본 논문은 비선형 시스템을 위한 T-S 퍼지 샘플치 필터의 안정도 조건을 제시한다. 퍼지 시스템과 퍼지 필터 사이의 에러 시스템을 제시하며, 리아푸노프 안정도 해석 기법을 이용해 에러 시스템의 안정도 조건을 선형행렬부등식의 형태로 표현한다. 제안된 안정도 조건은 기존과는 다른 접근법을 이용하며, 더 나은 성능을 보인다. 모의실험을 통해 제안한 기법의 효용성을 검증한다.
Random 지반운동에 대한 면진수조구조물 응답의 추계학적 해석방법을 연구하였다. 유연한 벽체와 내부유체간의 유체구조물 상호작용은 유체운동의 유한요소 모델링에 의하여 얻어지는 부가질량행렬 형태로 고려되었다. 정상(定常)(Stationary)지반운동으로는 수정된 Clough-Penzien Spectral Model이 사용되었으며, 비정상(非定常)(Nonstationary)지반운동으로는 상기모델에 포락함수를 적용한 모델을 사용하였다. 운동을 지배하는 Lyapunov Covariance Matrix 미분방정식의 해를 구하여 두 종류 면진시스템의 정상응답 및 비정상응답을 해석하였다.
Kim, Ki-Hoon;Park, Myeong-Jin;Kwon, Oh-Min;Lee, Sang-Moon;Cha, Eun-Jong
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권1호
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pp.200-214
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2016
This paper investigates the problem of stability analysis and robust H∞ controller for time-delayed systems with parameter uncertainties and stochastic disturbances. It is assumed parameter uncertainties are norm bounded and mean and variance for disturbances of them are known. Firstly, by constructing a newly augmented Lyapunov-Krasovskii functional, a stability criterion for nominal systems with time-varying delays is derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Secondly, based on the result of stability analysis, a new controller design method is proposed for the nominal form of the systems. Finally, the proposed method is extended to the problem of robust H∞ controller design for a time-delayed system with parameter uncertainties and stochastic disturbances. To show the validity and effectiveness of the presented criteria, three examples are included.
이 논문에서는 델타연산자를 사용하는 단일접근법에 의해 단일분산시스템에 대한 변동경계치의 새로운 결과를 제시하였다. 시스템 불확실성이 존재하는 경우에 대한 새로운 장인 안정성 경계치를 이용하여 단일 분산시스템의 강인 안정성 해석이 수행되었다. 새로운 단일 안정성 경계치는 단일 리아프노프 행렬 방정식에 근거하여 개발되었다. 또한 새로운 단일 경계치가 적용되었을 때 시스템이 그 안정성을 유지함을 나타내었고 예제가 이 제안된 결과를 입증하기 위해 제시되었다.
Backgrounds and objective : EEG reflect dynamic changes of continuous neuronal activities by internal and external stimuli. The aim of this study is to quantify nonlinearly the local dynamic differences among EEG data corresponding to different states of brain. Methods : EEG was recorded from twelve healthy normal subjects(mean age, 29.7 years; 8 men and 4 women) using digital EEG machine. 18-channel EEG data were selected during eyes closed(EC), eyes open(EO), and mental arithmetic(MA) in each subject. Correlation dimension(D2) and largest Lyapunov exponent(LLE) were calculated from three states and average value was mapped 2 dimensionally and compared with each other. Results : The distribution of D2 was relatively symmetric and its value was higher in frontal than in parieto-occipital region during EC. These findings were reversed during EO. Bilateral centro-temporo-parietal region showed high D2 value in MA compared with those in EC, which was more prominent in left side. LLE was larger than zero in all state and showed significant differences among EC, EO and MA(p=0.000). Conclusion : These results suggest that nonlinear analysis of EEG can quantify dynamic state of brain.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3542-3566
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2018
In this paper, we investigate a buffer-aided wireless powered cooperative communication network (WPCCN), in which the source and relay harvest the energy from a dedicated power beacon via wireless energy transfer, then the source transmits the data to the destination through the relay. Both the source and relay are equipped with an energy buffer to store the harvested energy in the energy transfer stage. In addition, the relay is equipped with a data buffer and can temporarily store the received information. Considering the buffer-aided WPCCN, we propose two buffer-aided relaying protocols, which named as the buffer-aided harvest-then-transmit (HtT) protocol and the buffer-aided joint mode selection and power allocation (JMSPA) protocol, respectively. For the buffer-aided HtT protocol, the time-averaged achievable rate is obtained in closed form. For the buffer-aided JMSPA protocol, the optimal adaptive mode selection scheme and power allocation scheme, which jointly maximize the time-averaged throughput of system, are obtained by employing the Lyapunov optimization theory. Furthermore, we drive the theoretical bounds on the time-averaged achievable rate and time-averaged delay, then present the throughput-delay tradeoff achieved by the joint JMSPA protocol. Simulation results validate the throughput performance gain of the proposed buffer-aided relaying protocols and verify the theoretical analysis.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaoral post-process system for precision rate enhancement of ultrasonic pattern recognition. Chaos features extracted from time series data for analysis quantitatively weld defects For this purpose, feature extraction objectives in this study are fractal dimension, Lyapunov exponent, shape of strange attrator. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shifts such as nearby 0.5, 1.0 skip distance. Such difference in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative chaos fenture extraction, feature values of 0.835 and 0.823 in the case of slag inclusion and 0.609 and 0.573 in the case of crack were suggested on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaoral post-process system in this study can enhances precision rate of ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone, such as slag inclusion and crack.
The analysis of the radiation effect on matter has been performed using stochastic methods. Recently, It was discovered that the detector pulses of radiation can be analysed using deterministic method that utilizes the chaotic behaviour with an attractor found in a noise region. We acquired a time series for pulse tram of Am-241 using scintillation detector and reconstructed a phase space, then performed new analysis for the radiation detection signal by applying embedding theory, Lyapunov exponent, correlation dimension, autocorrelation dimension, and power spectrum.
In this article, we propose a criterion for ensuring the asymptotic stability of large multiple delays, based on the direct Lyapunov method. Based on this criterion and distributed control scheme, the controllers are synthesized by the PDC to stabilize these large-scale systems with multiple delays. And we focus on the results which shows the high effective by the proposed theory utilized for damage propagation for aircraft structural analysis of composite materials. Finally, the numerical simulations confirmed the effectiveness of the method.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권2호
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pp.124-129
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2002
This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent λ of recurrent neural networks can be controlled efficiently by a stochastic gradient method. An essential core of the proposed method is a novel stochastic approximate formulation of the Lyapunov exponent λ as a function of the network parameters such as connection weights and thresholds of neural activation functions. By a gradient method, a direct calculation to minimize a square error (λ - λ$\^$obj/)$^2$, where λ$\^$obj/ is a desired exponent value, needs gradients collection through time which are given by a recursive calculation from past to present values. The collection is computationally expensive and causes unstable control of the exponent for networks with chaotic dynamics because of chaotic instability. The stochastic formulation derived in this paper gives us an approximation of the gradients collection in a fashion without the recursive calculation. This approximation can realize not only a faster calculation of the gradient, but also stable control for chaotic dynamics. Due to the non-recursive calculation. without respect to the time evolutions, the running times of this approximation grow only about as N$^2$ compared to as N$\^$5/T that is of the direct calculation method. It is also shown by simulation studies that the approximation is a robust formulation for the network size and that proposed method can control the chaos dynamics in recurrent neural networks efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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