Gautam et al. [9] introduced the multivariable A-function, which is very general, reduces to yield a number of special functions, in particular, the multivariable H-function. Here, first, we aim to establish two very general integral formulas involving product of the general class of Srivastava multivariable polynomials and the multivariable A-function. Then, using those integrals, we find a solution of partial differential equations of heat conduction at zero temperature with radiation at the ends in medium without source of thermal energy. The results presented here, being very general, are also pointed out to yield a number of relatively simple results, one of which is demonstrated to be connected with a known solution of the above-mentioned equation.
본 논문에서는 다변수 비선형 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 고차이고 잡음, 시간지연과 상호결합 항이 존재하며 파라미터가 변하는 다변수 비선형 비최소위상 시스템이다. 비선형성은 전체적인 유계라 가정하며, 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성한다. 다변수 비선형 자기동조 제어기의 제어 출력은 신경회로망으로 직접 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 고차 다변수 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기와 비교하였다.
A 160 MW drum-type boiler-turbine system is developed in the present research through a multi-multivariable dynamic matrix control (DMC) scheme and a multi-multivariable model approach. A novel intelligence-based decision mechanism (IBDM) is realized to support both model approach and control scheme. In such case, the responsibility of the proposed IBDM is to identify the best multivariable model of the system and the corresponding multivariable DMC scheme to cope with the system at each instant of time in an appropriate manner.
The aim of this paper is to derive a fractional derivative of the multivariable H-function of Srivastava and Panda [7], associated with a general class of multivariable polynomials of Srivastava [4] and the generalized Lauricella functions of Srivastava and Daoust [9]. Certain special cases have also been discussed. The results derived here are of a very general nature and hence encompass several cases of interest hitherto scattered in the literature.
본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.
Distillation columns are widely used in almost every chemical plant. The use of multivariable control for such units is attractive because of the strong interactions exhibited between outputs and inputs and the desire to control simultaneously both top and bottom products. In this research design of a robust multivariable controller for distillation column was considered; output feedback controller with proportional and integral modes was designed using pole assignment. The transfer function matrix was obtained by fitting the step response realtions between single input double output pairs of variables. This matrix was then converted to linear time invariant state space model by multivariable realization technique. With the proposed multivariable proportional and integral controller applied to the process, the result of the digital computer simulation showed a good performance of asymtotic tracking. The limited experimental performance of this multivariable control was compared with the result from simulation. It was found that the proposed controller performed satisfactorily for the distillation column which separated binary mixture of methanol and water.
This paper deals with the fault detection problem in uncertain linear multivariable systems having both model mismatch and noise. A robust detection presented by Kwon et al.(1994) for SISO systems has been here extended to the multivariable systems are derived. The model mismatch includes here linearization error as well as undermodelling. Comparisons are made with alternative fault detection method which do not account noise. The new method is shown to have good performance.
For the design of multivariable fuzzy control systems decomposition of control rules is a efficent inference method since it alleviates the complexity of the problem. In some systems, however, inference error of the Gupta's decomposition method is inevitable because of its approximate nature. In this paper we define indices of applicability which decides whether the decomposition method can be applied to a multivariable fuzzy system or not.
본 논문에서는 다변수 퍼지 제어 시스템 이용한 선박의 자동 항해 시스템을 제안한다. 제안된 다변수 퍼지 제어 시스템은 세 개의 인력과 두 개의 출력을 가지는 서브시스템으로 구성되어지며, 제안된 시스템의 효과성을 증명하기 시뮬레이션을 통해 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피할 수 있음을 보였다.
A design method of second generation wavelet (SGW)-based multivariable finite elements is proposed for static and vibration beam analysis. An important property of SGWs is that they can be custom designed by selecting appropriate lifting coefficients depending on the application. The SGW-based multivariable finite element equations of static and vibration analysis of beam problems with two and three kinds of variables are derived based on the generalized variational principles. Compared to classical finite element method (FEM), the second generation wavelet-based multivariable finite element method (SGW-MFEM) combines the advantages of high approximation performance of the SGW method and independent solution of field functions of the MFEM. A multiscale algorithm for SGW-MFEM is presented to solve structural engineering problems. Numerical examples demonstrate the proposed method is a flexible and accurate method in static and vibration beam analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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