes that modal control input is determined by the linear combination of corresponding modality. We used optimization method to obtain and compare the feedback gains for both independent eigenvector control and full-state feedback control. As a result, we found that simulation result of eigenvector feedback was not competitive in comparison with that of full-state feedback control. This implies that the CNS would make use of full-state body information to generate compensative joint torques.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.489-494
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2013
This paper tackles the problem of designing a dynamic output-feedback control for linear discrete-time norm-bounded uncertain systems with input saturation. By employing a LPV (Linear Parameter Varying) instead of LTI (Linear Time-Invariant) control, the useful information on interpolation parameters appearing in the procedure of representing saturation nonlinearity as a convex polytope is additionally applied in the control design procedure. By solving the addressed problem that can be recast into a convex optimization problem characterized by LMIs (Linear Matrix Inequalities) with one prescribed scalar, the vertices of convex set containing an LPV output-feedback control gain and the associated maximal invariant set of initial states are simultaneously obtained.
This paper presents a systematic analysis and a simple design of a robust adaptive control law for a class of non linear systems with modeling errors and a time-delay input. The theory for designing a robust adaptive control law based on input- output feedback linearization of non linear systems with uncertainties and a time-delay in the manipulated input by the approach of parameterized state feedback control is presented. The main advantage of this method is that the parameterized state feedback control law can effectively suppress the effect of the most parts of nonlinearities, including system uncertainties and time-delay input in the pp-coupling perturbation form and the relative order of non linear systems is not limited.
Controlling nonlinear systems with linear feedback control methods can lead to chaotic behaviors. Order increase in system dynamics due to integral control and control parameter variations in PID controlled nonlinear systems are studied for possible chaos regions in the closed-loop system dynamics. The Lur’e form of the feedback systems are analyzed with Routh’s stability criterion and describing function analysis for chaos prediction. Several novel chaotic systems are generated from second-order nonlinear systems including the simplest continuous-time chaotic system. Analytical and numerical results are provided to verify the existence of the chaotic dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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