Input and State Estimation for Discrete-Time Linear Systems with Application to Target Tracking and Fault Detection

This dissertation first presents a deterministic treatment of discrete-time input reconstruction and state estimation without assuming the existence of a full-rank Markov parameter. Algorithms based on the generalized inverse of a block-Toeplitz matrix are given for 1) input reconstruction in the case where the initial state is known; 2) state estimation in the case where the initial state is unknown, the system has no invariant zeros, and the input is unknown; and 3) input reconstruction and state estimation in the case where the initial state is unknown and the system has no invariant zeros. In all cases, the unknown input is an arbitrary deterministic or stochastic signal. In addition, the reconstruction/estimation algorithm is deadbeat, which means that, in the absence of sensor noise, exact input reconstruction and state estimation are achieved in a finite number of steps. Next, asymptotic input and state estimation for systems with invariant zeros is considered. Although this problem has been widely studied, existing techniques are confined to the case where the system is minimum phase. This dissertation presents retrospective cost input estimation (RCIE), which is based on retrospective cost optimization. It is shown that RCIE automatically develops an internal model of the unknown input. This internal model provides an asymptotic estimate of the unknown input regardless of the location of the zeros of the plant, including the case of nonminimum-phase dynamics. The input and state estimation method developed in this dissertation provides a novel approach to a longstanding problem in target tracking, namely, estimation of the inertial acceleration of a body using only position measurements. It turns out that, for this problem, the discretized kinematics have invariant zeros on the unit circle, and thus the dynamics is nonminimum-phase. Using optical position data for a UAV, RCIE estimates the inertial acceleration, which is modeled as an unknown input. The acceleration estimates are compared to IMU data from onboard sensors. Finally, based on exact kinematic models for input and state estimation, this dissertation presents a method for detecting sensor faults. A numerical investigation using the NASA Generic Transport Model shows that the method can detect stuck, bias, drift, and deadzone sensor faults. Furthermore, a laboratory experiment shows that RCIE can estimate the inertial acceleration (3-axis accelerometer measurements) and angular velocity (3-axis rate-gyro measurements) of a quadrotor using vision data; comparing these estimates to the actual accelerometer and rate-gyro measurements provide the means for assessing the health of the accelerometer and rate gyro.PHDAerospace EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/145813/1/ansahmad_1.pd

Theoretical and practical development of control approaches for redundantly actuated parallel kinematic machines

Die konsequente Weiterentwicklung parallelkinematischer Maschinen (PKM) führt auf eine strukturelle Erweiterung in Form einer Antriebsredundanz. Die wesentlichen Vorteile der Antriebsredundanz sind beispielsweise die Kompensation von Singularitäten im Arbeitsraum, eine erhöhte Endeffektor-Steifigkeit und eine optimale Verteilung der Antriebskräfte. Redundant angetriebene PKM (RA-PKM) sind darum prädestiniert für hochdynamische Pick-and-Place-Bewegungsaufgaben und neue Maschinenkonzepte. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Frage, welche Konzepte und Verfahren für die Regelung der RA-PKM geeignet sind. Dabei zeigt sich, dass die Beschreibung in Endeffektor-Koordinaten, die Verwendung eines Störgrößenbeobachters auf der Basis des generalisierten Impulses sowie eine modellprädiktive Regelung sehr gute Ergebnisse hinsichtlich der Genauigkeit und des Implementierungs- und Rechenaufwandes ergeben. Dies gilt insbesondere, wenn große Reibkräfte z. B. in den Antrieben zu berücksichtigen sind. Deshalb ist dieses Verfahren für die industrielle Anwendung besonders geeignet. Da für alle hier betrachteten Regelungsverfahren ein mathematisches Modell erforderlich ist, nimmt die Beschreibung der Bewegungsgleichungen in unterschiedlichen Koordinaten einen breiten Raum der Arbeit ein. Es werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Beschreibungsformen wie z. B. die verschiedenen Arten der Singularitäten und die Eliminierung der Zwangskräfte mit Hilfe von Orthogonalprojektionen ausführlich dargestellt. Dabei wurde ein neuartiger Zugang für die Projektion der Bewegungsgleichungen in Endeffektor-Koordinaten hergeleitet. Als erstes Regelungskonzept wird die dezentrale Regelung betrachtet. Es wird gezeigt, wie die hier üblicherweise auftretenden antagonistischen Kräfte mit Hilfe eines Filters kompensiert werden können. Im Anschluss daran wird die große Klasse der modellbasierten Regelungen in den unterschiedlichen Koordinaten untersucht, wobei ein sogenannter Computed Torque Regler (CTC), d. h. die Verwendung einer Vorsteuerung in Form der inversen Dynamik, und ein Augmented PD-Regler (APD) zum Einsatz kommen. Die Gelenkgeschwindigkeiten werden mit Hilfe eines High-Gain-Beobachters und die Störgrößen mit Hilfe eines Störgrößenbeobachters rekonstruiert. Zum Schluss wird die schon erwähnte nichtlineare modellprädiktive Regelung in Endeffektor-Koordinaten beschrieben, wobei der zukünftige Trajektorienfehler durch eine optimale Stellgröße minimiert wird. Die resultierende Reglerstruktur hat die Form eines klassischen APD-Reglers mit variablen Verstärkungen. Die Reglereinstellung erfolgt durch die Prädiktion vollkommen automatisch. Die entwickelten Regler und Methoden wurden anhand eines ebenen Mechanismus mit zwei Freiheitsgraden unter Verwendung industrieller Torque-Motoren erprobt.The consistent further development of parallel kinematics machines (PKM) lead to a structural extension in terms of actuation redundancy. The major advantages of redundant actuation are for example the compensation of singularities in workspace, an increased end-effector stiffness and an optimal distribution of the control forces. Therefore redundantly actuated PKM (RA-PKM) are intended for high speed pick-and-place tasks and new machine concepts. This research work addresses the question which concepts and methods are qualified for the control of RA-PKM. It has been found that a formulation of motion equations in end-effector coordinates, the use of a disturbance observer based on the general momentum as well as a model predictive controller lead to very well results in terms of accuracy, implementation and computing time. This applies particularly, if large friction losses as they occur in drives, have to be taken into account. Therefore this method is particularly suitable for industrial applications. Since a mathematical model is needed for all proposed control schemes, the determination of motion equations in terms of different coordinate formulations makes up a large part of this report. The advantages and disadvantages, such as the different types of singularities and the elimination of constraint forces by means of orthogonal projections are elaborated. Although a novel approach for the projection of motion equations in terms of end effector coordinates is derived. At first, the decentralized control scheme is considered. It will be shown that antagonistic Forces which are inherent to the control-scheme can be compensated by means of a filter. Afterwards, the large class of model-based control schemes is reviewed in which a so called computed torque controller (CTC), i.e. the use of a feed-forward control in the form of the inverse dynamics, and an augmented PD (APD) controller are used. The joint velocities where observed by means of a high gain observer and the disturbances by means of a disturbance observer. Finally, the already mentioned nonlinear model predictive control scheme in terms of end-effector coordinates which minimizes the future trajectory error due to an optimal actuating variable is described. The resulting approach can be structurally incorporated into an APD controller with variable gains. The controller setup is an automated process due to the prediction. The proposed control schemes and methods where experimentally validated by means of a two degree of freedom planar mechanism with industrial torque motors