A neural model predictive control strategy combining a neural network for plant identification and a nonlinear programming algorithm for solving nonlinear control problems is proposed. A constrained nonlinear optimization approach using successive quadratic programming cooperates with neural identification network is used to generate the optimum control law for the complicate continuous/batch chemical reactor systems that have inherent nonlinear dynamics. Based on our approach, we developed a neural model predictive controller(NMPC) which shows excellent performances on nonlinear, model-plant mismatch cases of chemical reactor systems.
Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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2000.10a
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pp.183-185
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2000
A proactive approach on environmental issues may be one of critical competitive factors for global business in near future. Especially, distribution systems are very related to the various environmental issues, including development of green products and packaging, selection of the transportation vehicles and pallets, design of retail stores and distribution facilities, participation for solving the local environmental problems, and so on. In order to approach the environmental issues on distribution systems, for the first time managers need to understand the strategic framework for green management and then, to find the key success factors of leading companies in this field. Finally, future directions of strategic green management on distribution systems are discussed and shared.
The comparative study of maximum likelihood estimation with Bayesian approach was made by statistical & computational methods in center of a priori information of static systems and the effect of a priori information on the accuracy of the estimatiion was also analyzed. Through the numerical computations of some examples by digital computer, we concluded that maximum likelihood method is better than Bayesian estimation except for almost certain a priori informations. The study may therefore contribute in identification problems of dynamical systems connected with a priori informations.
In this paper, sliding mode observer design principles based on the equivalent control approach are discussed for the systems which may not satisfy the matching conditions. We propose a new approach for designing a sliding observer and the proof of the stability of the state reconstruction error system for time-invariant systems using the Lyapunov method. The reaching time to the sliding surface, the sliding dynamics of the system, the stability of the reconstruction error system via Lyapunov method, sufficient conditions for the existence of the sliding mode are studied.
Case-Based Reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. In case-based approach the problem solving experience of the domain expert is encoded in the form of cases. CBR has successfully been applied to many kinds of problems such as design, planning, diagnosis and forecasting. In this paper, CBR was applied for forecasting default risk. The applied result was successful in spite of the small casebase. Generally, CBR requires large casebase. So, if the number of data was large, the result was better. But in this paper, what financial variable was more forecastable was not tested. Next, this should be tested.
QoS monitoring is a kind of real-time systems which allows each level of the system to track the ongoing QoS levels achieved by the lower network layers. For these systems, real-time communications between corresponding transport protocol objects is essential for their correct behavior. When two or more entities are employed to perform a certain task as in the case of communication protocols, the capability to do so is called interoperability and considered as the essential aspect of correctness of communication systems. This paper describes a formal approach on modeling and interoperability test case generation of a real-time QoS monitoring protocol. For this, we specify the behavior of flow monitoring of transport layer QoS protocol, i.e., METS protocol, which is proposed to address QoS from an end-to-end's point of view, based on QoS architecture model which includes ATM net work in lower layers. We use a real-time Input/Output finite State Machine to model the behavior of real-time flow monitoring over time. From the modeled real-time I/OFSM, we generate interoperability test cases to check the correctness of METS protocol's flow monitoring behaviors for two end systems. A new approach to efficient interoperability testing is described and the method of interoperability test cases generation is shown with the example of METS protocol's flow monitoring. The current TTCN is not appropriate for testing real-time and multimedia systems. Because test events in TTCN are for message-based system and not for stream-based systems, the real-time in TTCN can only be approximated. This paper also proposes the notation of real-time Abstract Test Suite by means of real-time extension of TTCN. This approach gives the advantages that only a few syntactical changes are necessary, and TTCN and real-time TTCN are compatible. This formal approach on interoperability testing can be applied to the real-time protocols related to IMT-2000, B-ISDN and real-time systems.
The purpose of this thesis is to develop methods of designing robust LQR/LQG controllers for time-varying systems with real parametric uncertainties. Controller design that meet desired performance and robust specifications is one of the most important unsolved problems in control engineering. We propose a new framework to solve these problems using Linear Matrix Inequalities (LMls) which have gained much attention in recent years, for their computational tractability and usefulness in control engineering. In Robust LQR case, the formulation of LMI based problem is straightforward and we can say that the obtained solution is the global optimum because the transformed problem is convex. In Robust LQG case, the formulation is difficult because the objective function and constraint are all nonlinear, therefore these are not treatable directly by LMI. We propose a sequential solving method which consist of a block-diagonal approach and a full-block approach. Block-diagonal approach gives a conservative solution and it is used as a initial guess for a full-block approach. In full-block approach two LMIs are solved sequentially in iterative manner. Because this algorithm must be solved iteratively, the obtained solution may not be globally optimal.
In this research, an approximate analytical solution has been presented for nonlinear problems of vibratory systems in mechanical engineering. The new method is called Variational Approach (VA) which is applied in two different high nonlinear cases. It has been shown that the presented approach leads us to an accurate approximate analytical solution. The results of variational approach are compared with numerical solutions. The full procedure of the numerical solution is also presented. The results are shown that the variatioanl approach can be an efficient and practical mathematical tool in field of nonlinear vibration.
In this paper, it has been tried to propose a new semi analytical approach for solving nonlinear vibration of conservative systems. Hamiltonian approach is presented and applied to high nonlinear vibration systems. Hamiltonian approach leads us to high accurate solution using only one iteration. The method doesn't need any small perturbation and sufficiently accurate to both linear and nonlinear problems in engineering. The results are compared with numerical solution using Runge-Kutta-algorithm. The procedure of numerical solution are presented in detail. Hamiltonian approach could be simply apply to other powerfully non-natural oscillations and it could be found widely feasible in engineering and science.
This paper attempts to investigate the nonlinear dynamic analysis of strong nonlinear problems by proposing a new analytical method called Hamiltonian Approach (HA). Two different cases are studied to show the accuracy and efficiency of the method. This approach prepares us to obtain the nonlinear frequency of the nonlinear systems with the first order of the solution with a high accuracy. Finally, to verify the results we present some comparisons between the results of Hamiltonian approach and numerical solutions using Runge-Kutta's [RK] algorithm. This approach has a powerful concept and the high accuracy, so it can be apply to any conservative nonlinear problems without any limitations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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