Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권6호
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pp.679-694
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2022
Mortality risk is a significant threat to individual life, and quantifying the risk is necessary for making a national population plan and is a traditionally fundamental task in the insurance and annuity businesses. Like other advanced countries, the sustainability of life pensions and the management of longevity risks are becoming important in Asian countries entering the era of aging society. In this study, mortality and pension value sustainability trends are compared and analyzed based on national population and mortality data, focusing on four Asian countries from 1990 to 2017. The result of analyzing the robustness and accuracy of generalized linear/nonlinear models reveals that the Cairns-Blake-Dowd model, the nonparametric Renshaw-Haberman model, and the Plat model show low stability. The Currie, CBD M5, M7, and M8 models have high stability against data periods. The M7 and M8 models demonstrate high accuracy. The longevity risk is found to be high in the order of Taiwan, Hong Kong, Korea, and Japan, which is in general inversely related to the population size.
In this paper, investigated is the relationship between the formation temperature and the thermal stability of Ni silicide formed with Ni-V (Nickel Vanadium) alloy target. The sheet resistance after the formation of Ni silicide with the Ni-V showed stable characteristic up to RTP temperature of $700\;^{\circ}C$ while degradation of sheet resistance started at that temperature in case of pure-Ni. Moreover, the Ni silicide with Ni-V indicated more thermally stable characteristic after the post-silicidation annealing. It is further found that the thermal robustness of Ni silicide with Ni-V was highly dependent on the formation temperature. With the increased silicidation temperature (around $700\;^{\circ}C$), the more thermally stable Ni silicide was formed than that of low temperature case using the Ni-V.
This paper proposes an RBFN-based adaptive tracking controller for an electrically driven mobile robot with parametric uncertainties and external disturbances. A mobile robot model considered in this paper includes all models of the robot body and actuators with uncertain kinematic and dynamic parameters, and uncertain frictions and external disturbances. The proposed controller consists of an RBFN(Radial Basis Function Network) and a robust adaptive controller. The presented RBFN is used to approximate unknown nonlinear robot dynamic functions. The proposed controller is adjusted by the adaptation laws obtained through the Lyapunov stability analysis. The proposed control scheme does not a priori need the accurate knowledge of all parameters in the robot kinematics, robot dynamics and actuator dynamics. Also, nominal parameter values are not required in the controller. The global stability of the closed-loop robot control system is guaranteed using the Lyapunov stability theory. Simulation results show the validity and robustness of the proposed control scheme.
Part I of this study analyzed the effects of tilting pad bearing designs to reduce the stiffness of the bearings used in a process high-speed lightweight centrifugal compressor intended for a domestic refinery use. This was done in an attempt to enhance the robustness of its rotordynamic stability against possible aerodynamic cross-coupled stiffness. The bearing design variables reviewed were the clearances, LBPs, LOPs, and preloads. The results showed that there was practically no difference between the LBP and LOP designs in terms of the bearing stiffness, because the compressor rotor was lightweight and the bearings had relatively high preloads. Increasing both the machined and assembled clearances in bearing designs has resulted in the bearing stiffness being greatly reduced. In addition, it has been confirmed that an additional reduction in the bearing stiffness can be obtained for given fixed machined clearances by decreasing the preloads, i.e., by increasing the assembled clearances.
A digital tracking controller is proposed for micro electrostatic actuator with input nonlinearity, where disturbance observer is utilized in cooperation with inverse function. Generally the disturbance observer is announced to be robust to modeling uncertainty, and external disturbance. But, when the nonlinearity exists in the systems, the disturbance observer may not directly be applied to that system, because the nonlinearity may destabilize the overall system. Therefore, first, we linearize the nonlinear input characteristics of micro electrostatic actuator by the use of inverse function. Secondly, we apply disturbance observer to approximately linearized system for eliminating the residuals of nonlinearity and the modeling uncertainty. Then, we get the good properties of the disturbance rejection as well as the robustness due to the own nature of disturbance observer. In this case, we propose a sufficient condition for the robust stability of overall systems. Furthermore, we discuss the problem that may be exposed when disturbance observer is applied to the internally stable system with saturation, and analyze two methods to overcome input saturation problem in the sense of internal stability. Simulations have been carried out to show the effectiveness of the proposed controller.
