International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.172-177
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2006
In the networked control system (NCS), the uncertain network-induced delay and nonlinear controlled object are the main problems, because they can degrade the performance of the control system and even destabilize it. In this paper, a class of uncertain and nonlinear networked control systems is discussed and its sufficient condition for the robust asymptotic stability is presented. Further, the maximum network-induced delay that insures the system stability is obtained. The Lyapunov and LMI theorems are employed to investigate the problem. The result of an illustrative example shows that the robust stability analysis is sufficient.
This paper is concerned with the stabilization problem of nonlinear networked control systems with time-delay via Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy control approach. The T-S fuzzy models are employed to represent nonlinear systems with Markovian jump parameters and time-delay. The purpose of this paper is to design a fuzzy controller such that the closed-loop Markovian jump fuzzy system is stochastically stable. Based on a stocastic Lyapunov function, stabilization sufficient conditions using a mode-independent fuzzy controller are derived for the Markovian jump fuzzy system in terms of Linear Matrix Inequalities(LMIs). Finally, a simulation example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.
This paper is concerned with the stabilization problem of nonlinear networked control systems with time-delay via Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy control approach. The T-S fuzzy models are employed to represent nonlinear systems with Markovian jump parameters and time-delay. The purpose of this paper is to design a fuzzy controller such that the closed-loop Markovian jump fuzzy system is stochastically stable. Based on a stocastic Lyapunov function, stabilization sufficient conditions using a mode-independent fuzzy controller are derived for the Markovian jump fuzzy system in terms of Linear Matrix Inequalities(LMIs). Finally, a simulation example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.
This paper presents a novel control methodology for communication network based nonlinear systems with time delay nature. We construct a nominal nonlinear control law for representing a linear model and a reset control system which is aimed for corrective control strategy to compensate system error due to uncertain time delay through wireless communication network. Next, online neural control approach is proposed for overcoming nonstationary statistical nature in the network topology. Additionally, DBN (Dynamic Bayesian Network) technique is accomplished for modeling of its dynamics in terms of casuality, which is then utilized for estimating prediction of system output. We evaluate superiority and reliability of the proposed control approach through numerical simulation example in which a nonlinear inverted pendulum model is employed as a networked control system.
본 논문은 무선 센서 네트워크를 위한 패킷 손실을 포함하는 비선형 네트워크 제어 시스템의 관측기 기반 지능 제어기를 제시한다. 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링 기법을 이용하고, 이를 통하여 비선형 네트워크 제어 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 퍼지 모델로 표현된 네트워크 제어 시스템에 대하여 퍼지 관측기를 설계하고, 관측기의 측정치와 실제 시스템의 상태변수 간의 오차를 안정화 시킬 수 있는 출력 궤환 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 비선형 네트워크 제어 시스템의 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 특히나, 분산 제어를 위한 네트워크 제어 시스템은 출력의 패킷 손실과 입력 전송 실패를 가진다고 가정한다. 제어기 설계를 위해 먼저 비선형 하위 시스템의 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 제시하고, 각 하위 시스템에 대한 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 Lyapunov 방정식을 통하여 구하고, 구해진 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내어, 이를 통해 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.444-452
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2008
We propose an intelligent predictive control approach for a nonlinear networked control system (NCS) with time-varying delay and random observation. The control is given by the sum of a nominal control and a corrective control. The nominal control is determined analytically using a linearized system model with fixed time delay. The corrective control is generated online by a neural network optimizer. A Markov chain (MC) dynamic Bayesian network (DBN) predicts the dynamics of the stochastic system online to allow predictive control design. We apply our proposed method to a satellite attitude control system and evaluate its control performance through computer simulation.
본 논문은 뉴트럴 타입 시간 지연을 갖는 네트워크 제어 시스템의 안정도 분석 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 네트워크상에서 발생하는 뉴트럴 타입 시간 지연을 모델링하며, 전체 네트워크 제어 시스템은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 비선형 시스템이 된다. 네트워크 제어 시스템을 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 시스템으로 모델링한다. 제안하는 퍼지 제어기를 모델링하는 네트워크 제어 시스템과 같은 멤버쉽 함수를 가지게 설계한다. 전체 폐루프 시스템의 안정도를 시간 지연 간격에 종속적이게 분석하고, 네트워크 제어 시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 제안된 필요 중분조건을 선형 행렬 부등식의 형태로 나타내고, 해를 통하여 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 예제를 통하여 제안된 이론의 타당성을 확인한다.
We consider the stabilization problem for a class of networked control systems with random delays in the discrete-time domain. The controller-to-actuator and sensor-to-controller time-delays are modeled as two Markov chains, and the resulting closed-loop systems are Markovian jump nonlinear systems with two modes. The T-S (Takagi-Sugeno) fuzzy model is employed to represent a nonlinear system with Markovian jump parameters. The aim is to design a fuzzy controller such that the closed-loop Markovian jump fuzzy system is stochastically stable. The necessary and sufficient conditions on the existence of stabilizing fuzzy controllers are established in terms of LMIs (Linear Matrix Inequalities). It is shown that fuzzy controller gains are mode-dependent. Finally, a simulation example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed design method.
본 논문은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 네트워크 기반 시스템의 안정도 분석 및 샘플치 퍼지 제어기 설계 방법에 관하여 논의한다. 먼저 대상이 되는 비선형 네트워크 시스템을 T-S (Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 표현한다. 제안하는 샘플치 퍼지 제어기를 모델링하는 퍼지 규칙과 같은 멤버쉽 함수를 가지게 설계한다. Lyapunov-Krasovskii의 안정화 이론을 도입하여 이를 바탕으로 뉴트럴 형태의 시간 지연을 갖는 T-S 퍼지 시스템의 안정도를 판별한다. T-S 퍼지 시스템의 안정도 조건을 제시하고 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 제안된 선형 행렬 부등식의 해를 통하여 샘플치 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기 위하여 수치적인 예를 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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