International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권3호
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pp.206-220
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2010
This paper proposes optimal control techniques for determining translational and rotational maneuvers that facilitate proximity operations and docking. Two candidate controllers that provide translational motion are compared. A state-dependent Riccati equation controller is formulated from nonlinear relative motion dynamics, and a linear quadratic tracking controller is formulated from linearized relative motion. A linear quadratic Gaussian controller using star trackers to provide quaternion measurements is designed for precision attitude maneuvering. The attitude maneuvers are evaluated for different final axis alignment geometries that depend on the approach distance. A six degrees-of-freedom simulation demonstrates that the controllers successfully perform proximity operations that meet the conditions for docking.
본 연구는 지진동을 받는 구조물의 응답을 제어하기 위한 하이브리드 LQG 기법의 효용성을 조사하는 것이 목적이다. 입력 기진력은 엘센트로 지진이며 지반 가속도을 적절히 조절하여 구조물이 탄성 범위내에서 거동하도록 하였다. 수동 제어 장치로서 최상층에 설계된 TMD는 LQG 제어 알고리즘에 의해 통제되며 능동 제어기와 함께 하이브리드 제어 시스템을 이룬다. 이 기법을 통해 제어된 변위 응답을 비교한 결과 순수하게 능동 제어를 한 경우에 비해 훨씬 작은 크기의 입력으로도 변위를 제어할 수 있었으며 센서의 위치는 최상층에 부착하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.432-435
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1995
In this paper a new approach to obtain the solution of the linear-quadratic Gaussian control problem for singularly perturbed discrete-time stochastic systems is proposed. The alogorithm proposed is based on exploring the previous results that the exact solution of the global discrete algebraic Riccati equations is found in terms of the reduced-order pure-slow and pure-fast nonsymmetric continuous-time algebraic Riccati equations and, in addition, the optimal global Kalman filter is decomposed into pure-slow and pure-fast local optimal filters both driven by the system measurements and the system optimal control input. It is shown that the optimal linear-quadratic Gaussian control problem for singularly perturbed linear discrete systems takes the complete decomposition and parallelism between pure-slow and pure-fast filters and controllers.
This study proposes an active control method to suppress beam-rotating machinery system vibrations. The present control method is a combination of the fuzzy input estimation method (FIEM) and linear quadratic Gaussian problem (LQG) algorithms. The FIEM can estimate the unknown input and optimal states by measuring the dynamic displacement, the optimal estimated states into the feedback control; thereby obtaining the optimal control force for a random linear system. Active vibration control of a beam-rotating machinery system is performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm. The simulation results demonstrate that the proposed method can suppress vibrations in a beam-machine system more efficiently than the conventional LQG method.
While the standard linear-quadratic-Gaussian problem has fixed horizons, this paper considers the LQG problem with moving horizons. By the separation principle the solution will be given by the kalman filter with the approaching horizon and the LQ regulator with the receding horizon. Sufficient conditions on weighting matrices are derived under which the filter and regulator are asymptotically stable. It wall be shown that the computation method of the moving-horizon LQG regulators is better than that of the standard LQG regulator. The performance measure between the two optimal controls will be compared. A simulation result is given in order to show the usefulness of the moving-horizon LQG regulator.s
It is shown that the problem of minimizing (maximizing) a quadratic cost functional (quadratic gain functional) given the dynamics dx = (fx + gu)dt + hdb(t, a) where b(t, a) is a fractional Brownian motion of order a, 0 < 2a < 1, can be solved completely (and meaningfully!) by using the dynamical equations of the moments of x(t). The key is to use fractional Taylor's series to obtain a relation between differential and differential of fractional order.
The effects of the nonlinear (quadratic) term in wind pressure have been analyzed in many papers with reference to linear structural models. The present paper addresses the problem of the response of nonlinear structures to stochastic nonlinear wind pressure. Adopting a single-degree-of-freedom structural model with polynomial nonlinearity, the solution is obtained by means of the moment equation approach in the context of It$\hat{o}$'s stochastic differential calculus. To do so, wind turbulence is idealized as the output of a linear filter excited by a Gaussian white noise. Response statistical moments are computed for both the equivalent linear system and the actual nonlinear one. In the second case, since the moment equations form an infinite hierarchy, a suitable iterative procedure is used to close it. The numerical analyses regard a Duffing oscillator, and the results compare well with Monte Carlo simulation.
In this paper, a new design methodology named FNNN(Fuzzy Polynomial Neural Network) algorithm is proposed to identify the structure and parameters of fuzzy model using PNN(Polynomial Neural Network) structure and a fuzzy inference method. The PNN is the extended structure of the GMDH(Group Method of Data Handling), and uses several types of polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic besides the biquadratic polynomial used in the GMDH. The premise of fuzzy inference rules defines by triangular and gaussian type membership function. The fuzzy inference method uses simplified and regression polynomial inference method which is based on the consequence of fuzzy rule expressed with a polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic equation are used. Each node of the FPNN is defined as fuzzy rules and its structure is a kind of neuro-fuzzy architecture Several numerical example are used to evaluate the performance of out proposed model. Also we used the training data and testing data set to obtain a balance between the approximation and generalization of proposed model.
A 1/4 car model(2 DOF system) is employed to evaluate the performance included a quadratic cost functional in frequency domain. The design procedure of feedback control to optimize the performance index results in a modified Linear-Quadratic-Gaussian problem and cultivates a quite simple control algorithm. Computer simulation result is shown that the LQG method using frequency shaped performance index is outstanding in ride comfort and its response converges to the steady state very rapidly in comparison with the known passive suspension, classical design methods LQR/ and LQG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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