Adaptive neural network cascade control system with entropy-based design

A neural network (NN) based cascade control system is developed, in which the primary PID controller is constructed by NN. A new entropy-based measure, named the centred error entropy (CEE) index, which is a weighted combination of the error cross correntropy (ECC) criterion and the error entropy criterion (EEC), is proposed to tune the NN-PID controller. The purpose of introducing CEE in controller design is to ensure that the uncertainty in the tracking error is minimised and also the peak value of the error probability density function (PDF) being controlled towards zero. The NN-controller design based on this new performance function is developed and the convergent conditions are. During the control process, the CEE index is estimated by a Gaussian kernel function. Adaptive rules are developed to update the kernel size in order to achieve more accurate estimation of the CEE index. This NN cascade control approach is applied to superheated steam temperature control of a simulated power plant system, from which the effectiveness and strength of the proposed strategy are discussed by comparison with NN-PID controllers tuned with EEC and ECC criterions

Робастне управління інерціальними стабілізованими платформами для наземних рухомих об’єктів на підставі Н∞-синтезу

Purpose: Operation of inertially stabilized platforms mounted on the ground vehicles is accompanied by influence of significant parametrical and various coordinate  disturbances. To keep high operating characteristics of a system in such difficult conditions it is possible using approach to robust system design. Creation of robust inertial stabilized platforms requires further research and development in contrast to design of robust systems of motion control. Methods: One of the modern approaches to robust system design proposed by modern control theory is H¥-synthesis. Problems, which are important for practical applications, it is convenient to solve using method of the mixed sensitivity as it takes into consideration conflicting design goals including robust performance and stability. The method is combined with loop-shaping that allows achieving desired amplitude-frequency characteristics of the designed system. This is achieved by choice of the appropriate weighting transfer functions, which define bounds of the designed system amplitude-frequency characteristics. Results: Grounded recommendations to the choice of components of inertially stabilized platforms operated on the ground vehicles are represented. The mathematical model of the system with gearless drive is developed. The optimization criterion is derived and weighting transfer functions are chosen. The structure of the robust controller in the form of quadruple of state space matrices is represented. Results of synthesised stabilization system simulation show its resistance to significant parametrical and coordinate disturbances taking place during its operation on the ground vehicle. Conclusions: Efficiency of the proposed design approach is proved by results of simulation in conditions of significant parametrical and coordinate disturbances. Obtained results can be widespread on inertially stabilized platforms operating on the other type of vehicles, for example, special aviation aircrafts, carrying out cartographic surveys, monitoring and other similar functions. They can be also useful for design of unmanned aerial vehicles equipment.Цель: Эксплуатация инерциальных стабилизированных платформ, установленных на наземных подвижных объектах, сопровождается действием значительных параметрических возмущений. Для сохранения высоких эксплуатационных характеристик системы в таких сложных условиях возможно использовать подход, основанный на проектировании робастных систем. В отличие от проектирования робастных систем управления движением, создание робастных инерциальных стабилизированных платформ требует дальнейшего исследования и развития. Методы: Одним из современных подходов к проектированию робастных систем, предлагаемых современной теорией управления является H¥-синтез. Задачи, важные для практических применений, целесообразно решать с помощью метода, поскольку он учитывает противоречивые цели проектирования, в том числе достижение робастного качества и робастной устойчивости. Этот метод сочетается с формированием контуров управления с заданными характеристиками проектируемой системы, что обеспечивается выбором весовых передаточных функций, которые определяют границы амплитудно-частотных характеристик. Результаты: Представлены обоснованные рекомендации по выбору составляющих инерциальных стабилизированных платформ наземных подвижных объектов. Разработана математическая модель системы с безредукторным приводом. Получен критерий оптимизации и определены весовые передаточные функции. Определена структура робастного регулятора в виде четверки матриц пространства состояний. Результаты моделирования синтезированной системы стабилизации показывают ее устойчивость к значительным параметрическим и координатным возмущениям, которые имеют место в условиях эксплуатации на наземном подвижном объекте. Выводы: Эффективность предложенного подхода к проектированию подтверждается результатами моделирования  в условиях значительных параметрических и координатных возмущений. Полученные результаты могут быть распространены на инерциальные стабилизированные платформы, эксплуатируемые на других подвижных объектах, например, самолетах специальной авиации, которые выполняют функции картографических съемок, мониторинги и другие аналогичные функции. Они также могут быть полезными при проектировании оборудования беспилотных летательных аппаратов.Мета: Експлуатація інерціальних стабілізованих платформ, встановлених на наземних рухомих об’єктах супроводжується впливом значних параметричних збурень. Для збереження високих експлуатаційних характеристик системи у таких складних умовах можна використовувати підхід, заснований на проектуванні робастних систем. На відміну від проектування робастних систем управління рухом, створення робастних інерціальних стабілізованих платформ потребує подальшого дослідження та розвитку. Методи: Одним із сучасних підходів до проектування робастних систем, що пропонується сучасною теорією управління, є H¥-синтез. Завдання важливі для практичних застосувань зручно вирішувати за допомогою методу змішаної чутливості, оскільки він враховує суперечливі цілі проектування, у тому числі досягнення робастної якості та робастної стійкості. Цей метод поєднується з формуванням контурів управління із заданими характеристиками проектованої системи, що досягається вибором вагових передатних функцій, які визначають границі амплітудно-частотних характеристик. Результати: Представлено обґрунтовані рекомендації щодо вибору складових інерціальних стабілізованих платформ наземних рухомих об’єктів. Отримано критерій оптимізації та визначено вагові передатні функції. Розроблено математичну модель системи з безредукторним приводом. Визначено структуру робастного регулятора у вигляді четвірки матриць простору станів. Результати моделювання синтезованої системи стабілізації показують її стійкість до значних параметричних та координатних збурень, що мають місце в умовах експлуатації на наземному рухомому об’єкті. Висновки: Ефективність запропонованого підходу до проектування підтверджується результатами моделювання в умовах значних параметричних та координатних збурень. Отримані результати можуть бути поширені на інерціальні стабілізовані платформи, що експлуатуються на інших рухомих об’єктах, наприклад, літаках спеціальної авіації, що виконують функції картографічних зйомок, моніторингу та інших подібних функцій. Вони можуть також бути корисними під час проектування обладнання безпілотних літальних апаратів

