An analysis and design of large-scale linear multivariable systems often requires to be block triangularized form for good sensitivity of the systems when their poles and zeros are varied. But the decomposition algorithms presented up to now need a procedure of permutation, rescaling and a solution of nonlinear algebraic equations, which are usually burden. To avoid these problem, in this paper we develop a newly alternative block triangular decomposition algorithm which used the generalized matrix sign function on the Z-plane. Also, the decomposition algorithm demonstrated using the fifth order linear model of a distillation tower system.
In this paper Legendre wavelets are used to approximate the solutions of linear time-invariant system. The Legendre wavelet and its integral operational matrix are presented and an efficient algorithm to solve the Sylvester matrix equation is proposed. The algorithm is based on the decomposition of the Sylvester matrix equation and the preorder traversal algorithm. Using the special structure of the Legendre wavelet's integral operational matrix, the full order Sylvester matrix equation can be solved in terms of the solutions of pure algebraic matrix equations, which reduce the computation time remarkably. Finally a numerical example is illustrated to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
This study intends to explore dynamic interaction behaviors between actively controlled maglev vehicle and guideway girders by considering the nonlinear forms of electromagnetic force and current exactly. For this, governing equations for the maglev vehicle with ten degrees of freedom are derived by considering the nonlinear equation of electromagnetic force, surface irregularity, and the deflection of the guideway girder. Next, equations of motion of the guideway girder, based on the mode superposition method, are obtained by applying the UTM-01 control algorithm for electromagnetic suspension to make the maglev vehicle system stable. Finally, the numerical studies under various conditions are carried out to investigate the dynamic characteristics of the maglev system based on consideration of the linear and nonlinear electromagnetic forces. From numerical simulation, it is observed that the dynamic responses between nonlinear and linear analysis make little difference in the stable region. But unstable responses in nonlinear analysis under poor conditions can sometimes be obtained because the nominal air-gap is too small to control the maglev vehicle stably. However, it is demonstrated that this unstable phenomenon can be removed by making the nominal air-gap related to electromagnetic force larger. Consequently it is judged that the nonlinear analysis method considering the nonlinear equations of electromagnetic force and current can provide more realistic solutions than the linear analysis.
This paper presents the motion accuracy simulation considering loads such as workpiece weight, cutting force, cogging force of a linear motor, and force caused by misalignment and runout error of a ballscrew in linear motion units. The transfer function method is basically utilized to estimate 5-DOF motion errors, together with the equilibrium equations of force and moment on the table. The transfer function method is modified in order to consider clearance changed according to the loads in the double sided hydrostatic/aerostatic bearings. Then, the analytic model for predicting the 5-DOF motion errors is proposed with the modified transfer function method. Motion errors were simulated under different loading conditions in the linear motion units using hydrostatic, aerostatic, and linear motion bearings, respectively. And the proposed analytic model was verified by comparing the estimated and measured motion errors.
Song, Il Young;Song, Jin Mo;Jeong, Woong Ji;Gong, Myoung Sool
센서학회지
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제28권4호
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pp.216-220
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2019
In this paper, we propose a finite memory filter (estimator) for discrete-time stochastic linear systems with delays in state and measurement. A novel filtering algorithm is designed based on finite memory strategies, to achieve high estimation accuracy and stability under parametric uncertainties. The new finite memory filter uses a set of recent observations with appropriately chosen initial horizon conditions. The key contribution is the derivation of Lyapunov-like equations for finite memory mean and covariance of system state with an arbitrary number of time delays. A numerical example demonstrates that the proposed algorithm is more robust and accurate than the Kalman filter against dynamic model uncertainties.
Jang Seok-Myeong;Choi Jang-Young;Cho Han-Wook;Lee Sung-Ho
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권2호
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pp.154-161
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2005
In the machine tool industry, direct drive linear motor technology is an interesting means to achieve high acceleration, and to increase reliability. This paper analyzes and compares the characteristics of a tubular linear motor with Halbach and radial magnet array, respectively. First, the governing equations are established analytically in terms of the magnetic vector potential and two dimensional cylindrical coordinate systems. Then, we derive magnetic field solutions due to the PMs and the currents. Motor thrust, flux linkage and back emf are also derived. The results are shown to be in good conformity with those obtained from the commonly used finite element method. Finally, control parameters are obtained from analytical solutions.
This paper offers an analysis of how students reasoned with the dynamic parameter time to support their mathematical activity and deepen their understandings of mathematical concepts. This mathematical thinking occurred as they participated in a differential equations class before, during, and instruction on solutions to linear systems of differential equations. Students participated in the following identified mathematical practices related to parametric reasoning during this time period: reasoning simultaneously in a qualitative and quantitative manner, reasoning by moving from discrete to continuous imaging of time, and reasoning by imagining the motion. Examples of this reasoning are provided in this report. Implications of this research include the possibility that instructional activities can build on this reasoning to help students learn about the mathematics of change at the middle school, high school, and the university.
Abdelhak, Zohra;Hadji, Lazreg;Daouadji, T. Hassaine;Adda Bedia, E.A.
Smart Structures and Systems
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제18권2호
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pp.267-291
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2016
In this research work, an exact analytical solution for thermal buckling analysis of functionally graded material (FGM) sandwich plates with clamped boundary condition subjected to uniform, linear, and non-linear temperature rises across the thickness direction is developed. Unlike any other theory, the number of unknown functions involved is only four, as against five in case of other shear deformation theories. The theory accounts for parabolic distribution of the transverse shear strains, and satisfies the zero traction boundary conditions on the surfaces of the plate without using shear correction factor. A power law distribution is used to describe the variation of volume fraction of material compositions. Equilibrium and stability equations are derived based on the present refined theory. The non-linear governing equations are solved for plates subjected to simply supported and clamped boundary conditions. The thermal loads are assumed to be uniform, linear and non-linear distribution through-the-thickness. The effects of aspect and thickness ratios, gradient index, on the critical buckling are all discussed.
This paper deals with robust stability of linear time-invariant (LTI) systems with unstructured uncertainties. A new relation between uncertainties and system poles perturbed by the uncertainties is derived from a graphical analysis. A stability criterion for LTI systems with uncertainties is proposed based on this result. The migration range of the poles in the proposed criterion is represented as the bound of uncertainties, the condition number of a system matrix, and the disc containing the poles of a given nominal system. Unlike the existing methods depending on the solutions of algebraic matrix equations, the proposed criterion provides a simpler way which does not involves algebraic matrix equations, and a more flexible root clustering approach by means of adjusting the center and the radius of the disc as well as the condition number.
A weighing system calculates the bucket's excavation amount of an excavator. Usually, the excavation amount is computed by the excavator's motion equations with sensing data. But these motion equations have computing errors that are induced by assumptions to the linear systems and identification of the equation's parameters. To reduce computing errors, some commercial weighing system incorporates particular motion into the excavation process. This study introduces a linear regression model on an artificial neural network that has fewer predicted errors and doesn't need a particular pose during an excavation. Time serial data were gathered from a 30tons excavator's loading test. Then these data were preprocessed to be adjusted by MPL (Multi Layer Perceptron) or CNN (Convolutional Neural Network) based linear regression models. Each model was trained by changing hyperparameter such as layer or node numbers, drop-out rate, and kernel size. Finally ID-CNN-based linear regression model was selected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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