Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Dit werk onderzoekt het gebruik van iteratief lerende controle (ILC) technieken met het oog op nauwkeurige volgcontrole voor niet-lineaire systemen. ILC combineert de voordelen van terugkoppelingsgebaseerde controle (robuustheid met betrekking tot modelonzekerheid) en voorwaartse controle (geen tijdsvertraging) en is van toepassing voor systemen die een bepaalde taak herhaaldelijk uitvoeren. Een nieuwe geïntegreerde niet-lineair model-gebaseerde ILC aanpak is ontwikkeld en experimenteel gevalideerd. Deze aanpak combineert de identificatie van een nieuw niet-lineair continue-tijd toestandsruimte-modelstructuur op basis van experimentele data met een nieuwe niet-lineaire model-gebaseerde ILC wet. De modelstructuur bestaat uit een lineair en een niet-lineair deel. Een iteratief twee-traps identificatiealgoritme is ontwikkeld om de modelparameters te schatten. Er is aangetoond dat zowel de modelstructuur als het bijbehorende identificatiealgoritme geschikt zijn voor het modelleren en identificeren van mechanische systemen met geconcentreerde parameters in een semi-fysische context. De kritieke stap in elke leer-iteratie van het nieuwe niet-lineaire model-gebaseerde ILC ontwerp is de berekening van het ingangssignaal dat een bepaalde uitgang genereert voor het model. Een nieuw algoritme gebaseerd op Newton's methode is ontwikkeld om dit zogenoemde regime inverse signaal te bereken indien de uitgang periodiek en bandbeperkt is. Er is aangetoond dat de berekening in dit geval efficiënt uitgevoerd kan worden in het frequentiedomein en dat een maximale frequentie kan ingevoerd worden tot dewelke leren is toegestaan. De voorgestelde methodes en model structuur zijn ontwikkeld voor de specifieke toepassing van bedrijfsbelastingssimulaties, dat is, het controleren van hydraulische trillingssimulatoren die gebruikt worden om vermoeiingstesten uit te voeren op wagens/voertuigen, deelmontages of onderdelen. Deze trillingssimulatoren moeten het te testen apparaat exciteren zodat geselecteerde en verwerkte kracht- en/of versnellingstrajecten, afgeleid van signalen die opgemeten zijn tijdens korte testritten, zo nauwkeurig mogelijk nagebootst worden. Voor deze toepassing is het geweten dat ILC gebaseerd op lineaire modellen niet volstaat wanneer het te testen apparaat sterk niet-lineair is. De geïntegreerde niet-lineair model-gebaseerde ILC aanpak is experimenteel gevalideerd en vergeleken met een lineair model-gebaseerde ILC aanpak op een hydraulische kwart-wagen-testopstelling. De niet-lineair model-gebaseerde ILC presteert beter dan de lineair model-gebaseerde ILC op drie criteria: (1) de RMS waarde van de initiële volgfout op basis van het regime inverse signaal voor het model is drie keer kleiner; (2) het ILC algoritme convergeert drie keer sneller; (3) de RMS waarde van de geconvergeerde volgfout is drie keer kleiner. This research aims at designing accurate tracking controllers for nonlinear systems based on iterative learning control (ILC) techniques. ILC combines the advantages of both feedback control (robustness with respect to model uncertainty) and feedforward control (no lag) and is applicable to system that perform a certain task repeatedly. A new integrated nonlinear model-based ILC approach is developed and validated experimentally. It combines the identification of a new nonlinear continues-time state space model structure based on experimental data with a new nonlinear model-based ILC law. The model structure consists of a linear and a nonlinear part. An iterative two-step identification algorithm is developed to estimate the model's parameters. It is shown that both the model structure and its accompanying identification algorithm fit within a grey-box system modeling and identification approach and are particularly suited for lumped mechanical systems. The critical step at each learning iteration of the new nonlinear model-based ILC design consists of calculating the inverse signal for the model that produces a certain output. A new algorithm based on Newton's method is presented to calculate this so-called steady-state inverse signal in case of a periodic, bandlimited, output. It is shown that the calculation can be performed efficiently in the