The paper treats the nonlinear robust control of Chua's circuit having Chuar's diode as an element based on the internal model principle. The Chua's diode has unknown nonlinear parameters and the circuits parameters are alos assumend unknown. Nonlinear regulator equations are established to obtain 3-fold equilibrium equations on which the output error is zero. Also an internal model of the 3-fold exosystem is constructed for obtaining the control law. Pole Placement method is used for obtaining the feeback control law. Simulation results are presented for tracking the sinusoidal and constant reference input signal. Asymptotic trajectory control and the suppression of chaotic motion in spite of uncertainties in the system are accomplished.
This study aims at the observation of some analytical levels-especially those of syntactico-semantical- of the visual expressions in general. As far as the syntactical parts are concerned, there were two steps to be approached. One is to select the paradigms according to the Saussure-Hambidgean suggestions, the other to derive syntagmas from what is called the 'chaos-system', one of nonlinear dynamics. In result, paradigms could be acquired 5 sorts with its so many varieties, as visual templates(VT), supplemented by their reciprocals(R) and complements(CLE), and syntagmas five orbits from each constant c=0 to c=10. In additional, in connection with semantic parts, the study introduced a Gremasian model of discourses and narratives for the interpretation of signifiers. By this, we could cover the conjunctive relationships(+) and the disjunctive(-) of the whole structure of visual expression. Finally, we certified that the above could be fully approved in terms of recent worldly cognitive scientic psychological discoveries.
In this paper, we presented a predictive control technique, which is based on wavelet neural network (WNN), for the control of chaotic systems whose precise mathematical models are not available. The WNN is motivated by both the multilayer feedforward neural network definition and wavelet decomposition. The wavelet theory improves the convergence of neural network. In order to design predictive controller effectively, the WNN is used as the predictor whose parameters are tuned by error between the output of actual plant and the output of WNN. Also the training method for the finding a good WNN model is the Extended Kalman algorithm which updates network parameters to converge to the reference signal during a few iterations. The benefit of EKF training method is that the WNN model can have better accuracy for the unknown plant. Finally, through computer simulations, we confirmed the performance of the proposed control method.
In general, non-stationary or chaos time series forecasting is very difficult since there exists a drift and/or nonlinearities in them. To overcome this situation, we suggest a new prediction method based on multiple model TS fuzzy predictors combined with preprocessing of time series data, where, instead of time series data, the differences of them are applied to predictors as input. In preprocessing procedure, the candidates of optimal difference interval are determined by using con-elation analysis and corresponding difference data are generated. And then, for each of them, TS fuzzy predictor is constructed by using k-means clustering algorithm and least squares method. Finally, the best predictor which minimizes the performance index is selected and it works on hereafter for prediction. Computer simulation is performed to show the effectiveness and usefulness of our method.
We investigated the effect of Qi therapy (QT) on peripheral blood pressure (PBP), glucose, lactate dehydrogenase (LDH) and cortisol concentrations. Fourteen college students participated in receiving QT and placebo treatment. There were significant differences in embedding dimension of PBP. Plasma cortisol concentrations during QT were significantly lower than during control sessions (P
In this paper, author describe the simulation results concerning the period doubling bifurcation route to chaos of DC/DC boost converter under current mode control to show that it is common phenomena on switching regulator when parameters are improperly chosen or continuously varied beyond the ensured region by system designer. Bifurcation diagrams of periodic orbits of inductor current and capacitor voltage of DC/DC boost converter are plotted with sampled data at moment of each clock pulse causing switching on. DC/DC boost converter studied on this paper is modelled by its state space equations as per switching condition under continuous conduction mode. Current reference signal and capacitance are chosen as the bifurcation parameters and those are varied in step for iterative calculation to find bifurcation points of periodic orbits of state variables.
6 sigma is a management innovation strategy which improves most of all managerial processes including transactional and project based operations such as marketing, purchasing, accounting, and construction. Even though 6 sigma is trying to solve problems from the customer's viewpoint in the scientific manner, project leader feels some difficulties in implementation because of several reasons. Especially the difficulties are prevalent in construction site. This paper investigates the cause of the difficulties through questionnaires, analyzes the investigation results, and verifies the critical success factors of 6 sigma implementation. Factor analysis has been usually employed in reducing quantity of data and summarizing information chaos. In this study, several variables from questionnaires are grouped into just only four factors by the process of factor analysis. The critical success factors are extracted as project management system, implementation mechanism, site condition, and project ownership. Some ideas for each individual success factor are suggested, which are expected to be useful in successful implementation of 6 Sigma in construction site.
In this paper, a method for the daily maximum load forecasting which uses a chaotic time series in power system and artificial neural network. We find the characteristics of chaos in power load curve and then determine a optimal embedding dimension and delay time. For the load forecast of one day ahead daily maximum power, we use the time series load data obtained in previous year. By using of embedding dimension and delay time, we construct a strange attractor in pseudo phase plane and the artificial neural network model trained with the attractor mentioned above. The one day ahead forecast errors are about 1.4% for absolute percentage average error.
This paper describes a complexity measure algorithm based on nonlinear dynamics(chaos theory). In order to quantify complexity or regularity of biomedical signal, this paper proposed fractal dimension-1 and fractal dimension-2 algorithm with digital filter. Approximate entropy algorithm which measure a system regularity are also compared. In this paper investigate what we quantify of biomedical signal. These quantified complexity measure may be a useful information about human physiology.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.322-331
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2014
Chaotic dynamics is an active area of research in biology, physics, sociology, psychology, physiology, and engineering. This interest in chaos is also expanding to the social scientific fields such as politics, economics, and argument of prediction of societal events. In this paper, we propose a dynamic model for addiction of tobacco. A proposed dynamical model originates from the dynamics of tobacco use, recovery, and relapse. In order to make an addiction model of tobacco, we try to modify and rescale the existing tobacco and Lorenz models. Using these models, we can derive a new tobacco addiction model. Finally, we obtain periodic motion, quasi-periodic motion, quasi-chaotic motion, and chaotic motion from the addiction model of tobacco that we established. We say that periodic motion and quasi-periodic motion are related to the pre-addiction or recovery stage, respectively. Quasi-chaotic and chaotic motion are related to the addiction stage and relapse stage, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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