In this article, sensitivity analysis of atmospheric dispersion model RIMPUFF is considered. Uncertain parameters are taken to be triangular fuzzy numbers, and sensitivity analysis is carried out by using the Hartley-like measure. Codes for evaluating membership function using the Vertex method and the Hartley-like measure are prepared using Matlab.
In this study, we propose a novel mobile tracking method based on Multi-Criteria Decision Making (MCDM), in which uncertain parameters-the received signal strength, the distance between the mobile and the base station, the moving direction, and the previous location-are used in the decision process using the aggregation function in the fuzzy set theory. Through numerical results, we show that our proposed mobile tracking method provides a better performance than the conventional method using the received signal strength.
In this paper, we presents that for discrete system with matched perturbation of uncertain parameters in the state coefficient matrix A(i.e., with perturbation of A in the range of the input matrix B), the poles of the perturbed closed loop system can be placed into the preassigned circle by the static-state feedback. We discuss the robust stabilization of the system satisfying the matching condition and application to the controller design problem.
Preventive maintenance(PM) is an action taken on a repairable system while it is still operating, which needs to be carried out in order to keep the system at the desired level of successful operation. In this paper, we consider a Bayesian approach to determine an optimal periodic preventive maintenance policy. When the failure time is Weibull distribution with uncertain parameters, a Bayesian approach is established. Some numerical examples are presented for illustrative purpose.
This paper presents an adaptive control scheme for parking or regulating a nonholonomic mobile robot of an unicycle type with parameter uncertainty. The kinematics can be described with Brockett's nonholonomic integrator. The control law is designed in cylindrical coordinates together with the estimation law for the uncertain parameters such that the controlled signals converge to zero while guaranteeing the boundedness of the estimation errors. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated using simulations.
In general, systems contain uncertain elements in the real world; these may be parameters, constant or varying, that are unknown or imperfectly known. When the uncertainty is assumed to satisfy the matching condition and to be cone-bounded, Y.H. Chen[81 proposed an adaptive robust control algorithm which introduced adaptive scheme for a design parameter into robust deterministic controls. In this paper, the above control algorithm is applied to the position tracking control of 2 DOF direct drive SCARA robots, and simulation and experimental studies are conducted to verify the control algorithm and to evaluate control performance.
This paper extends the authors' prior work on the regulation of flexible space structures via partial feedback linearization (PFL) methods to articulated systems. Recursive relations introduced by Jain and Rodriguez are central to the efficient formulation of models via Poincare's form of Lagrange's equations. Such models provide for easy construction of feedback linearizing control laws. Adaptation is shown to be an effective way of reducing sensitivity to uncertain parameters. An application to a flexible platform with mobile remote manipulator system is highlighted.
In master-slave teleoperating system, it is important that the system has good maneuverability. In this paper, it is addressed an adaptive learning control method applicable to the master-slave system. This control scheme has the ability to estimate uncertain dynamic parameters included intrinsically in the system and to achieve the desired performance without the nasty matrix operation. The proposed method is applied to a master-slave teleoperating system composed of two SCARA robots and verified experimentally.
An adaptive hybrid position/force controller for constrained manipulator with uncertain dynamic model parameters and environment stiffness is presented. In this paper, the compliance frame model is constructed by independent positions and forces to be controlled. The adaptive controller based on this compliance frame dynamic model is designed. Lyapunov theory is used for controller design and Stability analysis.
In this paper, we proposed and analyze an robust adaptive control scheme for uncertain nonlinear systems using Universal function approximators. The proposed scheme completely overcomes the singularity problem which occurs in the indirect adaptive feedback linearizing control. No projection in the estimated parameters and no switching in the control input are needed. The stability of the closed-loop systems is guaranteed in the Lyapunov standpoint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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