frequency domain and that a maximum frequency can be defined up to which learning is allowed. The presented methods and model structure have been developed for the specific application of service load simulations, that is, to control hydraulic vibration simulators to perform durability tests on prototypes of cars/vehicles, subassemblies or parts. These vibration simulators have to excite the device under test such that selected and processed force and/or acceleration trajectories, derived from signals measured during short test drives, are replicated as accurately as possible. For this application it has been observed that ILC based on linear models fails if the test object is highly nonlinear. The integrated nonlinear model-based ILC approach is validated experimentally on a hydraulic quarter car test rig and compared with a linear model-based ILC. The nonlinear model-based ILC outperforms the linear model-based ILC on three criteria: (1) the RMS value of the initial tracking error is three times smaller; (2) the ILC algorithm converges three times faster; and (3) the RMS value of the final tracking accuracy is three times smaller. Nauwkeurige volgcontrole voor niet-lineaire continue-tijdssystemen Dit werk onderzoekt het gebruik van iteratief lerende controle (ILC) technieken met het oog op nauwkeurige volgcontrole voor niet-lineaire systemen. ILC technieken maken gebruik van het feit dat voor bepaalde toepassingen een zelfde traject meermaals herhaald dient te worden. Op basis van de volgfout die geobserveerd wordt tijdens het volgen van het traject, tracht de ILC techniek het controlesignaal zodanig aan te passen zodat de volgfout kleiner wordt wanneer hetzelfde traject opnieuw dient gevolgd te worden. Doordat het controlesignaal niet voortdurend aangepast wordt, maar enkel nadat een volledige cyclus van het traject afgelegd is, is er geen terugkoppeling in reële tijd. Nochtans zorgt ILC er wel voor dat de volgfout van cyclus tot cyclus verkleint. Zodoende combineert ILC de voordelen van terugkoppelingsgebaseerde controle (robuustheid met betrekking tot modelonzekerheid) en voorwaartse controle (geen tijdsvertraging en gevaar voor instabiliteiten). Dit onderzoek is verricht met een industriële toepassing uit de automobielindustrie indachtig, namelijk: bedrijfsbelastingssimulaties. Hierbij worden vermoeiingstesten uitgevoerd op voertuigen, deelmontages of onderdelen door de verplaatsing van hydraulische trillingssimulatoren te controleren. Deze trillingssimulatoren moeten het te testen apparaat exciteren zodat geselecteerde en verwerkte kracht- en/of versnellingstrajecten, afgeleid van signalen die opgemeten zijn tijdens korte testritten, zo nauwkeurig mogelijk nagebootst worden. Voor deze toepassing is het geweten dat ILC gebaseerd op lineaire modellen niet volstaat wanneer het te testen apparaat sterk niet-lineair is. In dit onderzoek is onder andere een geïntegreerde niet-lineair model-gebaseerde ILC techniek ontwikkeld. Deze techniek combineert de identificatie van een nieuw niet-lineair continue-tijd toestandsruimte-modelstructuur op basis van experimentele data met een nieuwe niet-lineaire model-gebaseerde ILC wet. De techniek is experimenteel gevalideerd en vergeleken met een lineair model-gebaseerde ILC aanpak op een hydraulische kwart-wagen-testopstelling. De niet-lineair model-gebaseerde ILC presteert beter dan de lineair model-gebaseerde ILC op drie criteria: (1) de RMS waarde van de initiële volgfout op basis van het regime inverse signaal voor het model is drie keer kleiner; (2) het ILC algoritme convergeert drie keer sneller; (3) de RMS waarde van de geconvergeerde volgfout is drie keer kleiner.

681.5 <043> --- Academic collection --- 621 <043> --- Automatic control engineering. Control systems, techniques, equipment. Cybernetic and automation technology--Dissertaties --- Mechanical engineering in general. Nuclear technology. Electrical engineering. Machinery--Dissertaties --- Theses --- 621 <043> Mechanical engineering in general. Nuclear technology. Electrical engineering. Machinery--Dissertaties --- 681.5 <043> Automatic control engineering. Control systems, techniques, equipment. Cybernetic and automation technology--Dissertaties

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)