This paper proposes a robust adaptive fuzzy tracking control scheme for a nonholonomic mobile robot with external disturbances as well as parameter uncertainties in the robot kinematics, the robot dynamics, and the actuator dynamics. In modeling a mobile robot, the actuator dynamics is integrated with the robot kinematics and dynamics so that the actuator input voltages are the control inputs. The presented controller is designed based on a FBFN (Fuzzy Basis Function Network) to approximate an unknown nonlinear dynamic function with the uncertainties, and a robust adaptive input to overcome the uncertainties. When the controller is designed, the different parameters for two actuator models in the actuator dynamics are taken into account. The proposed control scheme does not require the kinematic and dynamic parameters of the robot and actuators accurately. It can also alleviate the input chattering and overcome the unknown friction force. The stability of the closed-loop control system including the kinematic control system is guaranteed by using the Lyapunov stability theory and the presented adaptive laws. The validity and robustness of the proposed control scheme are shown through a computer simulation.
In this paper, a novel and robust Power System Stabilizer (PSS) is proposed as an effective approach to improve stability in electric power systems. The dynamic performance of proposed PSS has been thoroughly compared with Conventional PSS (CPSS). Both the Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques are applied to optimum tune the parameter of both the proposed PSS and CPSS in order to damp-out power system oscillations. Due to the high sufficiency of both the RCGA and PSO techniques to solve the very non-linear objective, they have been employed for solution of the optimization problem. In order to verify the dynamic performance of these devices, different conditions of disturbance are taken into account in Single Machine Infinite Bus (SMIB) power system. Moreover, to ensure the robustness of proposed PSS in damping the power system multi-mode oscillations, a Multi Machine (MM) power system under various disturbances are considered as a test system. The results of nonlinear simulation strongly suggest that the proposed PSS significantly enhances the power system dynamic stability in both of the SMIB and MM power system as compared to CPSS.
An intelligent grid computing architecture is proposed and developed for transient stability constrained total transfer capability evaluation of future smart grid. In the proposed intelligent grid computing architecture, a model of generalized compute nodes with 'able person should do more work' feature is presented and implemented to make full use of each node. A timeout handling strategy called conditional resource preemption is designed to improve the whole system computing performance further. The architecture can intelligently and effectively integrate heterogeneous distributed computing resources around Intranet/Internet and implement the dynamic load balancing. Furthermore, the robustness of the architecture is analyzed and developed as well. The case studies have been carried out on the IEEE New England 39-bus system and a real-sized Chinese power system, and results demonstrate the practicability and effectiveness of the intelligent grid computing architecture.
It is well known that the model of nuclear reactors features natural nonlinearity, and variable parameters during power tracking operation. In this paper, a disturbance observer-based adaptive sliding mode control (DOB-ASMC) strategy is proposed for power tracking of the pressurized-water reactor (PWR) in the presence of lumped disturbances. The nuclear reactor model is firstly established based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a new sliding mode disturbance observer is designed to estimate the lumped disturbance, and its stability is discussed. On the basis of the developed DOB, an adaptive sliding mode control scheme is proposed, which is a combination of backstepping technique and integral sliding mode control approach. In addition, an adaptive law is introduced to enhance the robustness of a PWR with disturbances. The asymptotic stability of the overall control system is verified by Lyapunov stability theory. Simulation results are provided to demonstrate that the proposed DOB-ASMC strategy has better power tracking performance than conventional sliding mode controller and PID control method as well as conventional backstepping controller.
This paper presents the application of H$\infty$ control synthesis using LMI optimization method to power system stabilizer(PSS) design. Since power system is usually operated under circumstance of unmeasurable uncertainties and external disturbances, the improvement of small signal stability becomes one of the most important issue for securing system stability and preventing low frequency oscillation phenomena. The LMI optimized H$\infty$ PSS provides robust performance and guarantees the internal stability under these operating conditions. The global optimal H$\infty$ norm is found using LMI convex optimization method which is more systematic than standard two Riccati solution method. The design results are simulated for a case study. We verified that the LMI method shows the best performance characteristic smong standard Riccati method and conventional lead/lag method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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