In this paper, a new type of output feedback control, called a receding horizon finite memory control (RHFMC), is proposed for stochastic discrete-time state space systems. Constraints such as linearity and finite memory structure with respect to an input and an output, and unbiasedness from the optimal state feedback control are required in advance. The proposed RHFMC is chosen to minimize an optimal criterion with these constraints. The RHFMC is obtained in an explicit closed form using the output and input information on the recent time interval. It is shown that the RHFMC consists of a receding horizon control and an FIR filter. The stability of the RHFMC is investigated for stochastic systems.
Techniques for stabilising slender bridges under wind loads are presented in this article. A mathematically consistent description of the acting aerodynamic forces is essential when investigating these ideas. Against this background, motion-induced aerodynamic forces are characterised using a linear time-invariant transfer element in terms of rational functions. With the help of these functions, the aeroelastic system can be described in the form of a linear, time-invariant state-space model. It is shown that the divergence wind speed constitutes an upper bound for the application of the selected mechanical actuators. Even active control with full state feedback cannot overcome this limitation. The results are derived and explained with methods of control theory.
This paper charcterizes dynamics of cold tandem minns, and constructs it state-space model of which are linear time invariant, using subspace method. Step responses particularly show the influence on mass transfer delay. Input-output data set are obtained form nonlinear differential equations including mass transfer delay and nonlinearity. It is shown that the identified state-apace model well approximates the original systems dynamics.
This paper deals with large scale distributed packet switching system which is modeled by state space form and optimizing routing algorithms and buffer size via a hierachical system optimization method, the interaction prediction method.
The Chinese Architect Wangshu, who won the Pritzker Architecture Prize at 2012, is the first and only winner in China. This study focused on the expression of his unique architectural ideas. Especially with a high interest in Chinese traditional calligraphy and landscape painting, Wangshu tried to use its traditional features to form his own architectural way. First this study looked at the features of calligraphy and landscape painting. Second this research studied the expression of Wangshu's architectural practice in calligraphy's way. Lastly this study furthered study of Wangshu's architecture combined with landscape paintings' features. The results state these following. 1) For calligraphy, he used the "modular composition" of Chinese characters to architectural composition, which included architectural form and materials. The "similarities" and "space creation" of calligraphy are respectively applied to architectural spatial details and site planning. 2) For landscape painting, Wangshu borrows its elements to compose his architecture with "gardening consciousness". The "view method" of paintings was used to his architectural pedestrian flows, and Wangshu also based on the "space creation" of landscape painting to do architectural space design with creating the similar atmosphere.
강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.
운동하는 물체의 동특성 해석을 위한 상태 공간 모델 방식이 컴퓨터에 의한 미분방정식 해석의 수학적인 도구로서 도입되었다. 시스템 표현이 간단한 행렬 연산 형태로 이루어지므로 선형 및 비선형, 시변 및 시불변 시스템과 단변수 및 다변수 시스템 등에 대하여 통일된 방식의 모델이 사용가능하다. 그리고 이러한 상태 공간 모델을 해석하기위해서는 복잡한 벡터 연산을 하여야 하지만 패킷 소프트웨어의 특정함수를 사용하여 쉽게 해석할 수가 있다. 그러나 최근에는 상용 프로그램의 발전에 따라 동특성 해석을 위한 상태 공간 모델을 대화형 도형 처리를 하여 매우 간단하게 동특성을 시뮬레이션 할 수 있는 방법이 제공되고 있다. 본 논문은 운동하는 물체의 동특성 해석을 하는 데 교육용으로 활용할 수 있는 시뮬레이터를 개발하는 목적으로 항공기의 세로 동특성 해석을 위한 시뮬레이션을 수행하고자 하였으며 항공기 세로 안정성에 대한 과도응답 특성을 해석하는 시뮬레이터를 설계하였다.
Up to now, a number of models have been proposed and discussed to describe a wide range of inelastic behaviors of materials. The fetal problem of using such models is however the existence of model errors, and the problem remains inevitably as far as a material model is written explicitly. In this paper, the authors define the implicit constitutive model and propose an implicit viscoplastic constitutive model using neural networks. In their modeling, inelastic material behaviors are generalized in a state space representation and the state space form is constructed by a neural network using input output data sets. A technique to extract the input-output data from experimental data is also described. The proposed model was first generated from pseudo-experimental data created by one of the widely used constitutive models and was found to replace the model well. Then, having been tested with the actual experimental data, the proposed model resulted in a negligible amount of model errors indicating its superiority to all the existing explicit models in accuracy.
디지틀 필터 설계에 있어 最小化 誤差 문제는 유한 어장의 실제적 필요성 때문에 제기되는데 이들 오차는 係數 量子化 誤差와 Round off 誤差로 분류된다. 본 논문에서는 이들 오차를 분석하고 감소시키기 위하여 임펄스 설계 명세로부터 직접 최소 係數 量子化 실현을 유도하고 또한 최소 量子化 誤差와 최소 Round off 誤差 실현 사이의 등가 변환 관계로부터 最適 實現 狀態 空間 디지틀 필터를 설계한다. 이러한 방법은 근사화된 3차 모델의 시뮬레이션에 의하여 분석되어 지는데 量子化 誤差 문제에 있어서 직접형이나 종속형 실현보다 우수한 특성을 갖는다.
Active vibration control of intelligent laminated composite plates is performed experimental1y Laminated composite place is modeled by the system identification method. For the system identification process, the laminated composite place is excited by two piezoelectric actuators with PRBS signals. At the same time, the displacement of the laminated composite plate is measured by a gap sensor. From these excited PRBS signals and the measured displacement sequence, system parameters of the laminated composite plate are estimated using a recursive prediction error method. Model of the laminated composite plate with two piezoeletric actuators is assumed to be the form of ARMAX. From the estimated ARHMAX model, a state space equation of the observable canonical form is obtained. With this state space equation, a controller and an observer for active vibration control is designed using the optimal control method. Controller and observer are implemented on a digital system. Experiments on the vibration control are Performed with changing the outer layer fiber orientation of intelligent composite plates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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