The electromagnetic levitation(EMS) system is one of the well-known nonlinear system because of its nonlinearity and several control techniques have been proposed. We propose an ${\epsilon}$-scaling partial feedback controller for the ball position control of the EMS system. The key feature of our proposed controller is the use of the scaling factor ${\epsilon}$ which provides a function of controller gain tuning along with robustness. In this paper, we show the stability analysis of our proposed controller and the convergence analysis of the state observer in terms of ${\epsilon}$-scaling factor. In addition, the experimental results show the validity of the proposed controller and improved control performance over the conventional PID controller.
The problem of observer design for a class of Lipschitz nonlinear systems is considered. We propose a new observer design method which takes into account the structure of perturbed nonlinear terms with a scaling factor ${\epsilon}$. An example is provided to demonstrate the usefulness of our result over the existing method.
In this paper, we propose a new .mu.-controller design method using an equivalent weighting function $W_{\mu}$(s). The proposed mehtod is not guaranteed to converge to the minimum as D-K and .mu.-K iteration method. However, the robust performance problem can be converted into an equivalent $H^{\infty}$ optimization problem of unstructured uncertainty by using an equivalent weightng function $W_{\mu}$(s). Also we can find a .mu.-optimal controller iteratively using an error index $d_{\epsilon}$ of differnce between maximum singular value and .mu.-norm. And under the condition of the same order of scaling functions, the proposed method provides the .mu.-optimal controller with the degree less than that obtained by D-K iteration..
Early-type galaxies (ETGs) are supposed to follow the virial relation $M=k_e{\sigma}^2R_e/G$, with M being the mass, σ* being the stellar velocity dispersion, Re being the effective radius, G being Newton's constant, and ke being the virial factor, a geometry factor of order unity. Applying this relation to (a) the ATLAS3D sample of Cappellari et al. (2013) and (b) the sample of Saglia et al. (2016) gives ensemble-averaged factors 〈ke〉 = 5.15 ± 0.09 and 〈ke〉 = 4.01 ± 0.18, respectively, with the difference arising from different definitions of effective velocity dispersions. The two datasets reveal a statistically significant tilt of the empirical relation relative to the theoretical virial relation such that $M{\propto}({\sigma}^2_*R_e)^{0.92}$. This tilt disappears when replacing Re with the semi-major axis of the projected half-light ellipse, a. All best-fit scaling relations show zero intrinsic scatter, implying that the mass plane of ETGs is fully determined by the virial relation. Whenever a comparison is possible, my results are consistent with, and confirm, the results by Cappellari et al. (2013). The difference between the relations using either a or Re arises from a known lack of highly elliptical high-mass galaxies; this leads to a scaling (1 - ϵ ) ∝ M0.12, with ϵ being the ellipticity and $R_e=a\sqrt[]{1-{\epsilon}}$. Accordingly, a, not Re, is the correct proxy for the scale radius of ETGs. By geometry, this implies that early-type galaxies are axisymmetric and oblate in general, in agreement with published results from modeling based on kinematics and light distributions.
In this study, comparative analysis on the back-layer phenomena in the tunnel-fire driven flow is performed using numerical simulation with LES and RANS. FDS(Fire Dynamics Simulator) code is employed to calculate the fire-driven turbulent flow for LES and Smartfire code is used for RANS. Hwang and Wargo's data of scaling tunnel fire experiment are employed to compare with the present numerical simulation. The modeled tunnel is 5.4m(L) ${\times}$ 0.4m(W) ${\times}$ 0.3m(H). Heat Release Rate (HRR) of fire is 3.3kW and ventilation-velocity is 0.33m/s in the main stream. The various grid-distributions are systematically tested with FDS code to analyze the effects of grid size. The LES method with FDS provides an improved back-layer flow behavior in comparison with the RANS (${\kappa}-{\epsilon}$) method by Smartfire. The FDS solvers, however, overpredict the velocity in the center region of flow which is caused by the defects in the tunnel-entrance turbulence strength and in the near-wall turbulent flow in FDS code.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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