Neural network as a controller of a nonlinear system and a system identifier has been studied during the past few years. A well trained neural network identifier can be used as a system predictor. We proposed the method to design multi-step ahead predictor and multi-step predictive controller using neural network. We used the input and out put data of B system to train the NNP and used the forecasted approximat system output from NNP as B input of NNC. In this paper we used two-step ahead predictive controller to test B heating controll system and compared with PI controller.
In general, non-stationary or chaos time series forecasting is very difficult since there exists a drift and/or nonlinearities in them. To overcome this situation, we suggest a new prediction method based on multiple model TS fuzzy predictors combined with preprocessing of time series data, where, instead of time series data, the differences of them are applied to predictors as input. In preprocessing procedure, the candidates of optimal difference interval are determined by using con-elation analysis and corresponding difference data are generated. And then, for each of them, TS fuzzy predictor is constructed by using k-means clustering algorithm and least squares method. Finally, the best predictor which minimizes the performance index is selected and it works on hereafter for prediction. Computer simulation is performed to show the effectiveness and usefulness of our method.
The steam superheater and the steam pressure systems are time delay systems that have poles near the origin in the left half plane or a pure integrator. Smith predictor can't be applied to these systems any more, because of occurring the steady state error for the step disturbance. In this paper, a new Smith predictor controller for the steam superheater and the steam pressure is proposed. A disturbance observer to estimate an input disturbance and a new controller to eliminate an effect of a disturbance are proposed. The computer simulation results are shown the efficiency of the proposed system.
In most physical processes, the transfer function includes time-delay, and in the general distributed control system using computer network, there exists inherent time-delay caused by the spatial separation between controllers and actuators. This work deals with the synthesis of a discrete-time controller for a nonlinear system and proposes a new effective method to compensate the influence of input time-delay. The controller is synthesized by using input/output linearization. Under the circumstance that input time-delay exists, the system response has more overshoot and tends to diverge. For these reasons, the controller has to produce future input value that will be needed for the system. In order to calculate the future input value, some predictors are adopted. Using the discretization via Euler's method, numerical simulations about the Van der Pol system are performed to evaluate the performance of the proposed method.
This work deals with the synthesis of discrete-time nonlinear controller for input time-delay existing nonlinear system and proposes a new effective method to compensate the influence of input time-delay. The controller is synthesised by using input/output linearization. Under the circumstance that input time-delay exist, controller have to produce future value that will be needed for system. On account of this reason described, a weighted average predictor of combined states is adopted. Using the discretization via Euler method, numerical simulations about Van der Pol system are performed to evaluate performance of the proposed method.
For efficient operating strategy of electric power system, forecasting of daily peak electric load is an important but difficult problem. Therefore a daily peak electric load forecasting system using a neural network and fuzzy system is presented in this paper. First, original peak load data is interpolated in order to overcome the shortage of data for effective prediction. Next, the prediction of peak load using these interpolated data as input is performed in parallel by a neural network predictor and a fuzzy predictor. The neural network predictor shows better performance at drastic change of peak load, while the fuzzy predictor yields better prediction results in gradual changes. Finally, the superior one of two predictors is selected by the rules based on rough sets at every prediction time. To verify the effectiveness of the proposed method, the computer simulation is performed on peak load data in 2015 provided by KPX.
잡음섞인 관측데이타로부터 AR 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. AP 방법이라고 이름붙인 이 방법은 단순하고도 신뢰성있는 적응예측기를 이용하려는 시도의 산물이다. 잡음섞인 입력수열로부터 계산된 AR 모수의 추정치보다 예측수열로부터 계산된 AR 모수의 추정치가 원래의 모수에 스펙트럼상의 거리가 더 가깝다는 것을 이론적으로 증명하였다. 실제 음성 신호와 칼만필터를 사용한 실험결과도 이론과 일치함을 보였다. 대략적으로, AP방법으로 계산된 추정치를 사용하였을때의 잡음감쇠성능은 잡음섞인 입력수열로부터 계산된 AP 모수의 추정치를 사용하였을때보다는 우수하였고, EM반복법에 의한 추정치를 사용하였을때보다는 약간 못한 것으로 나타났다. 그러나, 제안된 방법은 그 단순성으로 인하여 경우에 따라 더 복잡한 다른 방법의 대안으로 사용될 수 있을 것이다.
Debt was defined as all kinds of borrowings made by families in including credit card debt. The purpose of the study was to investigate the effects of family debt management on financial satisfaction. A model of debt management and financial satisfaction was developed based on the Deacon-Firebaugh's systems approach to family resource management and the variables comprising input throughput and output were based on the theoretical background asnd previous researches. Data were collected from 763 households' money managers residing in Seoul during Summer of 1995 and the statistical methods utilized included correlation coefficient multiple regression and path analyses. It was responded about 82% of the households had been indebted indicating the use of debt being a general way of living in this society. The results showed that financial satisfaction lowered with larger amount of monthly debt payment and with their uncertiainty regarding their capability to repay debt. The input which exerted direct effects on financial satisfaction were income asset financial expectations and family life cycle. And consumption demand on debt and easiness in extending credit had strong indirect effects on financial satisfaction via the throughput variables. The most powerful predictor of financial satisfaction via the throughput variables. The most powerful predictor of financial satisfaction was perceived difficulty in managing debt which was the instrumental output.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권2호
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pp.98-103
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2000
This paper is concerned with a delay-dependent sliding mode scheme for the robust stabilization of input-delay systems with bounded unknown uncertainties. A sliding surface based ona predictor is proposed to minimize the effect of the input delay. Then, a robust control law is derived to ensure the existence of a sliding mode on the surface. In input-delay systems, uncertainties given during te delayed time are not directly controlled by the switching control because of causality prolem of them. They can influence the stability of the system in the sliding mode. Hence, a delay-dependent stability analysis for reduced order dynamics is employed to estimate maximum delay bound such that the system is globally asymptotically stable in the sliding mode. A numerical example is given to illustrate the design procedure.
원격지에 위치한 분산제어 시스템과 센서 데이터 또는 제어 명령을 주고받을 때에는 불확실한 시간지연이 발생한다. TCP/IP 프로토콜을 이용한 데이터 네트워크와 마찬가지로 데이터 네트워크와 디바이스 네트워크를 결합한 가상 디자이스 네트워크도 불확실한 시간지연이 내재되어 있다. 이러한 시간지연은 분산제어시스템의 성능을 저하시키고 불안전성을 야기하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 네트워크상에 내재하는 시간지연을 평가하고 부정적인 효과를 최소화하기 위하여 Smith Predictor를 적용하였다. 제안된 제어 알고리즘은 실시간 서보제어를 통하여 효과를 입증하였으며 가상 디바이스 네트워크 개념에 근거한 분산제어 시스템을 이용하여 실시간 예지보전을 수행할 때 효과가 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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