Characteristic parameter values of seismic isolators deviate from their nominal design values due to uncertainties and/or errors in their material properties and element dimensions, etc. Deviations may increase over service life due to environmental effects and service conditions. For accurate evaluation of the seismic safety level, all such effects, which would result in deviations in the structural response, need to be taken into account. In this study, the sensitivity of the probability of failure of the structures equipped with nonlinear base isolation systems to the uncertainties in various isolation system characteristic parameters is investigated in terms of various isolation system and superstructure response parameters in the context of a realistic three-dimensional base-isolated building model via Monte Carlo Simulations. The inherent record-to-record variability nature of the earthquake ground motions is also taken into account by carrying out analyses for a large number of ground motion records which are classified as those with and without forward-directivity effects. Two levels of nominal isolation periods each with three different levels of uncertainty are considered. Comparative plots of cumulative distribution functions and related statistical evaluation presented here portray the potential extent of the deviation of the structural response parameters resulting from the uncertainties and the uncertainty levels considered, which is expected to be useful for practicing engineers in evaluating isolator test results for their projects.
Many hospitals have been considering new technology such as wireless sensor network(WSN). The technology can be used to track the location of medical devices needed for inspections or repairs, and it can also be used to detect of a theft of an asset. In an asset-tracking system using WSN, acquiring the location of moving sensor nodes inherently introduces uncertainty in location determination. In fact, the sensor nodes attached to an asset are prone to failure from lack of energy or from physical destruction. Therefore, even if the asset is located within the predetermined area, the asset-tracking application could "misunderstand" that an asset has escaped from the area. This paper classifies the causes of such unexpected situations into the following five cases: 1) an asset has actually escaped from a predetermined area; 2) a sensor node was broken; 3) the battery for the sensor node was totally discharged; 4) an asset went into a shadow area; 5) a sensor node was stolen. We implemented and installed our asset-tracking system in a hospital and continuously monitored the status of assets such as ventilators, syringe pumps, wheel chairs and IV poles. Based on this real experience, we suggest how to differentiate each case of location uncertainty and propose possible solutions to prevent them.
This paper introduces the method to develop two main types of the fuzzy OEE (Overall Equipment Effectiveness) models via triangular membership function for measuring uncertainty. The fuzzy OEE includes model type 1 and model type 2. The model type 1 is used when the theoretical machine speed only reflects the time loss whereas model type 2 is used when the actual machine speed reflects both time and speed loss. Model type 2 has shown to perform a lower availability rate and a higher performance rate compared to model type 1. In addition, the fuzzy UPH (Unit Per Hour) which is derived from using the fuzzy OEE is presented to satisfy demand uncertainty. The fuzzy UPH can easily measure the fuzzy tact time and cycle time by reciprocating itself. Finally, this study demonstrates the fuzzy OEE models using IVIFS (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Set) based on the characterization via membership function, non-membership function and hesitant function. For the purpose of analyzing the fuzzy system OEE, the OEE for each machine of plant structure is considered triangular interval-valued intuitionistic fuzzy number. Regardless of plant structure, the validity degree of fuzzy membership function of system OEE decreases when the number of machine with worst value of the validity degree increases. Corresponding examples are presented in this paper for practitioner to understand the applicability and practicability of the proposed fuzzy OEE methods.
A new controller which can achieve the asymptotic tracking is proposed for the nonlinear system having a uncertainty in the input coefficient. A high gain observer is used to estimate the state variables when the nonlinear system has a modeling uncertainty. A variable structure control is used to achieve an asymptotic tracking, while ultimate boundness was achieved in the previous work. A Lyapunov analysis is used to justify the our proposal. The performance of proposed method is demonstrated via simulation.
This study suggests a new methodology for the fault diagnosis based on the signed digraph in developing the fault diagnosis system of a boiler plant. The suggested methodology uses the new model, fault-effect tree. The SDG has the advantage, which is simple and graphical to represent the causal relationship between process variables, and therefore is easy to understand. However, it cannot handle the broken path cases arisen from data uncertainty as it assumes consistent path. The FET is based on the SDG to utilize the advantages of the SDG, and also covers the above problem. The proposed FET model is constructed by clustering of measured variables, decomposing knowledge base and searching the fault propagation path from the possible faults. The search is performed automatically. The fault diagnosis system for a boiler plant, ENDS was constructed using the expert system shell G2 and the advantages of the presented method were confirmed through case studies.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.1
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pp.1-6
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2000
This paper presents a control of active suspension for quarter car model with two degree of freedom by using H$\infty$ method. Absolute velocity of car body is measured for feedback. The system parameter variations are treated with multiplicative uncertainty model. Simulation results show that the H$\infty$ control provides good trade-off between ride quality, suspension packaging and road holding constraints. The experiment with a front wheel suspension system was done to verify the simulation results.
This paper describes an effective algorithm for evaluating the reliability indices and calculating the production cost for generation system with thermal, hydro and pumped storage plants. Using the Energy Invariance property, this algorithm doesn't need deconvolution process which gives large burden in computing time. In order to consider an adaptable load model, we consider the system load with forecasting uncertainty. The proposed algorithm is applied to the KEPCO system and its result shows high accuracy and less computing time.
Park, Young-Hwan;Park, Jang-Hyun;Yoon, Tae-Woong;Park, Gwi-Tae
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.432-437
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1998
Power systems have uncertain dynamics due to a variety of effects such as lightning, severe storms and equipment failures. The variation of the effective reactance of a transmission line due to a fault is an example of uncertainty in power system dynamics. Hence, a robust controller to cope with these uncertainties is needed. Recently fuzzy controllers have become quite popular for robust control due to its capability of dealing with unstructured uncertainty. Thus in this paper we design an adaptive fuzzy controller using an input-output linearization approach for the transient stabilization and voltage regulation of a power system under a sudden fault. Simulation results show that satisfactory performance is achieved by the proposed controller.
This paper presents a design method of dynamic positioning control system for floating platform with rotatable and retractable thruster using $H_{\infty}$ control technique. The norm band of uncertainty is captured by multiplicative perturbation between nominal model and reduced order model. A controller robust to the uncertainty is designed applying $H_{\infty}$ synthesis. The control law satisfying robust stabillity and nominal performance condition is determined through the mixed sensitivity approach. The evaluation for the resultant controller obtained by $H_{\infty}$ synthesis is done through simulations of the closed loop system. The results of $H_{\infty}$ synthesis are compared to those of the traditional LQ synthesis method.
In this paper, a detection method of contradiction between input informations is proposed when the inference is processed in rule-based systems. The proposed method is accomplished by improving the label representation and the label management scheme in a conventional ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System). The Proposed method also can represent and process input informations having uncertainty values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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