Measurements, Models, Systems and Design

531 s.

Recent advances on recursive filtering and sliding mode design for networked nonlinear stochastic systems: A survey

Copyright © 2013 Jun Hu et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.Some recent advances on the recursive filtering and sliding mode design problems for nonlinear stochastic systems with network-induced phenomena are surveyed. The network-induced phenomena under consideration mainly include missing measurements, fading measurements, signal quantization, probabilistic sensor delays, sensor saturations, randomly occurring nonlinearities, and randomly occurring uncertainties. With respect to these network-induced phenomena, the developments on filtering and sliding mode design problems are systematically reviewed. In particular, concerning the network-induced phenomena, some recent results on the recursive filtering for time-varying nonlinear stochastic systems and sliding mode design for time-invariant nonlinear stochastic systems are given, respectively. Finally, conclusions are proposed and some potential future research works are pointed out.This work was supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant nos. 61134009, 61329301, 61333012, 61374127 and 11301118, the Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) of the UK under Grant no. GR/S27658/01, the Royal Society of the UK, and the Alexander von Humboldt Foundation of Germany

Flight controller synthesis via deep reinforcement learning

Traditional control methods are inadequate in many deployment settings involving autonomous control of Cyber-Physical Systems (CPS). In such settings, CPS controllers must operate and respond to unpredictable interactions, conditions, or failure modes. Dealing with such unpredictability requires the use of executive and cognitive control functions that allow for planning and reasoning. Motivated by the sport of drone racing, this dissertation addresses these concerns for state-of-the-art flight control by investigating the use of deep artificial neural networks to bring essential elements of higher-level cognition to bear on the design, implementation, deployment, and evaluation of low level (attitude) flight controllers. First, this thesis presents a feasibility analyses and results which confirm that neural networks, trained via reinforcement learning, are more accurate than traditional control methods used by commercial uncrewed aerial vehicles (UAVs) for attitude control. Second, armed with these results, this thesis reports on the development and release of an open source, full solution stack for building neuro-flight controllers. This stack consists of a tuning framework for implementing training environments (GymFC) and firmware for the world’s first neural network supported flight controller (Neuroflight). GymFC’s novel approach fuses together the digital twinning paradigm with flight control training to provide seamless transfer to hardware. Third, to transfer models synthesized by GymFC to hardware, this thesis reports on the toolchain that has been released for compiling neural networks into Neuroflight, which can be flashed to off-the-shelf microcontrollers. This toolchain includes detailed procedures for constructing a multicopter digital twin to allow the research and development community to synthesize flight controllers unique to their own aircraft. Finally, this thesis examines alternative reward system functions as well as changes to the software environment to bridge the gap between simulation and real world deployment environments. The design, evaluation, and experimental work summarized in this thesis demonstrates that deep reinforcement learning is able to be leveraged for the design and implementation of neural network controllers capable not only of maintaining stable flight, but also precision aerobatic maneuvers in real world settings. As such, this work provides a foundation for developing the next generation of flight control systems

Contributions to improve the technologies supporting unmanned aircraft operations

