• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.560-564
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• 1996

A mixed H$^{2}$/$H^{\infty}$ controller design method for linear systems with time delay in all variables and parameter uncertainties in all system matrices is proposed. Robust $H^{\infty}$ performance and H$^{2}$ performance condition that accounts for model-matching of closed loop system and disturbance rejection is also derived. With expressing uncertain system with linear fractional transformation form, we transform the robust stability and performance problem to the H$^{2}$/$H^{\infty}$ optimization problem and design a mixed H$^{2}$/$H^{\infty}$ controller. Using the proposed method, mixed H$^{2}$/$H^{\infty}$ controller for underwater vehicle with time delay and parameter variations are designed. Simulations of a design example with hydrodynamic parameter variations and disturbance are presented to demonstrate the achievement of good robust performance.t performance.ance.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권1호
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• pp.43-53
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• 1997

A robust stability condition for linear systems with time delay in all variables and parameter uncertainties in all system matrices is derived. Robust performance condition that accounts for robust model-matching of closed loop system and disturbance rejection is also derived. Using the robust performance condition, robust $H^{\infty}$ controller and .mu.(sgructured singular value) controller with two-degree-of-freedom(2DOF) are designed. The controller structure is considered for $H^{\infty}$ controller, while uncertainity structure is considered for .mu. controller. Using the proposed method, $H^{\infty}$ and .mu. controllers for underwater vehicle with time delay and parameter variations are designed. Simulations of a design example with hydrodynamic parameter variations and disturbance are presented to demonstrate the achievement of good robust performance.ce.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.195-198
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• 2000

We propose a new wavelet neural network structure, for which we apply new recurrent nodes to the network, in this paper for the dynamic system identification and control. We will construct the wavelet neural network by using wavelet frame function. The function does not have the best approximation property, but it may be possible to apply some modification to the structure of the network because the constriction of orthogonality is loosened a little. This wavelet neural network we propose can obtain previous state information by its structure of the network without any addition of input, though the conventional wavelet network needs additional previous state input for the improvement of the dynamic performance. In numerical experience, the performance of the new wavelet neural network we propose in the nonlinear system with uncertainity of parameter Is equal to that of the wavelet network which used the additional previous information input, superior to that of the conventional wavelet network.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권2호
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• pp.109-116
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• 1988

구조(構造)의 강도(强度)와 하중(荷重)은 시간(時間)이 경과함에 따라 변하며 확률과정(確率過程)이 된다. 이들의 상호관련성(相互關聯性)으로부터 신뢰도(信賴度)의 추정(推定)이 가능하다. 따라서 안정성(安定性)을 확보(確保)하기 위한 안전(安全)의 여유를 고려하는 경우 허용응력(許用應力)은 신뢰성(信賴性)에 근거한 안전율(安全率)로부터 구하는 것이 합리적(合理的)이다. 본(本) 연구(硏究)에서는 장기적(長期的)으로 피로하중(疲勞荷重)을 받는 철도(鐵道)레일을 대상(對象)으로 해서 신뢰성(信賴性)의 지표(指標)인 파괴확률(破壞確率)을 구하는 방법(方法)을 적용(適用)해 보았다. 신뢰도(信賴度)의 추정(推定)에 있어서 모수(母數)의 추정(推定)이 어려운 경우 파괴확률(破壞確率)의 수치계산(數値計算)은 의미가 없다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여 상대적(相對的)인 신뢰성(信賴性)을 구하는 관용설계법(慣用設計法)이 제안(提案)되었다. 본(本) 연구(硏究)에서는 Cornell의 관용설계법(慣用設計法)을 적용(適用)하였다. 불확정요소(不確定要素)로서는 강도(强度)와 하중(荷重)의 변동계수(變動係數)를 사용하였고 이들의 파괴확률(破壞確率)에 대한 영향과 신뢰성(信賴性)에 근접(根接)한 안전율(安全率)을 검토하였다. 본(本) 연구(硏究)의 결과는 다음과 같다. 신뢰성(信賴性)에 있어서 용접재(鎔接材)는 강도변동(强度變動)의 영향을 크게 받고 모재(母材)는 하중변동(荷重變動)의 영향을 크게 받았다. 신뢰도(信賴度)에 근접(根接)한 안전율(安全率)로 구한 허용응력범위(許用應力範圍)는 안전측(安全側)에 있음을 확인(確認)하였다.