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International journal of robust and nonlinear cont...International journal of robust and nonlinear control 11건

  1. [해외논문]   Issue Information  


    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

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  2. [해외논문]   Data‐driven robust control: Special issue dedicated to the 70th birthday of Michael G. Safonov  

    Jin, Huiyu (School of Aerospace Engineering, Xiamen University, China) , Stefanovic, Margareta (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Denver, USA) , Tesi, Pietro (Department of Information Engineering, University of Florence, Italy)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3665 - 3666 , 2018 , 1049-8923 ,

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  3. [해외논문]   Robust control: Fooled by assumptions  

    Safonov, Michael G. (University of Southern California, Los Angeles, 90089‐2563, CA, USA)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3667 - 3677 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary The possibility of mismatch between prior uncertainty modeling assumptions and reality is a problem both for robust control and for model‐based adaptive control algorithms that aim to use real‐time data to adaptively identify and correct such problems. Mismatches between prior model assumptions may fool adaptive algorithms intended to improve robustness into persistently preferring destabilizing controllers over stabilizing ones even when the instability is patently obvious to the eyes of the most casual observer. To eliminate all possibility of being thusly fooled, the assumption‐free unfalsified control concept was introduced in the early 1990s and has since been developed to the point where it now provides a unifying overarching theoretical framework for understanding the relationships, benefits, and weakness of various adaptive control methods. We review how the theory allows one to parsimoniously sift the individual elements of accumulating evidence and experimental data to determine precisely which of the elements falsify a given performance level and very briefly discuss recent research on cost‐detectable fading‐memory cost functions for time‐varying plants. Copyright ⓒ 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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  4. [해외논문]   Data‐driven H∞ loop‐shaping controller design  

    Sung, Y. C. (Department of Electrical Engineering‐Systems, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) , Patil, S. V. (Department of Electrical Engineering‐Systems, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) , Safonov, M. G. (Department of Electrical Engineering‐Systems, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3678 - 3693 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary We develop a data‐driven and real‐time test for candidate controllers' ability to meet given McFarlane–Glover loop‐shape specifications. The proposed test provides a data‐driven method to improve robustness of closed‐loop systems by eliminating controllers that past collected data have proved to fail to meet loop‐shape specifications. The test has an important property that many candidate controllers (not necessarily active ones) can be tested in real time using evolving real‐time plant data collected while others are active. It is shown that controller‐shaping in the present work plays a role that is dual to the role of plant‐shaping in the model‐based H∞ loop‐shaping design procedure. A simulation example is provided. Copyright ⓒ 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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  5. [해외논문]   Direct Control Design via Controller Unfalsification  

    Battistelli, Giorgio (Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DINFO), Università) , Mari, Daniele (di Firenze, Firenze, 50139, Italy) , Selvi, Daniela (Positech Consulting S.r.l., Milan, 20122, Italy) , Tesi, Pietro (Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DINFO), Università)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3694 - 3712 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary This paper proposes a non‐iterative direct approach for controller design from experimental data; the parameters of a controller of a prescribed order and structure are optimized with respect to a relevant performance criterion. The proposed design method enjoys the following features: (i) It does not involve the identification of the process to be controlled; (ii) it only requires a single experiment; (iii) in the case of stable plants, no initial controller is needed even when the process to be controlled is non‐minimum phase; and (iv) it provides sufficient conditions for the resulting closed‐loop system to be stable. The approach builds upon the so‐called unfalsified control theory; this key point makes it possible to derive simple and intuitive relations between the choice of the performance criterion to be optimized and closed‐loop stability conditions. The analysis is supported by numerical examples. Copyright ⓒ 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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  6. [해외논문]   Data‐driven fault diagnosis and robust control: Application to PEM fuel cell systems  

    Ocampo‐ (Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC‐UPC, Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, 08028, Spain) , Martinez, Carlos (CONICET, Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), Buenos Aires, C1106ACD, Argentina) , Sá (Catalonia Institute for Energy Research (IREC), Sant Adrià) , nchez‐ (de Besòs, 08930, Barcelona, Spain) , Peñ (Mannvit hf, Reykjavík, 108, Iceland) , a, Ricardo , Bianchi, Fernando , Ingimundarson, Ari
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3713 - 3727 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary A data‐driven methodology that includes the unfalsified control concept in the framework of fault diagnosis and isolation (FDI) and fault‐tolerant control (FTC) is presented. The selection of the appropriate controller from a bank of controllers in a switching supervisory control setting is performed by using an adequate FDI outcome. By combining simultaneous online performance assessment of multiple controllers with the fault diagnosis decision from structured hypothesis tests, a diagnosis statement regarding what controller is most suitable to deal with the current (nominal or faulty) mode of the plant is obtained. Switching strategies that use the diagnosis statement are also proposed. This approach is applied to a nonlinear experimentally validated model of the breathing system of a polymer electrolyte membrane fuel cell. The results show the effectiveness of this FDI–fault‐tolerant control data‐driven methodology. Copyright ⓒ 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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  7. [해외논문]   Data‐driven multivariable ILC: enhanced performance by eliminating L and Q filters  