Mención Internacional en el título de doctorUnmanned Aerial Vehicles (UAVs), in their smaller versions known as drones, are becoming increasingly important in today's societies. The systems that make them up present a multitude of challenges, of which error can be considered the common denominator. The perception of the environment is measured by sensors that have errors, the models that interpret the information and/or define behaviors are approximations of the world and therefore also have errors. Explaining error allows extending the limits of deterministic models to address real-world problems. The performance of the technologies embedded in drones depends on our ability to understand, model, and control the error of the systems that integrate them, as well as new technologies that may emerge. Flight controllers integrate various subsystems that are generally dependent on other systems. One example is the guidance systems. These systems provide the engine's propulsion controller with the necessary information to accomplish a desired mission. For this purpose, the flight controller is made up of a control law for the guidance system that reacts to the information perceived by the perception and navigation systems. The error of any of the subsystems propagates through the ecosystem of the controller, so the study of each of them is essential. On the other hand, among the strategies for error control are state-space estimators, where the Kalman filter has been a great ally of engineers since its appearance in the 1960s. Kalman filters are at the heart of information fusion systems, minimizing the error covariance of the system and allowing the measured states to be filtered and estimated in the absence of observations. State Space Models (SSM) are developed based on a set of hypotheses for modeling the world. Among the assumptions are that the models of the world must be linear, Markovian, and that the error of their models must be Gaussian. In general, systems are not linear, so linearization are performed on models that are already approximations of the world. In other cases, the noise to be controlled is not Gaussian, but it is approximated to that distribution in order to be able to deal with it. On the other hand, many systems are not Markovian, i.e., their states do not depend only on the previous state, but there are other dependencies that state space models cannot handle. This thesis deals a collection of studies in which error is formulated and reduced. First, the error in a computer vision-based precision landing system is studied, then estimation and filtering problems from the deep learning approach are addressed. Finally, classification concepts with deep learning over trajectories are studied. The first case of the collection xviiistudies the consequences of error propagation in a machine vision-based precision landing system. This paper proposes a set of strategies to reduce the impact on the guidance system, and ultimately reduce the error. The next two studies approach the estimation and filtering problem from the deep learning approach, where error is a function to be minimized by learning. The last case of the collection deals with a trajectory classification problem with real data. This work completes the two main fields in deep learning, regression and classification, where the error is considered as a probability function of class membership.Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) en sus versiones de pequeño tamaño conocidos como drones, van tomando protagonismo en las sociedades actuales. Los sistemas que los componen presentan multitud de retos entre los cuales el error se puede considerar como el denominador común. La percepción del entorno se mide mediante sensores que tienen error, los modelos que interpretan la información y/o definen comportamientos son aproximaciones del mundo y por consiguiente también presentan error. Explicar el error permite extender los límites de los modelos deterministas para abordar problemas del mundo real. El rendimiento de las tecnologías embarcadas en los drones, dependen de nuestra capacidad de comprender, modelar y controlar el error de los sistemas que los integran, así como de las nuevas tecnologías que puedan surgir. Los controladores de vuelo integran diferentes subsistemas los cuales generalmente son dependientes de otros sistemas. Un caso de esta situación son los sistemas de guiado. Estos sistemas son los encargados de proporcionar al controlador de los motores información necesaria para cumplir con una misión deseada. Para