I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   3 ,  J u n e   201 7 ,   p p .   1633 ~ 1 6 4 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 3 . p p 1 6 3 3 - 1642          1633       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Enha nced P o sitio n Contro l  for Pn e u m a ti c   Sy ste m   by  Applyin g   C o nstra in ts in  M PC  Alg o rit h m       Siti  F a t i m a h S ula i m a n 1 ,  M .   F .   Ra h m a t 2 ,  A .   A .   M .   F a ud z 3 ,   K ha irudd in O s m a n 4 ,   Sy   Na j ib Sy   Sa li m 5 ,    S .   I .   Sa m s u din 6 , A .   R.   Azir a 7   1 , 2, 3  De p a rtm e n t  o f   Co n tro l   a n d   M e c h a tro n ics   En g i n e e rin g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,     Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   1, 4, 6, 7   De p a rtm e n t  o f   In d u strial  El e c tro n ics ,   F a c u l ty   o f   El e c tro n ics   a n d   C o m p u ter E n g in e e rin g ,     Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e l a k a   3  Ce n tre f o r  A rti f icia l  In telli g e n c e   a n d   R o b o ti c s,  Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a la y sia   5   De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,     Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e l a k a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   3 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A p r   19 ,   2 0 1 7   A cc ep t ed   Ma y   9 ,   2 0 1 7       T h is  p a p e r  d e m o n stra tes   th e   e ff e c ti v e n e ss   o f   a p p l y in g   c o n stra in ts  in   a   c o n tro ll e r  a lg o rit h m   a s   a   str a teg y   to   e n h a n c e   th e   p n e u m a ti c   a c tu a to r  s y ste m ’s   p o siti o n i n g   p e rf o r m a n c e .  T h e   a im  o f  th e   p re se n t  stu d y   is  to   r e d u c e   th e   o v e rsh o o t  i n   t h e   p n e u m a ti c   a c tu a to r  p o siti o n in g   sy ste m ’s  re s p o n se .   A n   a u to re g re ss iv e   w it h   e x o g e n o u s in p u t  (A RX )  m o d e l  stru c tu re   h a s b e e n   u se d   to   m o d e l  th e   p n e u m a ti c   s y ste m ,   wh il e   a   m o d e l  p re d ictiv e   c o n tro l   ( M P C)  h a s  b e e n   e m p lo y e d   a s   a   c o n tro l  stra teg y .   T h e   in p u t  c o n stra i n t  h a s  b e e n   a p p li e d   t o   th e   c o n tr o l  sig n a ls  (o n /o f f   v a l v e s  sig n a ls)  to   e n su re   a c c u ra t e   p o siti o n   trac k in g .   Re su lt s  sh o w   th a t  th e   s trate g y   w it h   c o n stra in t  e f f e c ti v e l y   r e d u c e d   o v e rsh o o t  b y   m o re   th a n   9 9 . 0 8 3 7   %   a n d   9 7 . 0 5 9 6   %   i n   sim u latio n   a n d   re a l - ti m e   e x p e ri m e n ts,   re sp e c ti v e l y .   M o re o v e r,   th e   p e rf o rm a n c e   o f  th e   p ro p o se d   stra teg y   in   c o n tro ll in g   th e   p n e u m a ti c   p o siti o n i n g   sy ste m   is  c o n sid e re d   g o o d   e n o u g h   u n d e r  v a rio u s  l o a d s.  T h e   p ro p o se d   stra teg y   c a n   b e   a p p l ied   in   a n y   in d u stry   th a t  u se d   p n e u m a ti c   a c tu a to r  i n   t h e ir  a p p li c a ti o n s,   e sp e c ially   in   in d u stries   th a t  in v o lv e d   w it h   p o siti o n   c o n tr o l  su c h   a s  in   m a n u f a c tu rin g ,   a u to m a ti o n   a n d   ro b o ti c s.  T h e   stra teg y   p ro v e d   to   b e   c a p a b le  o f   c o n tro ll in g   th e   p n e u m a ti c   s y ste m   b e tt e r,   e sp e c ial ly   in   th e   re a l - ti m e   e n v iro n m e n t.   K ey w o r d :   C o n s tr ain t   Mo d el  p r ed ictiv e  c o n tr o l   Ov er s h o o t   P n eu m a tic  a ctu a to r   P o s itio n in g   c o n tr o l   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   M .   F .   R ah m at,     Dep ar t m en t o f   C o n tr o l a n d   Me ch atr o n ics E n g in ee r i n g ,     Facu lt y   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,     Un i v er s iti T ek n o lo g i M ala y s ia .   E m ail:  f u aa d @ f k e. u t m . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   A   p n eu m at ic  ac t u ato r   s y s te m   i s   a  m ec h a n ical  s y s te m   t h at  is   o f ten   u s ed   in   in d u s tr ie s   t h at  ar e  in v o lv ed   w it h   o b j ec t  tr an s p o r tatio n   an d   m o tio n   co n tr o l  ap p licatio n s .   Ho w e v er ,   n o n li n ea r it y   a n d   u n ce r tain t y   i s s u es  i n   th e  s y s te m   m a k e  t h e  u s a g e  o f   th i s   ac tu a to r   s y s te m   li m ited   t o   ce r tain   ap p licatio n s .   T h ese  i s s u es  h av e  ca u s ed   th e  p n e u m atic  ac t u ato r   s y s te m   to   f ail  to   co n tr o l  its   p o s it io n in g   s y s te m ,   i n   o r d er   to   g et  g o o d   ac cu r ac y .   Ma n y   s tu d ie s   h av e   b ee n   d o n e   to   t ac k le  t h ese   is s u es  a n d   h av e   co n tr ib u ted   to w ar d s   th e   cr e ati o n   o f   i n telli g e n t   ac tu ato r s   i n   1 9 9 2   [ 1 ] .   T h e  p n e u m a tic  ac t u ato r   s y s te m   u s ed   i n   t h is   s t u d y   is   o f   t h i s   t y p e ;  n am el y   t h e  i n telli g e n t   p n eu m atic  ac t u ato r   ( I P A )   s y s t e m .   T h is   ac tu ato r   in te g r ates  a ctu ato r ,   m icr o p r o ce s s o r   an d   s en s o r s   to g et h er   in   a  s y s te m   [ 2 ] , [ 3 ] .   A lth o u g h   t h e   I P A   is   m o r e  s o p h is tica ted   th an   an y   o th er   co n v e n tio n al  p n eu m atic  ac tu a to r   s y s te m ,   t h e  co m p lex it y   o f   t h e  s y s te m   h as  led   to   th e  c o n tr o l  p r o ce s s   o f   th e  s y s te m   b ec o m in g   m o r e   co m p lica ted .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 3 3   –   1 6 4 2   1634   L i k e  o t h er   p n e u m atic  s y s te m s ,   co n tr o lli n g   th e   I P A  is   n o t  ea s y ,   s i n ce   it   h a s   s ev er al  n o n li n ea r   ch ar ac ter is tic s   to   b e  co n s id er ed ,   s u c h   as  v al v e  d ea d   zo n e,   ai r   co m p r es s ib ilit y ,   air   lea k a g e,   an d   f r icti o n   in   th e   s y s te m ’ s   p ar a m eter s   [ 4 ] , [ 5 ] .   T h e  I P A   p o s itio n in g   s y s te m   w a s   f ir s t  co n tr o lled   in   2 0 1 0   u s in g   a  p r o p o r tio n al - in te g r al  ( P I )   co n tr o ller   [ 2 ] , [ 3 ] , [ 6 ] .   T w o   y ea r s   later ,   a  p o le - p l ac e m en t  f ee d b ac k   co n tr o ller   w a s   d esig n ed   f o r   th e   s a m e  p u r p o s e,   an d   th e  p er f o r m an ce   w a s   co m p ar ed   w it h   p r ev io u s l y   d e v elo p ed   P I   co n tr o l ler s   [ 7 ] .   