This paper presents novel designs of a digital minimum-time controller and a digital adaptive controller using reference no del for single input-single out put linear time-invariant plants with known parameters. The proposed digital minimum-time controller which has a deadbeat response is designed to make the transfer function of this controller equal to that of reference model, and the proposed digital adaptive controller is designed by applying the adaptation method to the proposed digital minimum-time controller. The designs of these two controllers are very simple and easy, and all types of input signal with any reference models are controllable. These dffectivenesses have been demon-strated by computer simulations carried out for a third-order plant.
In this paper, a new current controller with fast transient response is Proposed. The basic concept is to find the optimal control voltage for tracking the reference current with minimum time under the voltage limit constraint. The generalized solution of the minimum time current control in the systems are presented in this paper. With the generalized solution, the minimum time current controller can be easily applied to all the 3-phase balanced system. Through the simulation and the experiment, it is observed that the proposed controller has much less transient time than the conventional synchronous PI regulator.
Bang-bang control law provides the optimal solution for a minimum-time control problem, but ignores the intermediate path except for the initial and final points. In this paper, a near minimum-time suboptimal fuzzy logic controller is introduced that can control the intermediate path. A dynamic model for a system is established using the average dynamics method of linearization. System model is continuously updated over the control time periods. This makes it suitable for high speed or variable payload applications. Bang-bang control theory is modified and used to derive the preliminary control law. A fuzzy logic algorithm is then applied to adjust and find the best solution. The solution will provide the suboptimal minimum-time control law which can avoid obstacles in the workspace.
This paper proposes a high performance position controller for a driving system using a time optimal controller which has been widely used to control driving systems to achieve desired reference position or velocity in a minimum response time. The main purpose of this research lies in an improvement of transient response performance rather than that of steady-state response in comparison with other control strategies. In order to refine the scheme of time optimal control, Lyapunov stability proofs are incorporated in a controller of standard second order system model. This scheme is applied to the control of a driving system. In view of the simulation and experiment results, the standard second order system model exhibits better minimum-time control performance and robustness than double integral system model does.
This paper presents a method for designing a robust controller that alleviates disturbance effects and compensates performance degradation owing to the time-delay. Disturbance observer(DOB) approach as a tool of robust control has been widely employed in industry. However, since the Pade approximation of time-delay makes the plant non-minimum phase, the classical DOB cannot be applied directly to the system with time-delay. By using a new DOB structure for non-minimum phase systems together with the Smith Predictor, we propose a new controller for reducing the both effects of disturbance and time-delay. Moreover, the closed-loop system can be made robust against uncertain time-delay with the help of a Pill controller tuning method that is based on a second-order plus dead time modeling technique.
A robust minimum-time control (RMTC) strategy is addressed and it is extended to the dual-stage servo design. Rather than conventional switching type sub-optimal controls, it is a reference following control approach where the predetermined minimum-time trajectory (MTT) is tracked by the perturbation compensator based feedback controller. First, the minimum-time trajectory for a mass-damper system is derived. Then, the perturbation compensator to achieve robust tracking performance in spite of model uncertainty and external disturbance is suggested. The RMTC is also applied to the dual-stage positioner which consists of coarse actuator and fine one. To best utilize the actuation redundancy of the dual-stage mechanism, a null-motion controller to actively regulate the relative motion between the two stages is formulated. The performance of RMTC is validated through simulation and experiment.
In this paper, a new development in the time optimal control theory in sliding mode control systems for multi-quadrant buck converters with a variable load is presented. In general, the closed-loop time optimal control system is applied to multi-quadrant buck converters for output regulation, so that an optimal switching surface is obtained. Moreover, an adjusted optimal sliding mode controller is suggested which adjusts the controller parameters to give an optimal switching surface. In addition, a description of the transient response of the closed-loop system is proposed and used to damp any output or input disturbances in minimum time. Numerical simulations and experimental results are employed to demonstrate that the output regulation time and transient performances of dc/dc converters using the proposed technique are improved effectively when compared to the classical sliding mode control method.
본 논문에서는 시간지연이 존재하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있으며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 시스템에 적응하는 신경회로망을 이용한 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. 신경회로망은 제어기 파라미터를 추정하며 제어 출력은 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 적응 제어기와 비교하였다.
Based on the minimum cutting time criteria, the tool path generation algorithm of a pocket machining is developed as a form of a built-in cycle for the WOP(workshop oriented programming) of a CNC controller. Based on the given CAD database and tool information, an optimal cutting depth and geometric properties can be generated, then six different tool paths will be generated internally and automatically. Finally, the G code which commands tool movements is generated for CNC machining.
This paper presents the design method of controller which is combined Genetic Algorithms with the Generalized minimum variance self tuning controller. It is shown that the controllers adapts to changes in the system parameters with time delays and noises. The self tuning effect is achieved through the recursive least square algorithm at the parameter estimation stage and also through the Robbins-Monro algorithm at the stage of optimizing a polynomial parameters. The computer simulation results are presented to illustrate the procedure and to show the performance of the control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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