Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.1
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pp.22-31
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1999
In this paper, a robust observer design method for nonlinear multi input multi-output(MINO) plants is presented. This method enables the extension of the time delay observer (TDO) for nonlinear SISO plants in the phase variable form to MIMO plants. The designed TDO reconstructs the states of the plant expressed in the generalized observability canonical form (GOBCF), yet requiring neither the transformation of a plant, nor the real time computation coordinates, the observer turned out to be computationally efficient and easy to design for nonlinear MIMO plants. In a simulation of a two-link manipulator with flexible joints, the control performances using TDO appeared to be similar to those using actual states and superior to those using numerical differentiation. Finally, in an experiment with a robot, it was confirmed that the TDO reconstructs the states reliability and TDO can be effectively used in a real closed-loop system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.7
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pp.605-613
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2001
In this paper, we design a robust adaptive controller for a nonlinear system with uncertainties to be rejected via disturbance adaptation law. The nonlinear system considered has unknown nonlinear functions being influenced by external disturbance. The upper bound of unknown nonlinear functions at each time is estimated by using a disturbance adaptation law. The estimated nonlinear functions are used to design a stabilizing function a control input. Tuning function is used to estimates unknown system parameter without overparametrization. A set-point regulation error converges to a residual set close to zero asymptotically. The effectiveness of the proposed controller is investigated by computer simulation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.8
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pp.837-841
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2008
This paper presents a robust reduced order state observer for a class of Lipschitz nonlinear systems with external disturbance. Sufficient conditions on the existence of the proposed observer are characterized by linear matrix inequalities. It is also shown that the proposed observer design can reduce the effect on the estimation error of external disturbance up to the prescribed level. Finally, a numerical example is provided to verify the proposed design method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.2
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pp.93-100
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2006
In this paper, a new-type Extended Kalman Filter (EKF) is proposed as a robust nonlinear filter for a stochastic nonlinear system. The original EKF is widely used for various nonlinear system applications. But it is fragile to its estimation errors because they give rise to linearization errors that affect the system mode1 as the modeling errors. The linearization errors are nonlinear functions of the estimation errors therefore it is very difficult to obtain the accurate error covariance of the EKF using the linear form. The inaccurately estimated error covariance hinders the EKF from being a sub-optimal estimator. The proposed filter tries to obtain the upper bound of the error covariance tolerating the uncertainty of the error covariance instead of trying to obtain the accurate one. It treats the linearization errors as uncertain modeling errors that can be handled by the robust linear filtering. In order to be more robust to the estimation errors than the original EKF, the proposed filter minimizes the upper bound like the robust linear filter that is applied to the linear model with uncertainty. The in-flight alignment problem of the inertial navigation system with GPS position measurements is a good example that the proposed robust filter is applicable to. The simulation results show the efficiency of the proposed filter in the robustness to initial estimation errors of the filter.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.3
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pp.175-181
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2000
This paper investigates the robust nonlinear H$_{\infty}$ filter with FIR(Finite Impulse Response) structure for nonlinear discrete time-varying uncertain systems represented by the state-space model having parameter uncertainty. Firstly, when there is no parameter uncertainty in the system, the discrete-time nominal nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is derived by using the equivalence relationship between the FIR filter and the recursive filter, which corresponds to the standard nonlinear H$_{\infty}$ filter. Secondly, when the system has the parameter uncertainty, the robust nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is proposed for the discrete-time nonlinear uncertain systems.
The purpose of this paper is to design a robust adaptive control algorithm for a class of systems having continuous relay nonlinearity. This continuous relay nonlinearity can be defined as an analytic nonlinear function having unknown parameters and bounded unmodeling part. By this mathematical modeling, the whole system can be considered as a nonlinear system having unknown parameters and bounded perturbation. The control algorithm of this paper, RALC, can be constructed by robust adaptive law, feedback linearization, and indirect robust adaptive control. By this RALC, we can obtain that the output of given system can follow that of a stable reference linear model made by designer and the boundedness of all signals in closed-loop system can be maintained. Therefore, we can confirm a robust adaptive control for a class of systems having continuous relay nonlinearity.
In this paper, an approach to autopilot design based on the robust nonlinear dynamic inversion method is proposed. Both unknown parameters and uncertainty bounds are estimated and parameter estimates are used in the fast inversion. Furthermore, to get more robustness slow inversion is incorporated with MRAC(Model Reference Adaptive Control) and sliding mode control where the estimates of uncertainty bounds are used. The proposed method is applied to the pitch autopilot design of a missile system and excellent performance is shown via computer simulation.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.177-182
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2003
The robust output tracking control problem of general nonlinear MIMO systems is discussed. The robustness against parameter uncertainties is considered. In this paper, we proposed the robust output tracking control scheme for a class of MIMO nonlinear dynamical systems using output feedback linearization method. The presented control scheme is based on the VSS. We assume that the nonlinear dynamical system is minimum phase, the relative degree of the system is r$_{1}$+r$_{2}$+…r$_{m}$$\leq$ n and zero dynamics is stable. It is shown that the outputs of the closed-loop system asymptotically track given output trajectories despite the uncertainties while maintaining the boundedness of all signals inside the loop. And we verified that the proposed control scheme is then applied to the control of a two degree of freedom (DOF) robotic manipulator with payload.d.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.12
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pp.1188-1193
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2011
A nonlinear version of disturbance observer is presented. The system under consideration is an uncertain single input single output nonlinear system and the nominal plant is also a nonlinear system. Compared to the previous implementation given in [8], the proposed scheme does not require an auxiliary variable anymore, thus it has a simpler and more intuitive structure. A robust stability condition for the overall closed-loop system is also provided.
A robust nonlinear control technique for brushless DC(BLDC) motors is presented using a feedback linearizing technique. The nonlinear model of the BLDC motor is first linearized far the exactly known system by an input-output linearizing method. Then, the robust control is designed for the unknown parts of the system using the Lypunov second method. By employing the proposed control scheme, the a robust control performance against the parameter uncertainties is obtained and therefore a robust feedback linerizing control of the BLDC motor is realized. The effectiveness of the proposed control scheme is well demonstrated through the comparative simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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