Sim u latio n   r esu lt s   s h o w ed   t h at   th e   latter   c o n tr o ller   s tr ate g y   g a v e   a  m o r e   s tab le  co n tr o l p er f o r m a n ce   th an   t h e  P I   co n tr o ller   in   tr ac k i n g   th e  d esire d   s et - p o in t.  I n   2 0 1 3 ,   [ 8 ]   p r o p o s ed   a   PI   co n tr o ller   an d   b an g - b a n g   co n tr o ller   in   o r d er   to   ac ce s s   t h e  p o s it io n   co n tr o l  p er f o r m an ce   o f   I P A   s y s te m   i n   r ea l - ti m e  e n v ir o n m en t.  T h e  ap p licatio n   o f   o p tical   s en s o r   an d   p r ess u r e  s en s o r   to   d ev elo p   a  r ea l - ti m e  m o d el  s i m ilar   to   th e  ex i s ti n g   I P A   s y s te m   w a s   th e  m a i n   co n ce r n   i n   t h is   w o r k .   E x p er i m en tal  r es u lt s   s h o w ed   th at   b o th   s e n s o r s   w er e  ca p ab le  ap p lied   as  a  f ee d b ac k   s en s o r s   in   r ea l - t i m e  s y s te m   a n d   th e  d ev elo p ed   m o d el  ca n   also   b e  u s ed   to   d ev elo p   a  s y s te m   id e n ti f icatio n   m o d el.   D u r i n g   t h e  las t  f o u r   y ea r s ,   r esear c h er s   h a v e  s h o w n   a  g r ea t  in ter e s t  in   u s in g   a  p r ed ictiv e  co n tr o ller   to   co n tr o l  th e   I P A   p o s itio n i n g   s y s te m   [ 9 ] – [ 1 3 ] .   Gen er alize d   p r ed ictiv e  co n tr o l  ( GP C )   an d   p r ed ictiv e  f u n ctio n al  co n tr o l ( P FC )   ar e  t y p es o f   co n tr o ller   th at   ar e  o f te n   u s ed   f o r   t h is   s y s te m .   St u d ies   u s in g   b o th   t y p es   o f   co n tr o ller   f o u n d   th at  t h e  p r ed ictiv e  co n tr o ller   is   s u itab le  f o r   p r o v id in g   ac cu r ate  co n tr o l o f   th e  I P A   p o s itio n i n g   s y s te m ; i n   b o th   s i m u lat io n   an d   r ea l - ti m e  en v ir o n m e n t s .   B ased   o n   th is   f ac t,  t h is   s tu d y   p r o p o s es a   m o d el  p r ed ictiv e  co n tr o l ( MP C )   as a   n e w   co n tr o l  s tr ateg y   to   co n tr o l  th e  I P A  p o s iti o n i n g   s y s te m .   MP C   w a s   co n s id er ed   in   t h is   s t u d y   s in ce   it  h as  t h e  a b ilit y   to   p r ed ict  th e   f u tu r e  p o s itio n   o f   th e  p n e u m atic  ac tu ato r   c y li n d er   s tr o k e;   th u s   g u ar an tee in g   th e  ac c u r ate  tr ac k in g   o f   t h e  s y s te m ;  esp ec iall y   w h e n   i m p le m e n ti n g   w it h in   a  r ea l - ti m e  en v ir o n m e n t  [ 1 4 ] , [ 1 5 ] .   Fu r th er m o r e,   o n e  o f   t h e  ad v an ta g es  o f   u s in g   MP C   a s   a  co n tr o l  s tr ate g y   i s   th a t  MP C   ca n   co n s id er   i n p u t  a n d   o u tp u t  co n s tr ai n t s   p r esen ted   in   th e  p ar ticu lar   s y s te m   [ 1 6 ] – [ 2 0 ] .   T h e  u s e  o f   c o n s tr ain ed   MP C   to   co n tr o l  th e  I P A   p o s itio n in g   s y s te m   w a s   p u b lis h ed   in   2 0 1 5   [ 2 1 ] .   I n   th is   w o r k ,   th e  i n p u t  c o n s tr ain t  w a s   ap p lied   to   th e  o n /o f f   v al v e  s i g n a ls .   Si m u latio n   r es u lts   s h o w ed   th a t  th e  co n s tr ai n ed   MP C   w as  m o r e  ef f ec ti v e  i n   g iv in g   a  b etter   tr an s ie n t  r esp o n s e   th an   t h e  u n co n s tr ain ed   MP C .   T h ese  f in d in g s   p r o v e  th at  g i v in g   co n s tr ain t s   to   th e  co n tr o ller ’ s   al g o r ith m   ca n   en h a n ce   t h e  tr ac k i n g   ac c u r a c y   o f   th e  I P A   p o s itio n i n g   s y s te m .   Ho w ev er ,   t h e  s t u d y   w a s   o n l y   d o n e  i n   s i m u lat io n   a n d   th e  p er f o r m an ce   o f   th e   co n tr o ller   in   a  r ea l - t i m e  e n v ir o n m e n t  is   s till   u n co n f ir m ed .   T h is   s tu d y   w a s   th er e f o r e  u n d er ta k en   to   v er if y   t h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  p r o p o s ed   s tr ateg y   in   a  r ea l - ti m e  en v ir o n m e n t.  An   o b s er v er   is   n ec e s s ar il y   u s ed   i n   t h is   ca s e  to   esti m ate  t h e  r ea l  I P A   s y s te m ’ s   s tates ;  s o   t h at   th e  MP C   ca n   ta k e  co n tr o l  ac tio n   ac co r d in g l y .   An   o v er s h o o t  in   th e   s y s te m ’ s   r es p o n s e  is   ex p ec ted   to   b e  h i g h ,   w h e n   t h e  co n tr o ller   is   i m p le m e n ted   in   a  r ea l - ti m e  en v ir o n m e n t  th a t  n o r m al l y   co n tain s   n o n l in ea r itie s   an d   u n ce r tai n tie s   in   t h e   s y s te m ’ s   p ar a m eter s .   C o n s eq u en t l y ,   t h is   p ap er   p r o p o s es  n e w   co n tr o l  tec h n iq u es  u s i n g   a  co n s tr ain ed   MP C   w it h   a n   o b s er v er   s y s te m   to   en h an ce   t h e  I P A   p o s itio n in g   s y s t e m ’ s   p er f o r m a n ce   in   a  r ea l - ti m e  ex p er i m en t.  T h e   m aj o r   co n ce r n   o f   th is   p ap er   is   to   eli m in ate  ( o r   r ed u ce )   o v er s h o o t  in   t h e  s y s te m ’ s   r esp o n s e,   to   en s u r e  th a t   ac cu r ate  an d   p r ec is e  p o s i tio n i n g   co n tr o l  o f   th e  I P A   s y s te m   ca n   b e  ac h iev ed .   I n   th is   s tu d y ,   g i v in g   co n s tr ai n ts   to   o n /o f f   v al v es  s ig n al s   is   v er y   i m p o r tan t  as  t h ese  s ig n als  wer e  m a in l y   u s ed   to   co n tr o l  th e   in let  a n d   o u tlet  air   o f   th e  c y li n d er ,   in   o r d er   to   p er f o r m   th e  e x te n s io n   an d   r etr ac tio n   o f   t h e  c y l in d er   s tr o k e.   I n   o th er   w o r d s ,   p o s itio n in g   p er f o r m a n ce   o f   I P A   s y s te m   also   d ep en d   h ig h l y   o n   th e  s ig n al  to   t h e  o n /o f f   v al v es.  Si m u latio n   an d   r ea l - ti m e  e x p er i m e n ts   w er e  c ar r ied   o u t  to   v er i f y   t h e  e f f ec tiv e n ess   o f   th e   s tr ate g y .   B ec au s e  th e   MP C   i s   a   m o d el - b ased   t y p e  co n tr o ller ,   w h ic h   is   e x p licitl y   b ased   o n   th e  p lan t  m o d el  it s el f   to   p r ed ict  th e  f u t u r e  p lan t   b eh av io u r ,   t h i s   s t u d y   u s ed   a  s y s te m   id e n ti f icatio n   tec h n iq u e,   b ased   o n   au to r eg r es s i v e  w i th   e x o g e n o u s   in p u t   ( AR X)   m o d el  s tr u c tu r e,   to   m o d el  th e  I P A   s y s te m .         T h e  r est  o f   th e  p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s .   T h e  p r o ce s s   o f   co l lectin g   t h e  in p u t  an d   o u tp u t  d ata   th r o u g h   e x p er i m e n t  a n d   m o d ellin g   th e  s y s te m   u s i n g   a  s y s te m   id e n ti f icatio n   tech n iq u e  ar e  d escr ib ed   in   Sectio n   2 .   