Optimal design of two-degree-freedom control systems with preview feedforward based on noncausal inversion

基于非因果反演的预前馈二自由度控制系统优化设计

基本信息

  • 批准号:
    18560444
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.79万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2006 至 2007
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

For this research project, it was investigated that the design problem of an infinite-time preview feedforward controller from the viewpoint of the model-matching problem based on the two-sided Laplace transform. It was shown that the so-mlled preview-based stable inversion for linear time-invariant systems is equivalent to the noncalisal solution to the model-matching problem. The preview feedforward controller can be easily discussed in the frequency domain where the design method for the optimal feedback controller has already been established. Moreover, with the same approach as stable inversion, we derived a transfer-function representation for the algorithm of adjoint-based iterative learning control. This indicates that the algorithm can be applied to infinite-dimensional systems such as flexible structures. This was demonstrated through an experiment on the tip control of a flexible arm.Next, preview feedforward control for sampled-data systems was investigated. Since the transfer function of sampled-data systems with a short sampling period frequently has zeros outside the unit circle, it is recognized that iterative learning control (ILC), which is an iterative approach to obtain an inversion of a system, cannot be applied to such systems. In order to overcome this difficulty, we introduced a non-causal bounded inversion to a sampled-data system and investigate the limiting property of the inversion. It was demonstrated that a simple relation between the n-th differential operator and n Euler operators that are included in the pulse transfer function of the n-th integral element. Based on this relation, it was proved that the inversion of the sampled-data system approximates its continuous-time counterpart in a non-causal framework. This result suggests that ILC can be applied to sampled-data systems in this framework.
在本研究计画中,以双边拉普拉斯变换为基础,从模型匹配问题的观点探讨无限时间预见前馈控制器的设计问题。证明了线性定常系统基于预瞄的稳定反演等价于模型匹配问题的非标解。预见前馈控制器可以很容易地在频域中讨论,其中最优反馈控制器的设计方法已经建立。此外,与稳定逆相同的方法,我们推导了基于伴随的迭代学习控制算法的传递函数表示。这表明,该算法可以应用于无限维系统,如柔性结构。通过柔性臂末端控制的实验证明了这一点。其次,研究了采样数据系统的预见前馈控制。由于具有短采样周期的采样数据系统的传递函数经常在单位圆之外具有零,因此公认迭代学习控制(ILC),其是获得系统的逆的迭代方法,不能应用于这样的系统。为了克服这一困难,我们将非因果有界反演引入到采样数据系统中,并研究了反演的极限性质。证明了第n阶微分算子与第n阶积分元脉冲传递函数中包含的n个欧拉算子之间的简单关系。基于这种关系,证明了在非因果框架下,采样数据系统的反演近似于其连续时间系统的反演。这一结果表明,迭代学习控制可以应用到采样数据系统在这个框架。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
サンプル値逆系による連続時間逆系の近似とその反復学習制御への応用〜両側z変換による逆問題への代数的アプローチ
使用采样逆系统逼近连续时间逆系统及其在迭代学习控制中的应用 - 使用两侧 z 变换的逆问题代数方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也
  • 通讯作者:
    十河 拓也
不安定零点を持つサンプル値フィードバック系の予見的フィードフォワード補償と反復学習制御
零点不稳定样本值反馈系统的预期前馈补偿与迭代学习控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也;Takuya Sogo;十河 拓也;十河 拓也
  • 通讯作者:
    十河 拓也
Approximation of continuous-time inverse systems with the sampled-data counterparts and its application to iterative learning control : An appoarch to inverse problems with the two-sided z transform
具有采样数据对应项的连续时间逆系统的逼近及其在迭代学习控制中的应用:双边 z 变换逆问题的方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也;Takuya Sogo
  • 通讯作者:
    Takuya Sogo
Inversion of sampled-data system approximates the continuous-time counterpart in a noncausal framework
采样数据系统的反演近似于非因果框架中的连续时间对应物
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo
  • 通讯作者:
    Takuya Sogo
サンプル値逆系と反復学習制御における基本問題について-両側z変換による代数的アプローチ
样本值逆系统和迭代学习控制的基本问题 - 使用两侧 z 变换的代数方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2006
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也;Takuya Sogo;十河 拓也;十河 拓也;十河 拓也
  • 通讯作者:
    十河 拓也
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

SOGO Takuya其他文献

SOGO Takuya的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('SOGO Takuya', 18)}}的其他基金

New development of design of sampled-data control systems using Taylor expansion based on algebraic ideal
基于代数理想的泰勒展开采样控制系统设计新进展
  • 批准号:
    25420455
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1.79万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development of relocation methods for sample zeros and its application to design of digital control systems
样本零点重定位方法的发展及其在数字控制系统设计中的应用
  • 批准号:
    22560456
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 1.79万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了