In general, it is not easy to find the linearizing coordinate transformation map for a class of systems which are state equivalent to linear systems, because it is required to solve a set of partial differential equations. It is possible to construct an arbitrary nonlinear function with a backpropagation(BP) net. Utilizing this property of BP neural net, we construct a desired linearizing coordinate transformation map. That is, we implement a unknown coordinate transformation map through the training of neural weights. We have shown an example which supports this idea.
In order to improve the performance of analysis, it is important to consider the nonlinearity in power system. The Carleman embedding technique (linearization procedure) provides an effective approach in reduction of nonlinear systems. In the approach, a group of differential equations in which the state variables are formed by the original state variables and the vector monomials one can build with products of positive integer powers of them, is constructed. In traditional Carleman linearization technique, the tensor matrix is truncated to form a square matrix, and then regular linear system theory is used to solve the truncated system directly. However, it is found that part of nonlinear information is neglected when truncating the Carleman model. This paper proposes a new approach to solve the problem, by combining the Poincar$\acute{e}$ transformation with the Carleman linearization. Case studies are presented to verify the proposed method. Modal analysis shows that, with traditional Carleman linearization, the calculated contribution factors are not symmetrical, while such problems are avoided in the improved approach.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.7
no.4
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pp.7-13
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1998
The gloval model is developed by combining this actuator formular with robot manipulator which is reported previously . The model initially represented in the form of coupled time-varying nonlinear dynamic system. It then decomposed into the decoupled linear model using nonlinear feedback and state transformation techniques. The new model employes the pole replacement method to improve the stability of the system. Using this new model, an robust control algorithm is developed. The proposed algorithm takes two state variables, position vector and velocity vector, and one input variable from actuator, input voltage.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.19
no.4
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pp.355-360
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2007
The process of the nonlinear shallow water wave transformation in a basin of a constant depth is studied. Characteristics of the first breaking of the wave are analyzed in details. The Fourier spectrum and steepness of the nonlinear wave are calculated. It is shown that the spectral amplitudes can be expressed using the wave front steepness, which allows the practical estimations.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.12
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pp.2292-2297
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2010
To improve the performances of Sawyer motors and to regulate yaw rotation, various feedback control methods have been developed. Almost all of these methods require information on the position, velocity or full state of the motor. Therefore, in this paper, a nonlinear observer is designed to estimate the full state of the four forcers in a Sawyer motor. The proposed method estimates the full state using only positional feedback. Generally, Sawyer motors are operated within a yaw magnitude of several degrees; outside of this range, Sawyer motors step out. Therefore, this observer design assumes that the yaw is within ${\pm}90^\b{o}$. The convergence of the estimation error is proven using the Lyapunov method. The proposed observer guarantees that the estimation error globally exponentially converges to zero for all arbitrary initial conditions. Furthermore, since the proposed observer does not require any transformation, it may result in a reduction in the commutation delay. The simulation results show the performance of the proposed observer.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.4
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pp.320-328
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2003
This paper proposes a new nonlinear adaptive guidance law. Fourth order state equation for integrated guidance and control loop is formulated considering target uncertainties and control loop dynamics. The state equation is further changed into the normal form by nonlinear coordinate transformation. An adaptive nonlinear guidance law is proposed to compensate for the uncertainties In both target acceleration and control loop dynamics. The proposed law adopts the sliding mode control approach with adaptation fer unknown bound of uncertainties. The present approach can effectively solve the existing guidance problem of target maneuver and the limited performance of control loop. We provide the stability analyses and demonstrate the effectiveness of our scheme through simulations.
In this paper, we present a global adaptive output feedback control scheme for a class of uncertain nonlinear systems to which adaptive observer backstepping method may not be applicable directly. The allowed output feedback structure includes quadratic and multiplicative dependency of unmeasured states. Our novel design technique employs a change of coordinates and adaptive backstepping. With these proposed tools, we can remove linear and quadratic dependence on the unmeasured states in the state equation. Also, the multiplication of the two unmeasured states can be eliminated ...
Bergeot, Baptiste;Bellizzi, Sergio;Cochelin, Bruno
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.3
no.3
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pp.271-298
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2016
In this paper, we study a problem of passive suppression of helicopter Ground Resonance (GR) using a single degree freedom Nonlinear Energy Sink (NES), GR is a dynamic instability involving the coupling of the blades motion in the rotational plane (i.e. the lag motion) and the helicopter fuselage motion. A reduced linear system reproducing GR instability is used. It is obtained using successively Coleman transformation and binormal transformation. The analysis of the steadystate responses of this model is performed when a NES is attached on the helicopter fuselage. The NES involves an essential cubic restoring force and a linear damping force. The analysis is achieved applying complexification-averaging method. The resulting slow-flow model is finally analyzed using multiple scale approach. Four steady-state responses corresponding to complete suppression, partial suppression through strongly modulated response, partial suppression through periodic response and no suppression of the GR are highlighted. An algorithm based on simple criterions is developed to predict these steady-state response regimes. Numerical simulations of the complete system confirm this analysis of the slow-flow dynamics. A parametric analysis of the influence of the NES damping coefficient and the rotor speed on the response regime is finally proposed.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.3
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pp.189-194
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2002
This paper presents a state observer design for a class of MTMO nonlinear systems that has a block triangular structure. For this, the extension of the existing design for SISO triangular systems to MIMO cases is provided. Since the gain of the proposed observer. depends on a nonlinear part as well as a linear one of a system, it improves the transient performance of the high gain ob-server. Also, by using a generalized similarity transformation for the error dynamics, it is shown that order some boundedness condi-tion, the proposed observer guarantees the global exponential convergence of the estimation error. Finally, we will give a simulation example to show the validity of our design methodology.
We propose robust control scheme for flexible joint manipulator in the presence of nonlinearity and mismatched uncertainty. The control is designed based on Lyapunov approach. The robust control which is based on the computed torque scheme and state transformation via implanted control is introduced. The design procedure starts with the construction of linearized subsystems via the computed torque method and then uses state transformation. With this approach we do not impose an upper-bound constraint on the inertia matrix in case it is known. Thus, this control can be applied to arbitrary manipulators. The resulting robust control guarantees practical stability for both the transformed system and the original system. The transformation is only based on the possible bound of uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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