Variable sampling Interval (VSI) control charts vary the sampling interval according to value of the control statistic while the sample size is fixed. It is known that control charts with 2-state VSI scheme, which uses only two sampling intervals, give good statistical properties. Variable sample size (VSS) control charts vary the sample size according to value of the control statistic while the sampling interval is fixed. In the VSS scheme no optimal results are known for the number of sample sizes. It is also known that the variable sampling rate (VSR) $\bar{X}$ control chart with 2-state VSS and 2-state VSI scheme leads to large improvements In performance over the fixed sampling rate (FSR) $\bar{X}$ chart, but the optimal number of states for sample size Is not known. In this paper, the VSR Χ charts with multi-state VSS and 2-state VSI scheme are designed and compared to 2-state VSS and 2-state VSI scheme. The multi-state VSS scheme is considered to, achieve an additional improvement by switching from the 2-state VSS scheme. On the other hand, the multi-state VSI scheme is not considered because the 2-state scheme is known to be optimal. The 3-state VSS scheme improves substantially the sensitivity of the $\bar{X}$ chart especially for small and moderate mean shifts.
An economic design of the $\bar{X}-R$ chart using variable sample size (VSS) scheme is proposed in this paper. In this design the sample size at each sampling time changes according to the values of the previous two sample statistics, sample mean and range. The VSS scheme uses large sample if the sample statistics appear near inside the control limits and smaller sample otherwise. The set of process parameters, such as the sampling interval, control limits and the sample sizes, are chosen to minimize the expected cost per hour. The efficiency of the VSS scheme is compared to the fixed sample size one for cases where there is multiple of assignable causes. Percent reductions of the expected cost in the VSS design are calculated for some given sets of cost parameters. It is shown that the VSS scheme improves the confidence of the procedure and performs statistically better in terms of the number of false alarms and the average time to signal, respectively.
본 논문에서는 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 제어기를 설계하기 위해서 출력제환 선형화 방법을 통하여 비선형 시스템을 선형시스템으로 변환하고 슬라이딩 모드 제어기법을 사용하여 파라미터들을 갱신하고 이를 통하여 제어입력을 갱신하는 강인성제어기를 제안하고자 한다. 비선형시스템은 최소 위상시스템이고, 시스템의 상대차수는 r<n 이며, 제로 다이나믹스는 안정하다고 가정한다. 제안된 제어기에 대해서 대역적 점근적 안정도가 보장됨을 보였으며, 제안된 제어기에 대해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
In this paper, a robust control scheme for a class of SISO nonlinear dynamical system is proposed by using output-feedback linearization method. The presented control scheme is based on the VSS control theory concept. In this control scheme, we assume that the nonlinear dynamical system is minimum phase, i.e., the relative degree of the system is r < n and zero dynamics is stable. We also assume that the states of zero dynamics are not accessible. It is shown that the global asymptotically stability is guaranted under the proposed control scheme. The feasibility of the proposed control scheme is verified through a computer simulation.
A basic assumption in standard applications of control charts is that the observations are statistically independent. However, this assumption is often violated from processes in many industries. The presence of autocorrelation has a serious impact on the performance of control charts, causing a dramatic increase in the frequency of false alarms. This paper considers a process in which the observations can be modeled as a first order autoregressive(AR(1)) process, and develops (equation omitted) charts with the variable sample size(VSS) scheme for monitoring the mean of this process.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.825-833
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2003
Knowing the time of the process change could lead to quicker identification of the responsible special cause and less process down time, and it could help to reduce the probability of incorrectly identifying the special cause. In this paper, we propose a maximum likelihood estimator of the process change point when a Shewhart $\bar{X}$ chart with variable sample size (VSS) scheme signals a change in the process mean. Also we build a confidence interval for the process change point by using the likelihood function.
A robust position control method of the BLDC motor using a new sliding mode control strategy is presented. The main property of variable structure system(VSS) is that the system response is robust and insensitive to parameter variations and external disturbances in the sliding mode. When using the conventional VSS, generally the reaching phase problem occurs, which cause the system response to be sensitive to parameter variations and external disturbances. Furthermore, the speed of response is relatively slow because the swithching surface is a linear function. In order to overcome these problems, VSS with nonlinear sliding surface eliminating reaching phase is proposed. The validity of the proposed scheme is shown by results of simulations of simulations and experiments for the BLDC motor with variable load.
In this paper, Nonlinear VSS control based on bang-bang control concept is derived under the assumption that the control input is bounded. We try to derive control algorithm which has almost same performance as the time optimal control. We focus this control scheme on the real implementation of DC motor position controller of flexible link, i.e. we obtain the switching curves from the real data of DC motor system operating under the full maximum and minimum applied voltages. State space is separated into several regions and we set different switching surfaces in each region to reduce chattering problem. The efficiency of the proposed controller is compared with PID controller and it is shown that the controller converges fast than PID controller without chattering. The hybrid controller scheme is also proposed not only to control the position of hub but also to reduce the vibration of end tip of flexible link.
In this paper, a robust control scheme of a nonlinear system with norm bounded uncertainty is studied. The proposed algorithm is based on variable structure systems (VSS) theory. the sliding mode which is robust to plant uncertainty and disturbances is obtained by regulating a sliding surface equation. This VSS control law can improve the robustness of control systems by adjusting the minimum reaching velocity in a reaching phase. A numerical example is given to verify the effectiveness of the control law.
Knowing the time of the process change could lead to quicker identification of the responsible special cause and less process down time, and it could help to reduce the probability of incorrectly identifying the special cause. In this paper, we propose a generalized maximum likelihood estimate. (MLE) of the process change point when a control chart with variable sample size (VSS) scheme signals a change in the process mean, and evaluate the performance of this estimator when it mi used with a VSS EWMA chart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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