T h e  p r o ce d u r es  in   d esig n in g   a  co n tr o ller   to   p er f o r m   t h e  co n tr o l  ta s k   ar e  also   ex p lain ed   i n   Sectio n   2 .   T h e  s i m u la tio n   an d   ex p er i m en tal  r esu lt s   u s in g   th e  p r o p o s ed   s tr ateg y   ar e  d is cu s s ed   in   Sectio n   3 ,   an d   th e   o v er all  f i n d in g s   o f   th e  s tu d y   a r e  co n clu d ed   in   Sectio n   4 .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   2 . 1 .   E x peri m e nta l desig n a nd   s y s t e m   m o de lin g   Fig u r e  1   s h o w s   a  p h y s ical  v ie w   o f   th e  i n tell ig e n t  p n e u m atic  ac tu ato r   ( I P A )   s y s te m   u s ed   in   th i s   r esear ch .   Fiv e  m aj o r   co m p o n en ts   p la y   m aj o r   r o les  in   en s u r in g   t h at  th e  I P A   s y s te m   w o r k s   w ell;  t h e  o p tical  s en s o r ,   laser   s tr ip e  r o d ,   p r ess u r e  s en s o r ,   o n /o f f   v al v es,  a n d   th e  p r o g r a m m ab le  s y s te m   o n   c h ip   ( P So C )   co n tr o l  b o ar d .   E ac h   o f   th ese  co m p o n e n ts   h as   th e ir   o w n   r o le,   an d   i s   i n ter co n n ec ted   w it h   ea ch   o th er .   T h e  s y s te m   u s ed   in   t h i s   s tu d y   i s   ca lled   “ i n tel li g en t”   b ec au s e  it   i n v o l v es  a   m icr o co n tr o ller   b o ar d   ( P So C   b o ar d )   th at  s er v e s   a s   th e  b r ain to   co n tr o l  th e   en t ir e  s y s te m   o p er atio n .   Mo u n ted   o n   th e   c y l in d er   b o d y ,   th e   P So C   b o ar d   is   also   co n s id er ed   a  m aj o r   p lay er ;  p ar ticu lar l y   w h e n   i n v o l v i n g   e m b ed d ed   o p er atio n s   w it h i n   t h e  s y s te m .   I n   th i s   s t u d y ,   th e  ef f ec ti v en e s s   o f   t h e  p r o p o s ed   co n tr o ller ,   f o r   co n tr o llin g   th e  p o s itio n   o f   t h e  c y li n d er   s tr o k e  f o r   th e  I P A  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n h a n ce d   P o s itio n   C o n tr o l fo r   P n eu ma tic  S ystem  b y  A p p lyin g   C o n s tr a in ts   in   . . . .   ( S iti F a ti ma h   S u la ima n )   1635   s y s te m ,   w il l  b e  p r esen ted   an d   d is cu s s ed .   T o   p er f o r m   th is   t ask ,   an   o p tical  s en s o r   w ill  b e  u s ed .   T h is   s en s o r ,   w h ic h   w a s   m o u n ted   o n   to p   o f   th e  c y li n d er ,   w ill   b e  u s ed   to   d etec t  th e  p o s it io n   o f   t h e  c y li n d er   s tr o k e  b ased   o n   th e  p o s itio n   r ea d in g   g i v en   b y   t h e  laser   s tr ip e  r o d .   T h e  s ig n al  w i ll  th e n   b e  s en t  to   th e   P So C   b o a r d   t o   b e   p r o ce s s ed   b y   t h e  u s er .   Oth er   co m p o n e n t s ,   s u ch   a s   th e  p r ess u r e  s en s o r   an d   th e  o n /o f f   v alv e s ,   also   p la y   i m p o r tan t  r o les  i n   co n tr o lli n g   th e  s y s te m .   T h e s e  t w o   co m p o n en t s   w er e  m ai n l y   u s ed   to   co n tr o l  th e  i n let  a n d   o u tlet  air   o f   t h e  c y li n d er ,   in   o r d er   to   p er f o r m   th e   ex te n s io n   a n d   r etr ac tio n   o f   th e   c y li n d er   s tr o k e.   T h e   m o v e m e n t  o f   th e  I P A   s y s te m   c y li n d er   s tr o k e  is   b ased   o n   th e  o p er atio n s   o f   th e  o n /o f f   v a lv es  i.e . ,   th e  s tr o k e  is   ex ten d ed   w h e n   t h e  o n   v a lv e  i s   ac tiv ated   an d   r etr ac ted   w h en   t h e  o f f   v al v e  is   ac t iv ated .           Fig u r e  1 .   A   p h y s ica l v ie w   o f   t h e  I P A   s y s te m       B ef o r e  th e  ta s k ,   s u c h   a s   d esi g n in g   a   co n tr o ller ,   m o n ito r in g ,   p r ed ictin g ,   etc. ,   ca n   b e  i m p le m en ted   in   th e  s y s te m ,   it  is   v er y   i m p o r tan t  to   k n o w   ab o u t  t h e  d y n a m ics  an d   b eh av io u r   o f   t h e  s y s te m   u n d er   co n tr o l.  T h is   p r o ce s s   is   k n o w n   a s   “s y s te m   m o d eli n g ”.   An   e x p er i m e n tal   a p p r o ac h ,   k n o w n   as   “ s y s te m   id en ti f icatio n ”,   is   o n e   o f   th e  m et h o d s   th at  ca n   b e  u s ed   f o r   th i s   p u r p o s e.   T h e  co n ce p t  o f   s y s te m   id e n ti f icatio n   co n tr ast s   w it h   an o t h er   m et h o d   ( th eo r etica l  ap p r o ac h ) ,   b ec au s e  it  is   b ased   o n   th e  an al y s is   o f   o b s er v at io n s   ( ex p er i m en t) ,   n o t   f u n d a m en ta l  la w s   o f   n atu r e.   T h e  m at h e m a tical  r ep r esen tat io n   o f   th e   I P A  s y s te m   h as   a  l i m itat io n   to   d er i v e,   b ec au s e  t h e  s y s te m   h as  s e v er al  u n k n o w n   p ar a m eter s   t h at  n e ed   to   b e  co n s id er ed .   As  a n   al t er n ativ e,   th e   s y s te m   id en ti f icatio n   m e th o d   w as   ch o s en   to   m o d el  t h e  s y s te m   u s ed   in   t h is   s t u d y .   T h i s   m eth o d   i s   a ls o   v er y   s u itab le  i n   th e  co m p le x   s y s t e m   o r   p r o ce s s ;  esp ec iall y   i n   a  p r ac tical  en v ir o n m e n t  [ 2 2 ] .   Fig u r e  2   ill u s tr ate s   th e  p r o ce s s   u s ed   to   o b tain   th e  in p u t  a n d   o u tp u t  d ata  b ased   o n   an   ex p er im e n tal  ap p r o ac h .   T h e  in p u t  an d   o u tp u t  d ata  co n tain s   1 5 0 0   d ata  p o in ts   o f   c o n tin u o u s   s tep   i n p u t  s i g n als  a p p lied   to   th e  v al v es  ( 1 )   an d   1 5 0 0   d ata  p o in ts   o f   th e  p o s i tio n   s i g n al  ( 1 )   s a m p lin g   ev er y   0 . 0 1   s .   Fig u r e  3   s h o ws  th e  p lo t  o f   in p u t  an d   o u tp u t   d ata  f r o m   t h e   r ea l - ti m e  ex p er i m e n t.  Fo r   m o d elin g   u s in g   t h e  s y s te m   id en ti f icatio n   m et h o d ,   th e  f ir s t   7 5 0   s am p le s   w er e   s elec ted   f o r   tr ain i n g   w h ile  t h e  last   7 5 0   w er e  u s ed   f o r   v alid ati o n   p u r p o s es.                Fig u r e  2 .   P r o ce s s   o f   co llectin g   in p u t a n d   o u tp u t  d ata     Fig u r e  3 . T h e  p lo t  o f   in p u t a n d   o u tp u t d ata   0 5 10 15 0 50 100 130       y1 I n p u t   a n d   o u t p u t   s i g n a l s 0 5 10 15 - 2 5 5 - 2 0 0 - 1 0 0 0 100 200 255 T i m e   ( s e c o n d ) u1 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 3 3   –   1 6 4 2   1636   I n   s y s te m   id en ti f icatio n ,   th e r e  ar e  s ev er al  p ar am etr ic  m o d el  s tr u ctu r es  t h at  ca n   b e  u tili ze d   to   r ep r esen t  th e  s y s te m ,   s u ch   as  au to - r e g r ess i v e  w it h   ex o g en o u s   i n p u t  ( A R X) ,   au to - r eg r e s s i v e  m o v in g   av er a g e   w it h   e x o g e n o u s   i n p u t  ( AR M AX) ,   o u tp u t  er r o r   ( OE ) ,   an d   b o x   J en k in s   ( B J )   [ 2 3 ] .   