    Bolder, Joost (Control Systems Technology Group, Department of Mechanical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands) , Kleinendorst, Stephan (Control Systems Technology Group, Department of Mechanical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands) , Oomen, Tom (Control Systems Technology Group, Department of Mechanical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3728 - 3751 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary Iterative learning control (ILC) algorithms enable high‐performance control design using only approximate models of the system. To deal with severe modeling errors, a robustness filter Q is typically employed. Irrespective of the large performance enhancement, these approaches thus require a modeling effort and are subject to a performance/robustness tradeoff. The aim of this paper is to develop a fully data‐driven ILC approach that does not require a modeling effort and mitigates the performance/robustness tradeoff. The main idea is to replace the use of a model by dedicated experiments on the system. Convergence conditions are developed in a finite‐time framework, and insight in the convergence aspects is presented using a frequency‐domain analysis. Extensions to increase the convergence speed are proposed. The developed framework is validated through experiments on a multivariable industrial flatbed printer. Both increased performance and robustness are demonstrated in a comparison with closely related model‐based ILC algorithms. Copyright ⓒ 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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  8. [해외논문]   Robust direct data‐driven controller tuning with an application to vehicle stability control  

    Formentin, S. (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, via G. Ponzio 34/5, Milano, 20133, Italy) , Garatti, S. (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, via G. Ponzio 34/5, Milano, 20133, Italy) , Rallo, G. (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, via G. Ponzio 34/5, Milano, 20133, Italy) , Savaresi, S. M. (Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, via G. Ponzio 34/5, Milano, 20133, Italy)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3752 - 3765 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary In direct data‐driven controller tuning, a mathematical model of the plant is not needed, as the control law is directly derived from experimental data. Because the most widely used data‐driven techniques are based on the assumption that the underlying dynamics – albeit unknow – is linear, the performance of the resulting controller may not be acceptable with systems whose operating region vary along the time. In this paper, we discuss how to robustify linear data‐driven design by exploiting the features of scenario optimization. More specifically, we carry out a modified version of the well known virtual reference feedback tuning approach where probabilistic performance guarantees are given also when the current operating condition is different from the one observed in the controller identification experiment. We validate the proposed approach on a vehicle stability control problem, via a thorough simulation campaign on a multibody simulator. The experimental results show the effectiveness of the proposed approach in a complex real‐world setting. Copyright ⓒ 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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  9. [해외논문]   Robust H∞ controller design using frequency‐domain data via convex optimization  

    Karimi, Alireza (Automatic Control Laboratory, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) , Nicoletti, Achille (Automatic Control Laboratory, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) , Zhu, Yuanming (Automatic Control Laboratory, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3766 - 3783 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary A new robust controller design method that satisfies the H ∞ criterion is developed for linear time‐invariant single‐input single‐output (SISO) systems. A data‐driven approach is implemented in order to avoid the unmodeled dynamics associated with parametric models. This data‐driven method uses fixed‐order controllers to satisfy the H ∞ criterion in the frequency domain. The necessary and sufficient conditions for the existence of such controllers are presented by a set of convex constraints. These conditions are also extended to systems with frequency‐domain uncertainties in polytopic form. It is shown that the upper bound on the weighted infinity norm of the sensitivity function converges monotonically to the optimal value, when the controller order increases. Additionally, the practical issues involved in computing fixed‐order rational H ∞ controllers in discrete‐time or continuous‐time by convex optimization techniques are addressed. Copyright ⓒ 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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  10. [해외논문]   Frequency‐domain optimization of fixed‐structure controllers  

    van Solingen, E. (Delft Center for Systems and Control, Faculty of Mechanical, Maritime and Materials Engineering, Delft University of Technology, Delft, 2628 CD, The Netherlands) , van Wingerden, J.W. (Delft Center for Systems and Control, Faculty of Mechanical, Maritime and Materials Engineering, Delft University of Technology, Delft, 2628 CD, The Netherlands) , Oomen, T. (Department of Mechanical Engineering, Control Systems Technology Group, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, 5600 MB, The Netherlands)
    International journal of robust and nonlinear control v.28 no.12 ,pp. 3784 - 3805 , 2018 , 1049-8923 ,

    초록

    Summary This paper aims to introduce a new approach to optimize the tunable controller parameters of linear parameterizable controllers. The presented approach is frequency‐domain based and can therefore directly be used to tune, among others, proportional integral derivative controllers, low/high‐pass filters, and notch filters, using a Frequency Response Function of the plant. The approach taken in this paper is to extract the tunable controller parameters into a diagonal matrix gain and absorb the remainder of the controller in the plant. Then, the generalized Nyquist stability criterion is exploited so as to impose stability and H∞ performance specifications on the closed‐loop system. It is shown that the approach results in a convex feasibility problem for certain controller cases and can be reformulated such that it can also be used for grey‐box system identification. Simulation and experimental examples demonstrate the efficacy of the approach. ⓒ 2016 The Authors. International Journal of Robust and Nonlinear Control published by John Wiley & Sons, Ltd.

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