Scheduling plays an important role in the process management in terms of providing profit-maximizing operation sequence of multiple orders and estimating completion times of them. In order to takes its full potential, varying conditions should be properly reflected in computing the schedule. The adjustment of scheduling decisions has to be made frequently in response to the occurrence of variations. It is often challenging because their model has to be adjusted and their solutions have to be computed within short time period. This paper employs Model Predictive Control(MPC) principles for updating the process condition in the scheduling model. The solutions of the resulting problems considering variations are computed using parametric programming techniques. The key advantage of the proposed framework is that repetition of solving similar programming problems with decreasing dimensionis avoided and all potential schedules are obtained before the execution of the actual processes. Therefore, the proposed framework contributes to constructing a robust decision-support tool in the face of varying environment. An example is solved to illustrate the potential of the proposed framework with remarks on potential wide applications.
This paper presents the sliding mode control with the perturbation estimator for a nonlinear control system in the presence of perturbations including external disturbances, unpredictable parameter variations, ana unstructured dynamics. The proposed perturbation estimator is based on the Recursive Linear Smoothed Newton predictive algorithm so that it is effective to attenuate an undesired noise in high frequency band and to predict the present perturbation signal from the previous ones. Compared to conventional sliding mode control (SMC) and sliding mode control with perturbation estimation (SMCPE) introduced by Elmali and Olgac, the control algorithm proposed in this study can offer better tracking control performances and more feasible estimation characteristics. The effectiveness and superiority of the proposed control strategy are demonstrated by a series of simulations on the position tracking control of a simple two-link robot manipulator subject to velocity feedback signals including white noises.
간단한 시간 지연 관측기를 이용한 영구자석 동기전동기의 강인 전류 제어 기법이 제시된다. 전압원 인버터 구동영구자석 동기전동기의 전류 제어 기법 중 전류 제어가 우수한 성능을 주는 것으로 알려져 있지만 이 기법은 전동기 파라미터와 동작 조건에 대한 모든 정보를 필요로 하며 전동기와 제어기의 파라미터가 일치하지 않을 경우 응답 성능이 저하되게 된다. 이러한 제함 점을 극복하기 위해 시간 지연 제어 기법을 사용하여 파라미터 변화에 의한 외란 성분이 추정되고 이는 전향 제어 방식으로 기준 전압의 계산에 이용된다. 이를 통해 제어기 성능이 매우 간단한 방식으로도 상당히 향상됨을 입증한다. 제안된 제어 방식의 타당성이 비교 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권3호
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pp.159-163
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2001
An input constrained receding horizon predictive control algorithm for uncertain systems with nonzero set points is proposed. for constant nonzero set points, models with uncertainty can be converted into an augmented incremental system through the use of integrators and the problem is transformed into a zero-state regulation problem for the incremental system. But the original constraints on inputs are converted into constraints on the sum of control inputs at each time instants, which have not been dealt in earlier constrained robust receding horizon control problems. Recursive state bounding technique and worst case minimizing strategy developed in earlier works are applied to the augmented incremental system to yield an offset error free controller. The resulting algorithm is formulated so that it can be solved using LP.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.508-514
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2007
Properties and potential applications of the block pulse response circulant matrix (PRCM) and its singular value decomposition (SVD) are investigated in relation to MIMO control and identification. The SVD of the PRCM is found to provide complete directional as well as frequency decomposition of a MIMO system in a real matrix form. Three examples were considered: design of MIMO FIR controller, design of robust reduced-order model predictive controller, and input design for MIMO identification. The examples manifested the effectiveness and usefulness of the PRCM in the design of MIMO control and identification. irculant matrix, SVD, MIMO control, identification.
In this paper a direct adaptive control scheme which minimizes N-step cost function is proposed. It is derived via GPC control algorithm under the assumption that we know N-step unit step response of the given system. The proposed adaptive scheme is shown to have the same stability properties with the RHTC control, and require very small amount of calculation compared with other adaptive algorithms which minimize N-step cost function. And it is shown through simulations that the proposed adaptive algorithm is robust to the variation of the unit step response which is assumed to be known.
The dual-mode strategy has been adopted in many constrained MPC methods. The size of stabilizable regions of states of MPC methods depends on the size of underlying feasible and positively invariant set and number of control moves. These results, however, could be conservative because the definition of positive invariance does not allow temporal leave of states from the set, In this paper, a concept of periodic invariance is introduced in which states are allowed to leave a set temporarily but return into the set in finite steps. The periodic invariance can defined with respect to sets of different state feedback gains. These facts make it possible for the periodically invariant sets to considerably larger than ordinary invariant sets. The periodic invariance can be defined for systems with polyhedral model uncertainties. We derive a MPC method based on these periodically invariant sets. Some numerical examples are given to show that the use of periodic invariance yields considerably larger stabilizable sets than the case of using ordinary invariance.
An input constrained receding horizon predictive control algorithm for uncertain systems with nonzero set points is proposed. For constant nonzero set points, models with uncertainty can be converted into an augmented incremental system through the use of integrators and the problem is transformed into a zero-state regulation problem for the incremental system. But the original constraints on inputs are converted into constraints on the sum of control inputs at each time Instants, which have not been dealt in earlier constrained robust receding horizon control problems. Recursive state bounding technique and worst case minimizing strategy developed in earlier works are applied to the augmented incremental system to yield an of set error free controller. The resulting algorithm is formulated so that it can be solved using LP.
An intelligent steering control system is designed for the steering control of a 4 wheel drive (4WD) electric vehicles without steering mechanism, where the vehicle is assumed to have 3 degree of freedom and input-output feedback linearization is employed. Especially, a fuzzy-rule-based side force estimator is suggested to avoid uncertain highlynonlinearexpression sof relations between side forces and their factors. Also, aneural-network-based predictive compensator is additionally utilized for the vehicle model to be correctly controlled with unstructured uncertainties. The proposed overall control system is numerically shown to be robust against drastic change of the external environments.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.295-298
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1996
In distillation column control, secondary measurements such as temperatures and flows are widely used in order to infer product composition. This paper addresses the design of static estimators using the secondary measurements for estimating the product compositions of the multicomponent distillation columns. Based on the unified framework for the estimator problems, the relationships among several typical static estimators are discussed including the effect of the measured inputs. Design guidelines for the composition estimator using PLS regression are also presented. The estimator based on the guidelines is robust to sensor noise and has a good predictive power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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