In order to alleviate the negative impacts of harmonically distorted grid condition on grid-connect inverters, an optimal control design-based gain selection scheme of an LCL-filtered grid-connected inverter and its ability to compensate selective harmonics are presented in this paper. By incorporating resonant terms into the control structure in the state-space to provide infinity gain at selected frequencies, the proposed control offers an excellent steady-state response even under distorted grid voltage. The proposed control scheme is achieved by using a state feedback controller for stabilization purpose and by augmenting the resonant terms as well as intergral term into a control structure for reference tracking and harmonic compensation. Furthermore, the optimal linear quadratic control approach is adopted for choosing an optimal feedback gain to ensure an asymptotic stability of the whole system. A discrete-time full state observer is also introduced into the proposed control scheme for the purpose of reducing a total number of sensors used in the inverter system. The simulation results are given to prove the effectiveness and validity of the proposed control scheme.
Asymmetric cylinders are usually used as an actuator of active suspensions. The conventional optimal controller design does not include actuator dynamics as a state and force controller is needed to track the desired force. But the actuator is not ideal, so performance of an active suspension system is degraded. In this paper, we take account nonlinear actuator dynamics and obtain a linear model using a feedback linearization technique then apply optimal control method. Effectiveness of proposed method is demonstrated by numerical simulation of 1/4 car model.
This paper examines the parameter observability of a calibration system that consrains a mobile platform to a planar table to take the calibration data. To improve the parameter observability, we find the optimal configurations providing the calibration with maximum contribution. The QR-decomposition is used to compute the optimal configurations that maximize the linear independence of rows of an observation matrix. The calibration system is applied to the parallel type manipulator constructed for a machining center. The calibration results show that all the necessary kinematic parameters assigned in a Stewart-Gough platform are identifiable and convergent to desirable accuracy.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.12
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pp.1670-1679
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1995
In this paper, an optimal variable structure controller with a multilayer neural inverse identifier is proposed. A multilayer neural network with error back propagation learning algorithm is used for construction the neural inverse identifier which is an observer of the external disturbances and the parameter variations of the system. The variable structure controller with the multilayer neural inverse identifier not only needs a small part of a priori knowledge of the bounds of external disturbances and parameter variations but also alleviates the chattering magnitude of the control input. Also, an optimal sliding line is designed by the optimal linear regulator technique and an integrator is introduced for solving the reaching phase problem. Computer simulation results show that the proposed approach gives the effective control results by reducing the chattering magnitude of control input.
An approximate alternating linearization decomposition method, for minimizing the sum of two convex functions with some separable structures, is presented in this paper. It can be viewed as an extension of the method with exact solutions proposed by Kiwiel, Rosa and Ruszczynski(1999). In this paper we use inexact optimal solutions instead of the exact ones that are not easily computed to construct the linear models and get the inexact solutions of both subproblems, and also we prove that the inexact optimal solution tends to proximal point, i.e., the inexact optimal solution tends to optimal solution.
Due to the randomness of reservoir inflow and supply demand it is not easy to establish an optimal reservoir operation rule. However, the operation rule can be derived by the implicit stochastic optimization approach using synthetic inflow data with some demand satisfied. In this study the optimal reservoir operation which was reasonably formulated as Linear Tracking model for maximizing the hydro-energy of seven reservoirs system in the Han river was performed by use of the optimal control theory. Here the operation model made to satisfy the 2001st year demand in the capital area inputted the synthetic inflow data generated by multi-site Markov model. Based on the regressions and statistic analyses of the optimal operation results, monthly reservoir operation rules were developed with the seasonal probabilities of the reservoir stages. The comparatively larger dams which would have more controllability such as Hwacheon, Soyanggang, and Chungju had better regressions between the storages and outflows. The effectiveness of the rules was verified by the simulation during actually operating period.period.
This paper considers a stochastic discrete algebraic Riccati equation, which is a generalized version of the well-known standard discrete algebraic Riccati equation, and has additional linear terms. Under controllability, observability and the assumption that the additional terms are not too large, the existence of a positive definite solution is guaranteed. It is shown that it arises in optimal control of a linear discrete-time system with multiplicative White noise and quadratic cost. A numerical example is given.
In this paper, a new procedure for selecting weighting matrices in linear discrete time quadratic optimal control problem (LQ-problem) is proposed. In LQ-problems, the quadratic weighting matrices are usually decided on trial and error in order to get a good response. But using the proposed method, the quadratic weights are decided in such a way that all poles of the closed loop system are located in a desired region for good responses as well as for stability and values of the quadratic cost function are kept less then a specified value.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.1
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pp.1-5
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2014
In this paper, we propose an optimal fixed-lag FIR (Finite-Impulse-Response) smoother for a class of discrete time-varying state-space signal models. The proposed fixed-lag FIR smoother is linear with respect to inputs and outputs on the recent finite horizon and estimates the delayed state so that the variance of the estimation error is minimized with the unbiased constraint. Since the proposed smoother is derived with system inputs, it can be adapted to feedback control system. Additionally, the proposed smoother can give more general solution than the optimal FIR filter, because it reduced to the optimal FIR filter by setting the fixed-lag size as zero. A numerical example is presented to illustrate the performance of the proposed smoother by comparing with an optimal FIR filter and a conventional fixed-lag Kalman smoother.
In this paper, we at first describe the linear age-dependent population system. In addition, we introduce the nonlinear population system. Using these age-dependent population systems, we evaluate the stability of these age-dependent population systems and determine the optimal birth rates that realize a target distribution which relaxes an aging population. In this paper, we focus on Japan's population and we use the amount of demographic statistics of Japan in year 2000.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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