I n   th is   s t u d y ,   o n l y   A R X  w ill   b e  co n s id er ed   as  a  m o d el  s tr u ctu r e  to   r ep r esen t   t h e  m at h e m atica l  m o d el  o f   I P A  s y s te m .   T h e  i n p u t   an d   o u tp u t   d ata  th at  w a s   co llected   d u r in g   th e  r ea l - t i m e  e x p er i m e n t  will  b e  u s ed   f o r   th is   p u r p o s e.   E q u a tio n   ( 1 )   is   th e  id en ti f ied   d is cr ete  AR X  tr an s f er   f u n ct io n ,   w h i le  E q u atio n   ( 2 )   is   th e  d is cr ete  s tate - s p ac e  I P A   s y s te m   m o d el   u s ed   in   t h i s   s t u d y .           ( − 1 ) ( − 1 ) = 0 . 0016 − 1 1 − 1 . 869 0 − 1 + 0 . 997 6 − 2 − 0 . 1284 − 3                                                                                           ( 1 )     = [ 0 1 0 0 0 1 0 . 1284 − 0 . 9976 1 . 8690 ] ,  = [ 0 0 1 ] ,     = [ 0 . 0016 0 0 ] , = [ 0 ] .                                                                                                                                   ( 2 )     T h e  p lan t  m o d el  id en ti f ied   u s in g   th e  AR X  m o d el  s tr u ctu r e,   s u f f icie n tl y   r ep r esen ts   t h e  I P A   s y s te m ;   s in ce   it   g i v es   a  9 1 . 0 9   %  f it   with   th e   ac t u al  p la n t  a n d   a   lo wer   er r o r   v alu e.   Acc ep tan ce   o f   th i s   m o d el  i s   al s o   co n f ir m ed ,   as th e  m o d el  is   als o   s tab le.     2 . 2 .   Co ntr o ller  des ig n   A   m o d el  p r ed ictiv e  co n tr o l  ( MP C )   is   th e  t y p e  o f   co n tr o ll er   th at  w ill  b e  u s ed   to   co n tr o l  th e  I P A   p o s itio n in g   s y s te m   co n s id er ed   in   th is   s tu d y .   MP C   is   a  m o d e l - b ased   co n tr o ller   th at  p r ed icts   th e  f u t u r e  o u tp u t s   an d   tak e s   co n tr o l  ac tio n   ac c o r d in g l y   b y   s o lv in g   t h e  o p ti m al  f u t u r e  co n tr o l  ac tio n s   ( co s t  f u n ctio n   an d   co n s tr ain t) .   I n   th i s   s t u d y ,   MP C   w il l  b e  u s ed   to   d eter m i n e  t h e  f u t u r e  ad j u s t m en ts   o f   t h e  s i g n al  to   th e   v al v e s   to   en s u r e  t h at  t h e  s tr o k e  o f   t h e  c y li n d er   is   at   t h e  as s i g n ed   p o s itio n s .   E q u atio n s   ( 3 )   a n d   ( 4 )   d escr ib e  th e  co s t  f u n ctio n   an d   o p ti m al  co n tr o l s ig n a l o f   t h e  MP C   alg o r ith m .                                                              = ( − ( ) ) ( − ( ) ) + ∆ ( ) ̅ ∆ ( )                                                                                         ( 3 )     W h er e     = [ 1 1 ⋯ 1 ] ⏞                       ( ) ;      ( ) =  ( ) + Φ ∆ ( ) ;     = [           2  3 ⋮  ]           ;         Φ = [           2 ⋮ − 1 0   ⋮ − 2 0 0  ⋮ − 3 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 0 0 0 − ]             ∆ ( ) = ( Φ Φ + ̅ ) − 1 ( −  ( ) )                                                                                                             ( 4 )     T h e  o p tim al  co n tr o l si g n al  in   E q u atio n   ( 4 )   ca n   also   b e  r ep r e s en ted   as i n   E q u atio n   ( 5 ) .                                                                         ∆ ( ) = ( ) − ( − 1 )                                                                                                                                                     ( 5 )     w h er e    is   t h e  co s t  f u n ctio n ,     th e  s et - p o i n t,    th e  p r ed icted   o u tp u t,  ∆   is   th e   o p ti m al  co n tr o l  s i g n a l,    ̅ is   th e   d iag o n al  m atr i x   ( =   × ( ≥ 0 ) ) ,  ( )   is   t h e  s tat e  v ar iab le  at  ti m e  ,  ( ) is   t h e  s et - p o in t  s i g n al  at  t i m e   ,    is   th e  p r ed ictio n   h o r izo n ,   an d    is   th e  co n tr o l  h o r izo n .   I n   th is   s tu d y ,   th e  v al u e  o f     u s e d   is   2 0 ,   w h ile  th e  v alu e  o f     is   3 .     On e  o f   t h e  ad v a n ta g es   o f   u s in g   MP C   i s   t h at   it  h as   th e   p o s s i b ilit y   to   ea s il y   ac co u n t   f o r   co n s tr ain t s .   I n   th is   s t u d y ,   t w o   ca s es   o f   co n tr o l  s ig n al  ar e  in v es tig ated .   Fo r   th e  u n co n s tr ai n ed   ca s e,   n o   l i m itat io n   h as   b ee n   g iv e n   to   th e  s ig n al  t h at  ca m e   o u t  o f   th e  co n tr o ller .   Me an wh ile,   f o r   th e  co n s tr ai n ed   ca s e,   th e  s i g n al  w i ll  b e   co n s tr ain ed /l i m ited   b et w ee n   th e  m a x i m u m   a llo w ab le  v alu e s   ( ± 2 5 5   o r   ± 5   V) .   T h is   is   b ec a u s e  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n h a n ce d   P o s itio n   C o n tr o l fo r   P n eu ma tic  S ystem  b y  A p p lyin g   C o n s tr a in ts   in   . . . .   ( S iti F a ti ma h   S u la ima n )   1637   u n co n s tr ai n ed   s i g n a l  to   th e  v a lv es  n o r m al l y   co n tr ib u te s   to   t h e  lar g er   v al u e  o f   o v er s h o o t  a n d   lo w e r   ac c u r ac y ;   esp ec iall y   w h e n   i m p le m e n ted   in   r ea l - t i m e  e n v ir o n m en t.   I n   th is   s t u d y ,   a n   o b s er v er   s y s t e m   is   r eq u ir ed   f o r   u s e  in   th e  MP C   alg o r ith m ,   i n   o r d er   to   es ti m ate  t h e   in ter n a l  s ta tes  o f   t h e  I P A   s y s te m ;  esp ec iall y   in   th e   r ea l - t i m e  e n v ir o n m en t  e x p er i m e n t s .   T h e  L u e n b er g er   o b s er v er   is   u s ed   i n   th i s   s t u d y   a n d   ca n   b e  r ep r esen ted   as f o llo w s .     ̂ ̇ ( ) = ̂ ( ) +  ( ) + ( ( ) − ̂ ( ) )   ( ) =  ( )                                                                                                                                                       (6 )     w h er e    is   th e  s y s te m   s tate s ,   ̂   is   th e  e s ti m ated   s tate s ,     is   th e  i n p u t  v ar iab le,     is   t h e  ac t u al  o u tp u t,  ̂   is   t h e   esti m ated   o u tp u t,  a n d     is   th e  o b s er v er   g ai n .         T h e  o b s er v er   s y s te m   is   b e n ef icial,   a s   it  e s ti m ates   t h e  i n ter n al   s ta tes  o f   t h e   I P A   s y s te m ,   f r o m   m ea s u r ed   in p u t  a n d   o u tp u t,  t o   p r o v id e  s y s te m   co r r ec tio n s   b ased   o n   er r o r   r ea d in g .   ( − ̂ ) ( as  s h o w n   i n   E q u atio n   6 )   is   th e   ter m   u s ed   t o   p r o v id e  th e  co r r ec tio n   to   en h an ce   th e   I P A   s y s te m ’ s   p o s iti o n in g   p er f o r m a n ce .   