ello se componen de una ley de control de guiado que reacciona a la información percibida por los sistemas de percepción y navegación. El error de cualquiera de estos sistemas se propaga por el ecosistema del controlador siendo vital su estudio. Por otro lado, entre las estrategias para abordar el control del error se encuentran los estimadores en espacios de estados, donde el filtro de Kalman desde su aparición en los años 60, ha sido y continúa siendo un gran aliado para los ingenieros. Los filtros de Kalman son el corazón de los sistemas de fusión de información, los cuales minimizan la covarianza del error del sistema, permitiendo filtrar los estados medidos y estimarlos cuando no se tienen observaciones. Los modelos de espacios de estados se desarrollan en base a un conjunto de hipótesis para modelar el mundo. Entre las hipótesis se encuentra que los modelos del mundo han de ser lineales, markovianos y que el error de sus modelos ha de ser gaussiano. Generalmente los sistemas no son lineales por lo que se realizan linealizaciones sobre modelos que a su vez ya son aproximaciones del mundo. En otros casos el ruido que se desea controlar no es gaussiano, pero se aproxima a esta distribución para poder abordarlo. Por otro lado, multitud de sistemas no son markovianos, es decir, sus estados no solo dependen del estado anterior, sino que existen otras dependencias que los modelos de espacio de estados no son capaces de abordar. Esta tesis aborda un compendio de estudios sobre los que se formula y reduce el error. En primer lugar, se estudia el error en un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión por computador. Después se plantean problemas de estimación y filtrado desde la aproximación del aprendizaje profundo. Por último, se estudian los conceptos de clasificación con aprendizaje profundo sobre trayectorias. El primer caso del compendio estudia las consecuencias de la propagación del error de un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión artificial. En este trabajo se propone un conjunto de estrategias para reducir el impacto sobre el sistema de guiado, y en última instancia reducir el error. Los siguientes dos estudios abordan el problema de estimación y filtrado desde la perspectiva del aprendizaje profundo, donde el error es una función que minimizar mediante aprendizaje. El último caso del compendio aborda un problema de clasificación de trayectorias con datos reales. Con este trabajo se completan los dos campos principales en aprendizaje profundo, regresión y clasificación, donde se plantea el error como una función de probabilidad de pertenencia a una clase.I would like to thank the Ministry of Science and Innovation for granting me the funding with reference PRE2018-086793, associated to the project TEC2017-88048-C2-2-R, which provide me the opportunity to carry out all my PhD. activities, including completing an international research internship.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Antonio Berlanga de Jesús.- Secretario: Daniel Arias Medina.- Vocal: Alejandro Martínez Cav

A new alternating predictive observer approach for higher bandwidth control of dual-rate dynamic systems

Dual-rate dynamic systems consisting of a sensor with a relatively slow sampling rate and a controller/actuator with a fast updating rate widely exist in control systems. The control bandwidth of these dual-rate dynamic systems is severely restricted by the slow sampling rate of the sensors, resulting in various issues like sluggish dynamics of the closed-loop systems, poor robustness performance. A novel alternating predictive observer (APO) is proposed to significantly enhance the control bandwidth of a generic dual-rate dynamic systems. Specifically, at each fast controller/actuator updating period, we will first implement the prediction step by using the system model to predict the system output, generating a so-called virtual measurement, when there is no output measurement during the slow sampling period. Subsequently, the observation step is carried out by exploiting this virtual measurement as informative update. An APO-based output feedback controller with a fast updating rate is developed and rigorous stability of the closed-loop system is established. The superiority of the proposed method is demonstrated by applying it to control a permanent magnet synchronous motor system.</p

Research on new techniques for the analysis of manual control systems Progress report, 15 Jun. 1969 - 15 Jun. 1970

Applying statistical decision theory to manual adaptive control system