This paper is concerned with a parallel system that sustains a time-independent load and consists of n components with exponential lifetimes. It is assumed that the total load is shared by the working components and the failures of components increase higher failure rates in the surviving components according to the relationship between the load and the fialure rates. The power rule model among several load-failure rate relationships is considered. We consider the system efficiency meausre as the expected profit earned by the system per unit time. The high load causes high gain but it also occurs frequent system failures. The expected profit per unit time is used as criterion to evaluate the system efficiency. The goal of system engineer is to determine the optimal load and redundant units maximizing the expected profit per unit time. First, the system reliability function is obtained and the optimization problem of the load-sharing parallel system is considered. Given the redundant units, the existence of the optimal load can be proved analytically and given the load, the optimal redundant units can be solved also analytically. The optimal load and redundant units are obtained simultaneously by numerical computation. Some numerical examples are studied.
소프트웨어 배포 문제는 프로젝트관리에 매우 중요하다. 왜냐하면 다양한 운용 환경 하에서 개발비용 및 에러의 발견, 수정 등에 밀접한 관계에 있기 때문이다. 본 논문은 대형 교환시스템 소프트웨어의 Release 시점을 예측할 수 있는 최적배포 문제로서 시스템의 안정도를 평가해 볼 수 있는 측면에서 소프트웨어 최적 배포 문제를 다루었다. 또, 신뢰도 평가 기준을 제시하여 제품의 적기 공급 및 개발자원의 효율적 이용 측면을 분석하고 신뢰성 평가 척도와 개발비용 고려한 최적 배포 문제를 기술하였다. 그밖에 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 중 지수형 모델을 근거로 한 초기 고장데이터를 활용하여 교환시스템의 소프트웨어 개발비용과 신뢰성 평가기준을 고려한 최적 배포시기를 결정하고 시험시 발생된 고장데이터에 대한 분석 및 관리기법 등을 소개한다.
본 논문에서는 오류 수정 난이도를 나타내는 지표인 오류 수정 시간을 사용하여 소프트웨어 최적 출시 시점 결정 문제를 연구하였다. 특히 기존의 오류 수정 시간을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에서 오류 발견 시간과 수정 시간이 독립적이라는 가정을 수정하고, 오류 발견 시간과 수정 시간의 상관관계를 표현할 수 있는 일반적인 프레임워크 모델을 설정하여 소프트웨어 최적 출시 시점을 결정해 보고자 하였다. 그 결과 테스트 초기에 수정 시간이 걸리는 오류를 발견하는 것이 경제적인 관점에서 중요하다는 것을 알 수 있었다. 최적의 소프트웨어 출시 시점을 결정하는 데에 있어서 오류발견시간과 오류수정시간의 상관관계를 분석하는 것이 매우 중요하다는 결론을 얻을 수 있었다.
In this paper, an unknown input estimation method via the optimal FIR smoother is proposed for linear discrete-time systems. The unknown inputs are represented by random walk processes and treated as auxiliary states in augmented state space models. In order to estimate augmented states which include unknown inputs, the optimal FIR smoother is applied to the augmented state space model. Since the optimal FIR smoother is unbiased and independent of any a priori information of the augmented state, the estimates of each unknown input are independent of the initial state and of other unknown inputs. Moreover, the proposed method can be applied to stochastic singular systems, since the optimal FIR smoother is derived without the assumption that the system matrix is nonsingular. A numerical example is given to show the performance of the proposed estimation method.
The present paper presents an optimal capacitor placement (OCP) algorithm for voltagestability enhancement. The OCP issue is represented using a mixed-integer problem and a highly nonlinear problem. The hybrid particle swarm optimization (HPSO) algorithm is proposed to solve the OCP problem. The HPSO algorithm combines the optimal power flow (OPF) with the primal-dual interior-point method (PDIPM) and ordinary PSO. It takes advantage of the global search ability of PSO and the very fast simulation running time of the OPF algorithm with PDIPM. In addition, OPF gives intelligence to PSO through the information provided by the dual variable of the OPF. Numerical results illustrate that the HPSO algorithm can improve the accuracy and reduce the simulation running time. Test results evaluated with the three-bus, New England 39-bus, and Korea Electric Power Corporation systems show the applicability of the proposed algorithm.
In this paper, we consider broadband satellite systems using MF-TDMA(Multi-Frequency Time Division Multiple Access) scheme. First, we analyze return link, superframe structure, and QoS( Quality of Service) parameters in broadband satellite systems, and mathematically formulate the QoS-based optimal timeslot allocation problem as a nonlinear integer programming problem for broadband satellite systems with clear-sky and rain-fade satellite terminals, and multiple data classes. Next, we modify the proposed problem to solve it within in a fast time, and suggest the QoS-based optimal timeslot allocation scheme. Extensive simulation results show that the proposed scheme finds an optimal solution or a near optimal solution within 5ms at Pentium IV PC.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.515-525
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2007
In this paper, we develop a co-design methodology of stochastic optimal controllers and network parameters that optimizes the overall quality of control (QoC) in networked control systems (NCSs). A new dynamic model for NCSs is provided. The relationship between the system stability and performance and the sampling frequency is investigated, and the analysis of co-design of control and network parameters is presented to determine the working range of the sampling frequency in an NCS. This optimal sampling frequency range is derived based on the system dynamics and the network characteristics such as data rate, time-delay upper bound, data-packet size, and device processing time. With the optimal sampling frequency, stochastic optimal controllers are designed to improve the overall QoC in an NCS. This co-design methodology is a useful rule of thumb to choose the network and control parameters for NCS implementation. The feasibility and effectiveness of this co-design methodology is verified experimentally by our NCS test bed, a ball magnetic-levitation (maglev) system.
The near-optimal control algorithm for central cooling and heating system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air and chilled or hot water temperatures. The near optimal control algorithm has been implemented by using LabVIEW program in order to analyze energy performance for central cooling and heating control system.
The near-optimal control algorithm for central cooling system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor cooling load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air and chilled water temperatures. The near optimal control algorithm has been implemented by using LabVIEW program in order to analyze energy performance for central cooling control system.
This paper presents an reduced-order near-optimal controller for the congestion control of Available Bit Rate (ABR) service in Asynchronous Transfer Mode (ATM) networks. We introduce the model, of a class of ABR traffic, that can be controlled using a Explicit Rate feedback for congestion control in ATM networks. Since there are great computational complexities in the class of optimal control problem for the ABR model, the near-optimal controller via reduced-order technique is applied to this model. It is implemented by the help of weakly coupling and singular perturbation theory, and we use bilinear transformation because of its computational convenience. Since the bilinear transformation can convert discrete Riccati equation into continuous Riccati equation, the design problems of optimal congestion control can be reduced. Using weakly coupling and singular perturbation theory, the computation time of Riccati equations can be saved, moreover the real-time congestion control for ATM networks can be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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