T h e  o b s er v er   s y s te m   u s ed   i n   t h is   s t u d y   i s   as y m p to tica ll y   s ta b le,   as  th e  m atr ic  −    h as  a ll  t h e  eig en v al u es   in s id e  th e   u n it   cir cle.   T h e  id e n ti f ied   p lan t  m o d el   is   also   co n tr o llab le  an d   o b s er v ab le  as   i t  co m p lies   w it h   th e   co n tr o llab ilit y   a n d   o b s er v ab ilit y   test s   ( h a s   f u ll r o w   r a n k   a n d   f u ll c o lu m n   r a n k ) .       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   T h is   p ap er   p r o p o s ed   a  m o d el  p r ed ictiv e  co n tr o l ( MP C )   w it h   o b s er v er   s y s te m ,   as   a  s tr ate g y   to   co n tr o l  th e  i n tell ig e n t  p n eu m at ic  ac t u ato r   ( I P A )   p o s itio n in g   s y s te m .   T h e  ai m   is   to   co n tr o l  a n d   m ai n tai n   t h e  I P A’ s   c y li n d er   s tr o k e  at  a  d esire d   p o s itio n ,   s o   th at  a n   ac cu r ate   p o s itio n in g   co n tr o l  o f   t h e  I P A   s y s te m   ca n   b e   ac h iev ed .   T w o   ca s e s   o f   co n t r o l  s tr ateg y   w er e  v alid ated   ( u n co n s tr ai n ed   an d   co n s tr ain e d   MP C )   an d   b o th   s tr ateg ie s   w er e  i m p le m e n ted   in   s i m u latio n   a n d   r ea l - ti m e  e x p er i m en ts .         3 . 1 .   Unco ns t ra ined ca s e   Fig u r e  4   s h o w s   th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  co n tr o ller to   co n tr o l  a n d   m ai n tai n   th e  c y l in d er   s tr o k e  p o s itio n   o f   th e  I P A   s y s te m   a t  1 0 0   m m   in   s i m u latio n   a n d   r ea l - ti m e  e x p er im e n t.  A t   th is   ti m e,   n o   lo ad   is   attac h ed   at  th e   en d   o f   t h e  c y li n d er   s tr o k e   f o r   th e   p u r p o s e  o f   tr a n s p o r tin g   t h e  o b j ec t.  T h e  s i m u la tio n   r es u lt  in d icate s   t h at   at   s i m u lat io n   ti m e  0 . 3 9 0 0   s ,   th e  s tr o k e  s tr a y ed   ab o u t  1 . 3 3 1 4   m m   f r o m   i ts   o r ig i n al  p o s iti o n   ( 1 0 0   m m ) .   T h is   s i m u lat io n   r es u lt  w a s   later   co n f ir m ed   in   r ea l - ti m e  e x p er im en t.  R es u lt  f r o m   t h e  e x p er im en t  s h o w   th at  th e   c y li n d er   s tr o k e  o v er s h o o ts   b y   m o r e   t h an   7 0   %  f r o m   i ts   o r ig i n al  p o s itio n   at  t h e  b eg i n n i n g   o f   th e  e x p er i m e n t.  I t   h as  b ee n   d e m o n s tr ated   th a t  o v er s h o o t  i n   t h e  s y s te m ’ s   r e s p o n s e  i s   th e   m ai n   f ac to r   th at  r estricts  ac c u r ate   p o s itio n in g   co n tr o l  o f   t h e  p n e u m a tic  s y s te m   f r o m   b ein g   ac h iev ed .   T h i s   m a y   b e  d u e  to   i s s u es  in   t h e  s y s te m   its el f ,   s u ch   as  air   co m p r ess ib ilit y   an d   lea k a g e,   f r ict io n ,   v al v e  d ea d   zo n e,   an d   u n ce r tain ti es  in   t h e  s y s te m ’ s   p ar am eter s .   T o   test   th e  r o b u s tn es s   o f   t h e  co n tr o ller   in   r ea l - ti m e  ex p er i m en t,  s ev er al  v al u e  o f   lo ad s   ( 1   k g ,   3   k g ,   5   k g ,   a n d   9   k g )   w er e   attac h ed   at  th e   en d   o f   t h e  c y li n d er   s tr o k e.   T h e  p er f o r m a n ce   o f   th e   co n tr o ller   to   tr an s p o r t   th e  o b j ec t  ( lo ad )   w h en   t h e  p o s itio n   to   b e  ac h ie v ed   b y   th e   s tr o k e  is   f ix ed   a t  1 0 0   m m   is   s h o w n   in   Fi g u r e  5 .   Me an w h ile,   Fi g u r e  6   s h o w s   t h e  p er f o r m a n ce   o f   th e  co n tr o lle r   w h e n   th e  p o s itio n   to   b e  ac h i ev ed   b y   t h e  s tr o k e  is   u n f ix ed   an d   co n s ta n tl y   c h a n g in g .   An al y s es  f o r   b o th   s i m u l atio n   an d   ex p er i m en t a r e  s u m m ar ized   in   T ab le  1 .               Fig u r e  4 .   Si m u latio n   v s .   r ea l - ti m e  ex p er i m en t  p er f o r m a n ce s   f o r   th e  u n co n s tr ain ed   ca s e  ( n o   lo ad   attac h ed )     Fig u r e  5 .   R ea l - t i m e  e x p er i m e n t  p er f o r m a n ce s   f o r   th e  u n co n s tr ain ed   ca s e  ( f i x ed   p o s itio n )   0 5 10 15 20 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 T i m e   ( s e c o n d ) P o s i t i o n   ( m m )     R e f e r e n c e S i m u l a t i o n E x p e r i m e n t 0 5 10 15 20 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 T i m e   ( s e c o n d ) P o s i t i o n   ( m m )     R e f e r e n c e N o   l o a d L o a d   =   1   k g L o a d   =   3   k g L o a d   =   5   k g L o a d   =   9   k g Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 3 3   –   1 6 4 2   1638       Fig u r e  6 .   R ea l - t i m e  e x p er i m e n t  p er f o r m a n ce s   f o r   th e  u n co n s t r ain ed   ca s e  ( u n f i x ed   p o s itio n )       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   b et w ee n Si m u latio n   an d   R ea l - T i m e  E x p er im e n t s   f o r   th e  U n co n s tr ain ed   C ase   ( Fix ed   at  1 0 0   m m )     S i mu l a t i o n   R e a l - t i me   e x p e r i me n t   L o a d   N o   l o a d   N o   l o a d   1   k g   3   k g   5   k g   9   k g   R i se   t i me   ( )   0 . 1 7 2 2   s   0 . 6 6 5 8   s   0 . 6 5 1 3   s   0 . 6 4 7 4   s   0 . 6 7 2 7   s   0 . 6 8 8 0   s   S e t t l i n g   t i me   ( )   0 . 2 9 7 0   s   2 . 8 8 2 7   s   2 . 7 0 7 3   s   1 9 . 8 6 3 7   s   1 7 . 2 3 8 5   s   1 9 . 6 5 8 3   s   O v e r sh o o t     (  )   1 . 3 3 1 4   mm   7 0 . 1 7 9 8   mm     6 6 . 5 9 6 7   mm   7 0 . 1 1 6 8   mm   6 8 . 6 8 8 2   mm   7 0 . 3 7 1 5   mm   S t e a d y - st a t e   e r r o r   (  )   0   mm   0 . 4 7   mm   0 . 1 1   mm   1 . 5 5   mm   0 . 0 9   mm   0 . 9 5   mm       3 . 2 .   Co ns t ra ined ca s e   As  p r ev io u s l y   d escr ib ed ,   t h e  c o n s tr ain ed   ca s e  is   d i f f er en t   to   th e  u n co n s tr ai n ed   ca s e.   I n   th is   ca s e,   t h e   s ig n al  to   t h e  v a lv e s   h a s   b ee n   li m ited   to   a  m a x i m u m   v al u e  th a t  ca n   b e  ac ce p ted   b y   th e  v a lv e s   ( ± 2 5 5 ) ;  co m p ar ed   to   t h e  u n co n s tr ai n e d   ca s e,   in   w h ic h   n o   li m itat io n   h as   b ee n   g i v en   to   th e  v al v es.  Fig u r e  7   s h o w s   t h e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  co n tr o ller   f o r   th e   co n s tr ain ed   ca s e  to   co n tr o l  an d   m ai n tai n   th e   p o s itio n   o f   c y lin d er   s tr o k e  o f   th e  I P A   s y s te m   at  1 0 0   m m .   Si m ilar   to   th e  u n co n s tr ai n ed   ca s e;  n o   lo ad s   a r e  attac h ed   at  th e  en d   o f   th e   c y li n d er   s tr o k e  w h e n   t h e  s i m u latio n   is   p er f o r m ed .   