본 논문에서는 시변 시간지연을 갖는 선형시스템의 분수 모델 간략화를 다룬다. 이를 위해 선형 시간지연 시스템의 축소된 소인수 분해를 정의하고 선형 행렬부등식의 해를 이용하여 구한다. 축소된 소인수의 일반화 가제어성, 가관측성 그래미안을 이용하여 시스템의 균형화된 상태공간 모델을 구현한다. 모델 차수축소는 균형화된 상태공간 모델의 일부 상태변수를 절삭하여 얻어지며 모델 오차의 상한치를 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 수치 예를 통하여 입증한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.1-6
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2004
This paper deals with a balanced model reduction for T-S(Takagi-Sugeno) fuzzy systems with time varying state delay. We define a generalized controllability gramian and a generalized observability gramian for a stable T-S fuzzy delayed systems. We obtain a balanced state space realization using the generalized controllability and observability gramian and obtain a reduced model by truncating states from the balanced state space realization. We also present an upper bound of the approximation error. The generalized controllability gramian and observability gramian can be computed from solutions of linear matrix inequalities. We demonstrate the efficacy of the suggested method by illustrating a numerical example.
발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.
본 논문에서는 SSD (solid state disk)에 쓰이는 NAND flash 메모리 에러 정정에 관한 오류정정 방법 중에서 Parallel BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) 방법 및 VLSI 설계를 제안하였다. 제안된 설계는 에러 정정 능력(t=18, 8) 을 가변적으로 하여 사용빈도수의 증가로 높은 에러 율을 가진 데이터 공간에 신뢰성을 높였고, 디코더의 병렬처리 비트 수를 인코더의 처리 비트 수에 2배로 하여 디코더의 수행시간을 줄였고 이에 따르는 latency도 기존 회로에 비해 1/2로 감소함을 확인 하였다.
Among modem control method, the observer is being used widely because it has the advantage of the guarantee of reliability on financial problem, over heating, and physical shock. However, an existing state observer and a sliding observer have such problems that an experimenter needs to know dynamics and parameters of the system. And also, the high gain observer has such a problem that it has transient state at the beginning of the observation. In this paper, the neuro observer is proposed to improve these problems. The proposed observer complement a problem that occur from increase of gain of High-gain observer in proportion to the square number of observable state variables. And also, the proposed observer can tune the gain obtained by differentiating observational error at transient state automatically by using the backpropagation training method to stabilize the observational speed. To prove a performance of the proposed observer, it is simulated that the comparison between the state estimate performance of the proposed observer and that of sliding, high gain observer is made by using a sinusoidal input to the observer which consists of four layers in stable 2nd order system.
The state observer is being used widely because it has the advantage of the guarantee of reliability on financial problem, over heating, and physical shock. However, an Luenberger observer and a Sliding observer have such problems that an experimenter needs to know dynamics and parameters of the system. And also, the high gain observer has such a problem that it has transient state at the beginning of the observation. In this paper, the Neuro observer is proposed to improve these problems. The proposed Neuro observer complement a problem that occur from increase of gain of High-gain observer in proportion to the square number of observable state variables. And also, the proposed Neuro observer can tune the gain obtained by differentiating observational error at transient state automatically by using the backpropagation training method to stabilize the observational speed. To prove a performance of the proposed observer, it is simulated that the comparison between the state estimate performance of the proposed observer and that of Sliding, High gain observer is made by using a sinusoidal input to the observer which consists of four layers in stable 2nd order system.
Active control of sound radiation(using active structural acoustic control) from a vibrating rectangular plate by a steady-state harmonic point force disturbance is experimentally studied. Control structural input are achieved by two piezoceramic actuators bonded to the surface of the panel. Two accelerometers are implemented as error sensors. Estimated radiated sound signals using vibro-acoustic path transfer function are used as error signals. The vibro-acoustic path transfer function represents system between accelerometers and microphones. The control approach are based on a multi-channel filtered-x LMS algorithm. The results demonstrate that attenuation of sound levels of 3dB, 13dB are achieved.
To improve the performance of PID controller of high order systems by model reduction, we proposed two model reduction methods. One, Original model with two point $({\angle}G(jw)=\;-{\pi}/2,\;-{\pi})$ in Nyquist curve used gradient base method and genetic algorithm. The other, Original model without two point$({\angle}G(jw)=\;-{\pi}/2,\;-{\pi})$in Nyquist curve used to add very small dead time. This method has annexed very small dead time on the base model for reduction, and we remove it after getting the reduced model, and , we improved Smith-predictor for a dead-time compensator using genetic algorithms. This method considered four points$({\angle}G(jw)=0,\;-\pi/2,\;-\pi,\;-3\pi/2)$ in the Nyquist curve to reduce steady state error between original and reduced model. It is shown that the proposed methods have more performance than the conventional method.
We proposed an optimum PID controller design method of the Smith Predictor It can be applied to various processes. The real process is approximated via the second order plus time delay model (SOPTD) whose parameters are specified through a model reduction algorithm. We already proposed a new model reduction method that considered four point in the Nyquist curve to reduced the steady state error between the real process model and the reduced model using the gradient decent method and the genetic algorithms. In addition, the Smith predictor is used to compensate time delay of the real process model. In this paper, the new optimum parameter tuning algorithm for PID controller of the Smith Predictor is proposed through ITAE as performance index. The Simulation results show the validity and improvement of performance for various processes.
This paper presents the active control of a flexible cantilever beam vibration. The cantilever beam was excitied by a steady-state harmonic and white noise point force and the control was performed by one piezo ceramic actuator bonded to the surface of the beam. An adaptive controller based on filtered-x LMS algorithm was used and the controller was defined by minimizing the square of the response of error sensor. In the experiment, gap sensor was used as an error sensor while the sinusoidal or white noise was applied as a disturbance. In the case of sinusoidal input, more than 20 dB of vibration reduction was achieved over all range of the natural frequencies and it takes 5 seconds to control the vibration at first natural frequency and 1 second at other natural frequencies. In the case of white noise input, 7 dB of vibration reduction was achieved at the first natural frequency and good control performance was achieved in the considered whole frequency range. Results indicate that the vibration of a flexible cantilever beam could be controlled effectively when the piezo ceramic actuator was used with filtered-x LMS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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