Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.11
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pp.901-906
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2005
The stability robustness problem of continuous linear systems with nominal and delayed time-varying perturbations is considered. In the previous results, the entire bound was derived only for the overall perturbations without separation of the perturbations. In this paper, the sufficient condition for stability of the system with two perturbations, which are nominal and delayed, is expressed as linear matrix inequalities(LMIs). The corresponding stability bounds fer those two perturbations are determined by LMI(Linear Matrix Inequality)-based generalized eigenvalue problem. Numerical examples are given to compare with the previous results and show the effectiveness of the proposed.
Sliding mode control (SMC) is an effective method of controlling systems with uncertainties which satisfy the so-called matching condition. However, how to effectively handle mismatched uncertainties of systems is still an ongoing research issue in SMC. Several methods have been proposed to design a stable sliding surface even if mismatched uncertainties exist in a system. Especially, it is presented that robustness and efficiency of SMC for linear systems with mismatched uncertainties can be improved by reducing mismatched uncertainties in the reduced-order system. The reduction method needs a new sliding surface with an additional component based on Lyapunov redesign technique. In this paper, a stable sliding surface which contains additional component to reduce the influence of mismatched uncertainties, is introduced. It is designed by using linear matrix inequalities that guarantees the stability of the system. A numerical example demonstrates the validity of the proposed scheme.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.11
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pp.895-900
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2005
We derive a linear matrix inequality(LMI) condition guaranteeing that any invariant zeros of a triple (A, B, C) lie in the open left half plane of the complex plane, i.e. $C(sI-A)^{-1}B$ is minimum phase. The LMI condition is equivalent to a certain constrained Lyapunov matrix equation which can be found in many results relating to stability analysis or control design. We show that the LMI condition can be used to simplify various control engineering problems such as a dynamic output feedback control problem, a variable structure static output feedback control problem, and a nonlinear system observer design problem. Finally, we give some numerical examples.
This paper considers a robust output feedback $H\infty$ controller design method for singular systems with time-varying delay in state and parameter uncertainty in system matrix by an LMI approach and observer based technique, which can be solved efficiently by convex optimization. The sufficient condition for the existence of controller and the controller design method are presented by strict LMI(linear matrix inequality) approach. Since the obtained condition can be expressed as an LMI form, all variables including feedback gain and observer gain can be calculated simultaneously by Schur complement and changes of variables.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.2
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pp.147-153
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2007
The stability robustness problem of linear discrete-time systems with delayed time-varying perturbations is considered. Compared with continuous time system, little effort has been made for the discrete time system in this area. In the previous results, the bounds were derived for the case of non-delayed perturbations. There are few results for delayed perturbation. Although the results are for the delayed perturbation, they considered only the time-invariant perturbations. In this paper, the sufficient conditions for stability can be expressed as linear matrix inequalities(LMIs). The corresponding stability bounds are determined by LMI(Linear Matrix Inequality)-based algorithms. Numerical examples are given to compare with the previous results and show the effectiveness of the proposed results.
In this paper, we construct the sets of fuzzy matrix pairs. These sets are naturally occurred at the extreme cases for the zero-term rank inequalities derived from the multiplication of fuzzy matrix pairs. We characterize the linear operators that preserve these extreme sets of fuzzy matrix pairs.
Kim, Joon Ki;Yang, Seung Hyeop;Bang, Kyung Ho;Park, Hong Bae
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.10
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pp.181-186
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2012
In this paper, we describe the synthesis of robust and non-fragile Kalman filter design for a class of uncertain linear system with polytopic uncertainties and filter gain variations. The sufficient condition of filter existence, the design method of robust non-fragile filter, and the measure of non-fragility in filter are presented via LMIs(Linear Matrix Inequality) technique. And the obtained sufficient condition can be represented as PLMIs(parameterized linear matrix inequalities) that is, coefficients of LMIs are functions of a parameter confined to a compact set. Since PLMIs generate infinite LMIs, we use relaxation technique, find the finite solution for robust non-fragile filter, and show that the resulting filter guarantees the asymptotic stability with parameter uncertainties and filter fragility. Finally, a numerical example will be shown.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.6
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pp.411-416
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2016
This paper presents the design methodology of an unknown input observer for Lipschitz nonlinear systems with unknown inputs in the framework of convex optimization. We use an unknown input observer (UIO) to consider both nonlinearity and disturbance. By deriving a sufficient condition for exponential stability in the linear matrix inequality (LMI) form, existence of a stabilizing observer gain matrix of UIO will be assured by checking whether the quadratic stability margin of the error dynamics is greater than the Lipschitz constant or not. If quadratic stability margin is less than a Lipschitz constant, the coordinate transformation may be used to reduce the Lipschitz constant in the new coordinates. Furthermore, to reduce the maximum singular value of the observer gain matrix elements, an object function to minimize it will be optimally designed by modifying its magnitude so that amplification of sensor measurement noise is minimized via multi-objective optimization algorithm. The performance of UIO is compared to a nonlinear observer (Luenberger-like) with an application to a flexible joint robot system considering a change of load and disturbance. Finally, it is validated via simulations that the estimated angular position and velocity provide true values even in the presence of unknown inputs.
The spanning column rank of an $m{\times}n$ matrix A over a semiring is the minimal number of columns that span all columns of A. We characterize linear operators that preserve the sets of matrix ordered pairs which satisfy multiplicative properties with respect to spanning column rank of matrices over semirings.
We extend two inequalities involving Hadamard Products of Positive definite Hermitian matrices to positive semi-definite Hermitian matrices. Simultaneously, we also show the sufficient conditions for equalities to hold. Moreover, some other matrix inequalities are also obtained. Our results and methods we different from those which are obtained by S. Liu in [J. Math. Anal. Appl. 243:458-463(2000)] and B.-Y Wang et al in [Lin. Alg. Appl. 302-303: 163-172(1999)] .
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[게시일 2004년 10월 1일]
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