Fro m   Fi g u r e  7 ,   th e  s i m u latio n   r es u lt i n d icate   th at  t h e  s tr o k e  s tr a y ed   ab o u t  0 . 0 1 2 2   m m   at  t h e  b eg i n n i n g   o f   t h e  s i m u latio n ,   w h i le  v er i f icatio n   t h r o u g h   r ea l - ti m e  e x p er i m e n t   s h o w s   t h at  th e  r es u lti n g   o v e r s h o o t  f o r   th is   ca s e  w as  j u s t   2 . 0 6 3 6   m m ,   co m p ar ed   to   7 0 . 1 7 9 8   m m   i n   th e   u n co n s tr ai n ed   ca s e.   T h is   p r o v es th at  th e  ap p licatio n   o f   co n s t r ain ts   i n   t h e  co n tr o l s tr ateg y   s u cc es s f u ll y   r ed u ce d   th e  o v er s h o o t  in   th e  s y s te m ’ s   r esp o n s e.   T h e  p e r f o r m a n ce   o f   th e  co n tr o ller   w h e n   th e  p o s it io n   to   b e  ac h iev ed   b y   t h e  s tr o k e  i s   f i x ed   at  1 0 0   m m   is   s h o w n   i n   Fi g u r e  8 .   Me an w h ile,   Fi g u r e  9   s h o w s   th e   p er f o r m a n ce   o f   t h e   co n tr o ller   w h en   t h e  p o s itio n   t o   b e  ac h iev ed   b y   t h e  s tr o k e  is   u n f i x ed   an d   co n s ta n tl y   ch a n g in g .   B o th   Fi g u r e  8   an d   Fig u r e  9   co n s id er ed   lo ad s   in   th e ir   r esp o n s es.  A ll  f i n d in g s ,   f o r   b o th   s i m u latio n   an d   ex p er i m e n t,  ar e  s u m m ar ized   in   T ab le  2 .   T h e  ad d itio n   o f   co n s tr ai n ts   in   t h e  co n tr o ller   al g o r ith m   u n d en iab l y   ca u s ed   th e   co n tr o ller   to   b e  less   ag g r es s i v e;  h o w ev er ,   t h e  f i n d in g s   ( as   s h o w n   i n   T ab le  2 )   d em o n s tr at e  th at  t h e  p r o p o s ed   s tr ateg y   is   s till   r ele v an t to   b e  u s ed   an d   th e  r esp o n s e  i s   co n s id er ed   f ast en o u g h   f o r   a  p n eu m a tic  s y s te m .         0 3 6 9 12 15 18 20 0 30 60 90 120 T i m e   ( s e c o n d ) P o s i t i o n   ( m m )     R e f e r e n c e N o   l o a d L o a d   =   1   k g L o a d   =   3   k g L o a d   =   5   k g L o a d   =   9   k g Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n h a n ce d   P o s itio n   C o n tr o l fo r   P n eu ma tic  S ystem  b y  A p p lyin g   C o n s tr a in ts   in   . . . .   ( S iti F a ti ma h   S u la ima n )   1639         Fig u r e  7 .   Si m u latio n   v s .   r ea l - ti m e  ex p er i m en t  p er f o r m a n ce s   f o r   th e  co n s tr ain ed   ca s e  ( n o   lo ad   attac h ed )       Fig u r e  8 .   R ea l - t i m e  e x p er i m e n t  p er f o r m a n ce s   f o r   th e  co n s tr ain ed   ca s e  ( f i x ed   p o s itio n )           Fig u r e  9 .   R ea l - t i m e  e x p er i m e n t  p er f o r m a n ce s   f o r   th e  co n s tr ai n ed   ca s e  ( u n f i x ed   p o s itio n )       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   Si m u latio n   an d   R ea l - T i m e  E x p er im e n t s   f o r   th e  C o n s tr ain ed   C ase    ( Fix ed   at  1 0 0   m m )     S i mu l a t i o n   R e a l - t i me   e x p e r i me n t   L o a d   N o   l o a d   N o   l o a d   1   k g   3   k g   5   k g   9   k g   R i se   t i me   ( )   0 . 5 3 3 0   s   0 . 6 6 3 3   s   0 . 6 4 9 8   s   0 . 6 4 5 7   s   0 . 6 9 6 1   s   0 . 6 8 6 4   s   S e t t l i n g   t i me   ( )   0 . 7 3 3 1   s   1 . 1 6 6 6   s   0 . 8 4 9 6   s   1 8 . 7 6 0 1   s   1 8 . 6 6 5 8   s   1 9 . 8 9 6 8   s   O v e r sh o o t   (  )   0 . 0 1 2 2   mm   2 . 0 6 3 6   mm   1 . 1 3 8 3   mm   2 . 9 8 6 9   mm   0 . 8 9 5 9   mm   0 . 2 6 6 7   mm   S t e a d y - st a t e   e r r o r   (  )   0   mm   0 . 6 6   mm   0 . 1 5   mm   1 . 5 7   mm   0 . 4 6   mm   1 . 2 3   mm       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   t h e  m o d el in g   an d   p o s i tio n i n g   co n tr o l  o f   an   i n tel lig e n t   p n e u m a tic  ac t u ato r   ( I P A )   s y s te m .   A  s y s te m   id e n ti f icati o n   tech n iq u e,   u s in g   a n   au to - r eg r ess i v e  w it h   e x o g e n o u s   in p u t  ( AR X)   m o d el   s tr u ct u r e,   w a s   u s ed   to   r ep r es en t  th e  p n e u m atic  s y s te m ’ s   b eh av io u r .   Me a n w h ile,   m o d el  p r e d ictiv e  co n tr o l   ( MP C )   w a s   u s ed   a s   a  co n tr o ll er   to   en s u r e  ac c u r ate  p o s it io n in g   co n tr o l  o f   t h e  s y s te m .   T h e  ai m   o f   th is   p ap er   w a s   to   d em o n s tr ate  th e  e f f ec ti v en e s s   o f   ap p l y i n g   co n s tr ai n ts   o n   th e  in p u t  s i g n al  o f   th e  co n tr o ller   alg o r ith m   to   r ed u ce   o v er s h o o t  in   t h e   s y s te m   r esp o n s e.   Si m u latio n s   an d   r ea l - ti m e  e x p er i m e n t s   s h o w   t h at  co n s tr ai n t s   o n   th e   in p u t  s ig n al  ar e  v er y   ef f ec ti v e  at  r ed u cin g   o v er s h o o t;  esp ec iall y   i n   a  r ea l - ti m e  e n v ir o n m en t.  Ver if icat io n   th r o u g h   r ea l - ti m e  e x p er i m e n t s   s h o w ed   th at   ap p l y i n g   co n s tr ain ts   ca n   r ed u ce   o v er s h o o t  b y   ap p r o x i m atel y   9 7 . 0 5 9 6   %,  9 8 . 2 9 0 8   %,   9 5 . 7 4 0 1   %,  9 8 . 6 9 5 7   %,  an d   8 6 . 6 6 9   %  f o r   lo ad   =  0   k g ,   1   k g ,   3   k g ,   5   k g ,   an d   9   k g ,   r esp ec tiv el y .   I n clu d i n g   co n s tr ain ts   i n   th e  co n tr o ller   alg o r ith m   h a s   ca u s ed   t h e  co n tr o ller   to   b e  less   ag g r es s iv e   as  it   r eq u ir es  m o r e  co m p u tati o n al  e f f o r t  to   o p ti m ize   t h e  co s t  f u n ctio n ,   co m p ar ed   to   t h e   u n co n s tr ai n ed   ca s e.   0 5 10 15 20 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 T i m e   ( s e c o n d ) P o s i t i o n   ( m m )     R e f e r e n c e S i m u l a t i o n E x p e r i m e n t 0 5 10 15 20 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 T i m e   ( s e c o n d ) P o s i t i o n   ( m m )     R e f e r e n c e N o   l o a d L o a d   =   1   k g L o a d   =   3   k g L o a d   =   5   k g L o a d   =   9   k g 0 3 6 9 12 15 18 20 0 30 60 90 120 T i m e   ( s e c o n d ) P o s i t i o n   ( m m )     R e f e r e n c e N o   l o a d L o a d   =   1   k g L o a d   =   3   k g L o a d   =   5   k g L o a d   =   9   k g Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 3 3   –   1 6 4 2   1640   Ho w e v er ,   th e  p r o p o s ed   s tr ate g y   is   s till   r ele v a n t  to   b e  u s ed   an d   th e  r e s p o n s e  i s   co n s id er ed   f ast  e n o u g h   f o r   a  p n eu m atic  s y s te m .   T h e  s tead y - s tate  er r o r   (  )   f o r   b o th   ca s es  also   w i th i n   th e  li m it  allo w ed   ( ± 2   m m ) ,   w h ich   i s   ac ce p tab le  f o r   co n tr o l  s y s te m   en g in ee r i n g .   