선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 제어 목표를 달성하기 위하여 외란 관측기 (disturbance observer)오I LMI (Linear Matrix Inequalities) 기반의 상태 변수 되먹임 제어 기법을 결합하는 제어 기법을 제안한다. 이를 위해 이 장에서는 외부 루프 제어에 이용되는 LNG (Linear Matrix Inequalities) 기반의 상태 변수 되먹임 제어 기법 [12]과 내부 폐루프 제어에 이용되는 외란 관측기[기를 간략히 소개한다.
- 본 논문은 입력 제약 조건이 있으며, 불확실한 선형 시스템에 대한 강인 추종 제어기를 제안한다. 본 제어기는 외란 관측기 및 선형 부등식 기반의 상태 변수 궤환 제어기로 구성되어 있으며, 선형 부등식을 이용하여 제어기의 파라미터 및 제어기를 사용할 수 있는 초기값의 범위를 한 번에 계산한다.
- 본 논문의 목표는 제약조건 (2)를 만족하면서 불확실성을 포함한 시스템 ⑴의 출력 y가 % 로 수렴하도록 하는 강인한 주종 제어기(tracking cor血oiler)를 설계하는 것이다. 이 목표를 달성하기 위하여, 본 논문에서 다룰 시스템 (1)이 아래 가정 1을 만족한다고 가정한다.
- 다시 말해서, 선형 부등식 기반의 상태 변수 되먹임 제어기와 외란 관측기의 상한의 합이 (2)를 넘지 않도록 결정하는 방법이 필요하다. 이번 절에서는 포화 함수 中(・)의 상한을 결정하기 위한 방법으로 LMI를 이용한 최적화 문제를 제시한다. 이 절에서 제시하는 최적화 문제를 이용하면, 두 제어기의 상한 및 파라미터 뿐만 아니라, 제어 가능한 상태변수의 초기값도 한 번에 결정할 수 있다.
가설 설정
- 가정 1: 미지의 파라미터 -는 饥 £ [缶, 折' ]를 만족한다. 여기서, < 稅 (i = 이며, 알려진 상수이다.
- 가정 2는 이차계획법을 통해 공칭 모델 (3)의 정상 상태 출력 y가 %일 때, 정상 상태 입력이 제약 조건을 만족하는지를 확인하는 것이다. 이 이차계획법을 통해 구한 升과은 외부 폐루프인 상태 변수 기반 궤환 제어에서 사용한다.
- 여기서, < 稅 (i = 이며, 알려진 상수이다. 또한 외란 d와 그 미분 /는 유계이며 상한을 알고 있다고 가정한다.
- e 眠"는 시스템의 상태 변수, d는 외란을 의미한다. 본 논문에서 X는 측정 가능하다고 가정한다. 또한 4B, C는 아래와 같다.
- 제어기(tracking cor血oiler)를 설계하는 것이다. 이 목표를 달성하기 위하여, 본 논문에서 다룰 시스템 (1)이 아래 가정 1을 만족한다고 가정한다.
- 증명한다. 정리 1: 가정 1과 가정 2가 성 립한다고 가정하자. 또한, 최적화 문제 (12)의 해가 존재하며, 외란 관측기와 시스템의 초기 상태가 p(0) = 0n , x(0), 以0), q(0) uX를 만족한다고 가정하자.
- 폐루프 시스템 (14)는 특이 섭동 이剖 10])을 이용하여 안정도 해석을 하기에 적절한 형태이다. 특이 섭동 이론을 적용하기 위해, 느린 변수인 % 와 d가 고정되어 있다고 가정하고, 빠른 변수인 g와 〃에 대한 정상 상태를 구하면 아래와 같다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.