This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
This paper proposes the alternative observer and controller design scheme based on T-S fuzzy model. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given unknown nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. The proposed controller is based on a simple output feedback method. Therefore, it solves the singularity problem, without any additional algorithm, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters and the feedback gain comprising the fuzzy model representing the observation system. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observer and controller, they are applied to an inverted pendulum on a cart.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.348-353
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2004
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems arc represented by fuzzy models since fuzzy logic systems arc universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
This paper is concerned with the modeling and identification of pH neutralization process as nonlinear chemical system. The pH control has been applied to various chemical processes such as wastewater treatment, chemical, and biochemical industries. But the control of the pH is very difficult due to its highly nonlinear nature which is the titration curve with the steepest slope at the neutralization point. We apply SVM which have become an increasingly popular tool for machine teaming tasks such as classification, regression or detection to model pH process which has strong nonlinearities. Linear and radial basis function kernels are employed and each result has been compared. So SVH based on kernel method have been found to work well. Simulations have shown that the SVM based on the kernel substitution including linear and radial basis function kernel provides a promising alternative to model strong nonlinearities of the pH neutralization but also to control the system.
Since GNSS is easily affected by jamming and/or spoofing, alternative navigation systems can be operated as backup system to prepare for outage of GNSS. Alternative navigation systems are being researched over the world, and a multi-radio integrated navigation system using alternative navigation systems such as KNSS, eLoran, Loran-C, DME, VOR has been researched in Korea. Least Square or Kalman filter can be used to estimate navigation parameters in the navigation system. A large number of measurements of the Kalman filter may lead to heavy computational load. The decentralized Kalman filter and the federated Kalman filter were proposed to handle this problem. In this paper, the decentralized Kalman filter and the federated Kalman filter are designed for the multi-radio integrated navigation system and the performance evaluation result are presented. The decentralized Kalman filter and the federated Kalman filter consists of local filters and a master filter. The navigation parameter is estimated by local filters and master filter compensates navigation parameter from the local filters. Characteristics of three Kalman filters for a linear system and nonlinear system are investigated, and the performance evaluation results of the three Kalman filters for multi-radio integrated navigation system are compared.
본 논문은 고층건물의 지진응답해석에서 탄성 및 탄소성 응답스펙트럼 해석법에 대하여 고찰한 것이다. 선형 구조물의 지진응답 해석에 널리 사용되고 있는 응답스펙트럼법은 여러 연구자들에 의해 서로 다른 모드 조합방법으로 제안되었으며, 이들 조합방법에 따른 차이점을 상세히 검토하였다. 탄소성 지진응답해석에 응답스펙트럼법은 아직 널리 사용되고 있지 못한 실정이다. 본 연구에서는 장주기를 갖는 고층 건물의 탄소성 지진응답해석에 응답스펙트럼을 확장하여 적용하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 탄소성 응답스펙트럼법을 이용하면, 고층건물의 예비 설계에서 시간이력해석 대신으로 보다 간편히 탄소성 응답치를 예측하는 도구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
Andre Felipe Aparecido de Mello;Leandro Mouta Trautwein;Luiz Carlos de Almeida;Rafael Alves de Souza
Computers and Concrete
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제34권1호
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pp.1-14
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2024
The design of disturbed regions in reinforced concrete structures usually applies the well known Strut and Tie Method (STM). As an alternative, the Stringer-Panel Method (SPM), an intermediate model between STM and the Finite Element Method (FEM), consists in dividing a structure into two distinct elements: the stringers (which carry axial forces) and panels (which carry shear forces). SPM has already showed good applicability in manual calculations and computer implementations, and its most known application was SPanCAD, an AutoCAD plugin for linear and nonlinear analysis by SPM. Unfortunately, SPanCAD was discontinued by the developers, and it's not compatible with the most recent versions of AutoCAD. So, this paper aims to present a computer program that was developed as an upgrade to the latter: the Stringer Panel Modelling Tool (SPMTool), which is intended to be an auxiliary design tool and it presents improvements, in comparison to SPanCAD. It is possible to execute linear and nonlinear analysis by three distinct formulations: Modified Compression Field Theory (MCFT), Disturbed Stress Field Model (DSFM) and Softened Membrane Model (SMM). The nonlinear results were compared to experimental data of reinforced concrete elements that were not designed by SPM; these elements were also analyzed in SPanCAD. On overall, SPMTool made more realistic predictions to the behavior of the analyzed structures than SPanCAD. Except for DSFM predictions for corbels (1.24), in overall average, the ultimate load predictions were conservative (0.85 to 0.98), which is a good aspect for a design tool. On the other hand, the cracking load predictions presented overestimations (1.06 to 1.47) and higher variations (25.59% to 34.25%) and the post-cracking behavior could not be accurately predicted; for this use case, a more robust finite element software is recommended.
In order to approximate a nonlinear function, modular wavelet networks combining wavelet theory and modular concept based on single layer neural network have been proposed as an alternative to conventional wavelet neural networks and kind of modular network. Modular wavelet networks provide better approximating performance than conventional one. In this paper, we propose an effective method to construct an optimal modualr wavelet network using genetic algorithm. This is verified through experimental results.
General models for the relaxed proximal point algorithm using the notion of relative maximal accretiveness (RMA) are developed, and then the convergence analysis for these models in the context of solving a general class of nonlinear inclusion problems differs significantly than that of Rockafellar (1976), where the local Lipschitz continuity at zero is adopted instead. Moreover, our approach not only generalizes convergence results to real Banach space settings, but also provides a suitable alternative to other problems arising from other related fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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