F u t u r e  w o r k   i n v esti g a tin g   t h e  tech n iq u e   to   i m p r o v e  th e  tr a n s ie n t   r esp o n s e  o f   t h e  p r o p o s ed   c o n tr o l stra teg y   w i ll b e  co n s id er ed   f o r   th e  n e x t s tag e   o f   t h i s   s t u d y .       ACK NO WL E D G E M E NT S    T h e  au th o r s   w o u ld   li k e  to   ac k n o w led g e  U n i v er s iti   T ek n o lo g i  Ma la y s ia   ( UT M) ,   Un iv er s i t i  T ek n ik a l  Ma la y s ia  Me lak a  ( UT eM )   an d   Min is tr y   o f   Hi g h er   E d u ca tio n   ( MO HE )   o f   Ma la y s ia  f o r   th ei r   s u p p o r t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   P .   S tri c k lan d ,   e t  a l. ,   “ In tell ig e n t  A c tu a to rs,"   in   Pro c e e d in g s  o f  S i n g a p o re   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   In telli g e n t   Co n tro l  a n d   In stru me n ta ti o n   ( S ICICI' 9 2 ) ,   v o l.   1 ,   p p .   6 3 0 - 6 3 5 ,   1 9 9 2 .     [2 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   e t  a l. ,   “ De v e lo p m e n t  o f  a n   In telli g e n t  Ch a ir  T o o l  S y ste m   A p p l y in g   Ne w  In telli g e n t  P n e u m a ti c   A c tu a to rs,”  Ad v a n c e d   R o b o ti c s ,   v o l /i ss u e :   24 ( 10 ) ,   p p .   1 5 0 3 – 1 5 2 8 ,   2 0 1 0 .   [3 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   e t  a l. ,   “ De v e lo p m e n t  o f   P n e u m a ti c   A c tu a te d   S e a ti n g   S y ste m   to   A id   Ch a ir  De sig n , ”   in   IEE E/ AS M E  I n ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   A d v a n c e d   In tell ig e n t   M e c h a t ro n ics   ( AIM ) ,   p p .   1 0 3 5 – 1 0 4 0 ,   2 0 1 0 .   [4 ]   K.  Os m a n ,   e t  a l. ,   “ S y ste m   Id e n ti f ica ti o n   a n d   Em b e d d e d   Co n tro ll e r  De sig n   f o r  P n e u m a ti c   A c tu a to r  w it h   S ti f f n e ss   Ch a ra c teristic,”  M a th e ma ti c a l  Pro b lem s in   En g in e e rin g ,   v o l.   2 0 1 4 ,   p p .   1 3 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   S.   N.   S .   S a li m ,   e t  a l. ,   “ Ro b u ts t  Co n tro l  S trate g y   f o r  P n e u m a ti c   Driv e   S y ste m   v i a   En h a n c e d   No n li n e a r  P ID   Co n tr o l, ”   I n ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   Co mp u ter   E n g i n e e rin g ,   v o l / issu e :   4 ( 5 ) ,   p p .   6 5 8 - 6 6 7 ,  2 0 1 4 .   [6 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   “ De v e lo p m e n t  o f   In telli g e n t  P n e u m a ti c   Ac tu a to rs  a n d   T h e ir  A p p li c a ti o n s   to   P h y sic a l  Hu m a n - M a c h in e   In tera c ti o n   S y ste m , ”   Ph D  T h e sis ,   T h e   G r a d u a te  S c h o o l   o f   Na tu ra l  S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   Ok a y a m a   Un iv e rsit y ,   2 0 1 0 .   [7 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   e t  a l. ,   “ Co n tr o ll e r  De sig n   f o r  S im u latio n   Co n tro l  o f   In telli g e n t  P n e u m a ti c   A c tu a to rs  (IP A )   S y st e m , ”   Pro c e d ia   En g in e e rin g ,   v o l.   4 1 ,   p p .   5 9 3 – 5 9 9 ,   2 0 1 2 .   [8 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   e t  a l. ,   “ Re a l - ti m e   P o sit io n   Co n tro l  o f   In telli g e n t   P n e u m a ti c   A c tu a to r  (I P A )  S y ste m   U sin g   Op ti c a l  En c o d e r  a n d   P re ss u re   S e n so r, ”   S e n so r R e v iew ,   v o l /i ss u e :   33 ( 4 ) ,   p p .   3 4 1 – 3 5 1 ,   2 0 1 3 .   [9 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   e t  a l . ,   “ G P C  Co n tro ll e r  De sig n   f o r  a n   In telli g e n t  P n e u m a ti c   A c tu a to r, ”   Pro c e d ia   E n g i n e e rin g ,   v o l .   4 1 ,   p p .   6 5 7 – 6 6 3 ,   2 0 1 2 .   [1 0 ]   K.  Os m a n ,   e t  a l . ,   “ P re d ictiv e   F u n c ti o n a l  Co n tro ll e r  De sig n   f o r  P n e u m a ti c   A c tu a to r  w it h   S ti f f n e ss   Ch a ra c teristic,”  in   IEE E /S ICE   In ter n a ti o n a l  S y m p o siu m  o n   S y ste m In teg ra ti o n   ( S II) ,   p p .   6 4 1 – 6 4 6 ,   2 0 1 3 .   [1 1 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   e t  a l. ,   “ P o siti o n   T ra c k in g   o f   P n e u m a ti c   A c tu a to r  w it h   L o a d s  b y   u sin g   P re d ictiv e   a n d   F u z z y   L o g ic  Co n tr o ll e r, ”   A d v a n c e d   M a ter ia ls  Res e a rc h ,   v o l.   5 2 9 ,   p p .   2 5 9 – 2 6 6 ,   2 0 1 4 .   [1 2 ]   A.   A.   M .   F a u d z i,   e t  a l. ,   “ F o rc e   Co n tr o l  f o r  a   P n e u m a ti c   C y l in d e r  Us i n g   G e n e ra li z e d   P re d ic ti v e   Co n tr o ll e r   A p p ro a c h , ”   M a th e ma t ica l  Pr o b le ms   in   En g i n e e rin g ,   v o l.   2 0 1 4 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   K.  Os m a n ,   e t  a l. ,   “ P re d ictiv e   F u n c ti o n a l  C o n tr o l  w it h   Ob se rv e r  (P F C - O)  De sig n   a n d   L o a d in g   Ef f e c ts  P e rf o rm a n c e   f o r  a   P n e u m a ti c   S y ste m , ”   Ara b ia n   J o u r n a l   fo r  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   v o l / issu e :   40 ( 2 ) ,   p p .   6 3 3 – 6 4 3 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   D.  S c h in d e le  a n d   H.  A sc h e m a n ,   “ No n li n e a r  M o d e l   P re d ictiv e   C o n tr o l  o f   a   Hig h - S p e e d   L in e a r  Ax is  Driv e n   b y   P n e u m a ti c   M u sc les , ”   in   Ame ric a n   Co n tro l   Co n fer e n c e ,   p p .   3 0 1 7 – 3 0 2 2 ,   2 0 0 8 .   [1 5 ]   D.  S c h in d e le,  e t  a l . ,   “ No n li n e a r  M o d e l  P re d ictiv e   Co n tr o l  o f   a n   El e c tro p n e u m a ti c   Clu tch   f o r  T ru c k   A p p li c a ti o n s,”   in   Pre p ri n ts  o f   th e   7 th   Vi e n n a   Co n fer e n c e   o n   M a t h e ma ti c a l  M o d e ll in g   ( M a th mo d ),   Vi e n n a ,   2 0 1 2 .   [1 6 ]   J.  M .   M a c iejo w sk i,   “ P re d ictiv e   Co n tr o l:   w it h   C o n stra in ts, ”   P e a rso n   Ed u c a ti o n ,   2 0 0 2 .   [1 7 ]   Y.  W a k a sa ,   e t  a l. ,   “ S e rv o   Co n tr o l  o f   P n e u m a ti c   S y st e m s  Co n sid e rin g   In p u t  a n d   O u tp u t  Co n str a in ts, ”   in   IEE E   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   C o n t ro l  Ap p li c a ti o n s ( CCA  2 0 0 7 ) ,   p p .   1 – 3 ,   2 0 0 7 .   [1 8 ]   J.  A .   Ro ss it e r,   “ M o d e l - b a se d   P re d ictiv e   Co n tro l :  a   P ra c ti c a l  A p p ro a c h ,”   CRC  P re ss ,   2 0 1 3 .   [1 9 ]   H .   G .   Da e p p   a n d   W a y n e   J.,   “ Co m p li a n t  P o siti o n   Co n tro l  o f   a   P n e u m a ti c   S y ste m   f o r  Hu m a n   In tera c ti o n   A p p li c a ti o n s,” G e o rg ia In stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   2 0 1 5 .   [2 0 ]   L .   W a n g ,   “ M o d e l  p re d ictiv e   c o n tro l  sy ste m   d e sig n   a n d   im p lem e n tatio n   u sin g   M A TL A B® ,”   S p ri n g e r  S c ien c e   &   Bu sin e ss   M e d ia,  2 0 0 9 .   [2 1 ]   S.   F .   S u laim a n ,   e t  a l. ,   “ De sig n   o f   Un c o n stra in e d   a n d   C o n stra i n e d   M o d e l  P re d ictiv e   Co n tr o l  f o r  P n e u m a ti c   Ac tu a to r   S y st e m :  S e t - P o in t   T ra c k in g , ”   in   IEE E  Co n fer e n c e   o n   S y ste m a n d   P ro c e ss   Co n tro l  ( ICS PC  2 0 1 5 ) ,   p p .   1 8 – 2 0 ,   2 0 1 5 .   [2 2 ]   L .   L ju n g   a n d   T .   G lad ,   “ M o d e li n g   o f   D y n a m ic S y ste m s , ”   P T R  P re n t ice   Ha ll   En g lew o o d   Cli f f s,  1 9 9 4 .   [2 3 ]   L .   L ju n g ,   “ S y ste m   Id e n ti f ica ti o n   T o o lb o x   TM   Us e r' s  G u id e , ”   M a th   W o rk s,  2 0 1 5 .                     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n h a n ce d   P o s itio n   C o n tr o l fo r   P n eu ma tic  S ystem  b y  A p p lyin g   C o n s tr a in ts   in   . . . .   ( S iti F a ti ma h   S u la ima n )   1641   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       S iti   Fa ti m a h   S u l a i m a n   re c e iv e d   B.   E n g .   (In d u strial  El e c tro n ics )  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n ik a l   M a la y sia   M e lak a   in   2 0 0 9   a n d   M .   En g .   (El e c tri c a l  –   M e c h a tro n ics   a n d   A u to m a ti c   Co n tro l)  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   i n   2 0 1 2 .   S h e   is  c u rre n tl y   p u rsu i n g   P h . D.  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia .   H e r  m a in   re se a r c h   in tere st  is  i n   t h e   f ield   o f   c o n tro l  s y ste m   d e si g n ,   sy ste m   id e n ti f ica ti o n ,   m e c h a tro n ics ,   a u t o m a ti o n ,   a n d   in str u m e n tatio n .     M .   F.   Ra h m a t   c o m p lete d   B .   En g .   (El e c tri c a l)  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   in   1 9 8 9 .  He   o b tai n e d   th e   M a ste r  d e g re e   (Co n t ro l  S y ste m   En g in e e rin g )  f ro m   T h e   Un iv e rsit y   o f   S h e ff ield ,   UK   in   1 9 9 3   a n d   re c e iv e d   P h . D.  d e g re e   in   El e c tro n ic  I n stru m e n tatio n   En g in e e ri n g   f ro m   S h e ff ield   Ha ll a m   Un iv e rsit y ,   UK   in   1 9 9 6 .   He   is  c u rre n tl y   a   P r o f e ss o r  in   t h e   De p a rtm e n t  o f   Co n tro l   a n d   M e c h a tro n ics   En g in e e ri n g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia ,   S k u d a i,   Jo h o r.   He   h a s  a lso   n o w   b e e n   a p p o in ted   a s  a   De a n   o f   UTM   S p a c e ,   S k u d a i,   Jo h o r.   His  f ield   o f   sp e c i a li z a ti o n   in c lu d e s  s y ste m   id e n ti f ic a ti o n ,   sig n a l  p r o c e ss in g ,   p ro c e ss   to m o g r a p h y ,   p ro c e ss   c o n tr o l  a n d   i n stru m e n tatio n ,   se n so rs ,   a n d   a c tu a t o rs.      A .   A.  M.   Fa u d z i   o b tain e d   B.   E n g .   a n d   M .   E n g .   f ro m   Un iv e r siti   Tek n o lo g i  M a lay sia   in   2 0 0 4   a n d   2 0 0 6 ,   re sp e c ti v e l y .   In   2 0 1 0 ,   h e   re c e iv e d   Dr.  En g .   in   S y ste m   In teg ra ti o n   f ro m   Ok a y a m a   Un iv e rsiti ,   Ja p a n .   Cu rre n tl y ,   h e   is  a n   A ss o c iate   P r o f e ss o r  in   t h e   De p a rtm e n t  o f   Co n tro l  a n d   M e c h a tro n ics   En g in e e ri n g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia ,   S k u d a i,   Jo h o r.   He   is  m a in ly   e n g a g e d   in   th e   re se a rc h   f ield s  o f   p n e u m a ti c   a c tu a to rs,  so f t  a c tu a to rs,  ro b o ti c s au to m a ti o n   a n d   th e ir  a p p li c a ti o n s.      K h a irud d in   O s m a n   re c e iv e d   B .   En g .   i n   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   (In d u strial  El e c tr o n ics )  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y si  a n d   M .   En g .   in   E lec tri c a l  En g in e e rin g   ( El e c tri c a l  –   M e c h a tro n ics   a n d   A u to m a ti c   Co n tro l )  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay si a .   In   2 0 1 4 ,   h e   c o m p lete d   P h . D.   d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia .   H e  is   c u rre n tl y   a   s e n io r  lec tu re r  a t  th e   F a c u lt y   o f   En g i n e e rin g   T e c h n o lo g y ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y si a   M e lak a ,   M a la y sia .   His  in tere sts  a re   in   m e c h a tro n ics ,   p n e u m a ti c   a c tu a to r,   i n d u strial  e lec tro n ics ,   a n d   ro b o ti c s.      Sy   Na jib   S y   S a li m   is  a   se n io r   l e c tu re r  a t  th e   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e lak a ,   M a la y sia .   His  Ba c h e lo r  d e g re e   is  i n   M e c h a tro n ics   a n d   M a ste r  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g .   He   re c e iv e d   P h . D.  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   in   2 0 1 5 .   Hi s  in tere sts  a re   in   c o n tr o l  sy ste m   d e sig n ,   i n stru m e n ta ti o n   a n d   a u to m a ti o n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 3 3   –   1 6 4 2   1642     S .   I.  S a m s u d in   o b tain e d   h e r  P h . D.  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e ri n g   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i     M a la y sia   in   2 0 1 6 .   S h e   is  n o w   a   se n io r  lec tu re r  a t  t h e   F a c u l ty   o f   El e c tro n ics   a n d   C o m p u ter  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e la k a ,   M a la y sia .   S h e   h a s  a lso   n o w   b e e n   a p p o in ted   a s  a   He a d   o f   De p a rt m e n t  o f   Dip lo m a   S tu d y   a t  F a c u lt y   o f   El e c tro n ics   a n d   Co m p u ter  E n g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e l a k a .     A .  R .  Az ir a   is  c u rre n tl y   p u rsu in g   M a st e r  d e g re e   in   El e c tro n ic E n g in e e rin g   a t  Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e lak a .   S h e   o b tai n e d   B.   E n g .   (In d u strial   El e c tro n ic s)  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n ik a l   M a la y sia   M e la k a   in   2 0 0 9 .   He r  m a in   re se a r c h   in tere st  is  in   th e   field   o f   c o n tro l  sy st e m   d e si g n ,   s y ste m   id e n ti f i c a ti o n   a n d   a u to m a ti o n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.