The authors, in this paper, investigate the degree of tracking (i.e. the weak points of Samson) to this discrete-time adaptive control system. A matter of course, the results of tracking is improved by using g given in 2.2, compared with the results of Samson. But it is a neck point that the calculation on g is very complex. So by giving the value of g suitably, it is shown that the result superior to one of Samson are taken.
In this paper, we propose an ATM switch with the rate more than gigabits per second to cope with future broadband service environments. The basic idea is to separate the connection control flow from the data information flow inside the switch. The proposed switch has a dual-plane switch matrix with the synchronous control algorithm. The queuing behaviors of the proposed switch are shown by the discrete-time queuing analysis. Numerical analyses are taken both in the non-blocking crossbar switch and the banyan switch with internal blocking. Results show that a proposed dual-plane $16{\times}16$ switch would have the acceptable performance with maximum throughput of about 95 percent.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.180-185
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2008
A new method for relative error continuous and discrete time model order reduction is proposed. The reduction technique is based on two recently developed methods, namely frequency domain balanced truncation within a frequency bound and inner-outer factorization techniques. The proposed method is of interest for practical model order reduction because in this context it shows to keep the accuracy of the approximation as high as possible without sacrificing the computational efficiency. Numerical results show the accuracy and efficiency enhancement of the method.
This paper describes the application of discrete event systems theory to the design of an automated laboratory system. Current automated laboratory systems typically consist of several interacting processes that must be carefully sequenced to avoid any possible process conflicts. Discrete Event Systems (DES) theory and Supervisory Control Theory (SCT) can be applied together as effective methods of modeling the system dynamics and designing supervisory controllers to precisely sequence the many processes that such systems might involve. Classical approaches to supervisory controller design tend to result in complex controller structures that are difficult to implement, maintain, and upgrade. In this paper, a new approach to designing supervisory controllers for automated laboratory systems is introduced. This new approach uses a modular controller structure that is easier to implement, maintain, and upgrade, and deals with "state explosion" issues in a novel and efficient way.
PLC(programmable Logic Controller)s essential components of modern automation systems encompassing almost every industry. Ladder Diagrams (LD) have been widely used in the design of such PLC since the LD is suitable for the modeling of the sequential control system. However, the synthesis of LD itself mainly depends on the experience of the industrial engineer, which may results in unstructured or inflexible design. Hence, in this paper, we propose a ladder diagram conversion algorithm which systematically produces LDs for PLCs based on discrete event models to enhance the structured and flexible design mechanism.
In this paper, a discrete-time robust current controller is proposed for PMSM drives. The structure of the proposed controller is quite simple and does not require high computational resource. The only difference of the proposed controller from the classical dead-beat controller is the integral term which can easily be implemented in a PMSM drive. The stability analysis of the proposed controller is performed accounting in parametric uncertainties, unmodelled dynamics and disturbances in the mathematical model. The boundedness of the dynamical system and asymptotic convergence of dq-axes currents to their reference values are provided under certain conditions. Various simulation and experimental studies are performed and the results taken at different operation conditions show the validity of the proposed controller.
Revenue management problems originated in the 1970's in the context of the airline industry have been successfully introduced in airline industries. It has started on the capacity control by booking classes for available seats, and has been recognized as a powerful tool to maximize the total revenue. Changing customer behavior and airline market environments, however, has required a new mechanism for improving the revenue. Dynamic pricing is one of innovative tools which is to adjust prices according to the market status. In this paper, we consider a dynamic pricing and seat control problem for discrete time horizon. The problem can be modeled as a stochastic programming problem. Applying the linear approximation technique and given the price set for each time, we suggest a mixed Integer Programming model to solve our problem efficiently. From the simulation results, we can find our model makes good performance and can be expanded to other comprehensive problems.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권2호
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pp.113-120
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1999
One of the important challenges facing control engineers in developing automated machineryis to be able to monitor the machines using remote sensors. Observrs are often used to reconstruct the machine variables of interest. However, conventional observers are unalbe to observe the machine variables when the machine models, upon which the observers are based, have inputs that cannot be measured. Since this is often the case, the authors previsously developed a steady-state optimal state and input observer for time-invariant systems [1], this paper extends that work to time-variant systems. A recursive observer, similar to a Kalman-Bucy filter, is developed . This optimal observer minimizes the trace of the error variance for discrete , linear , time-variant, stochastic systems with unknown inputs.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.47-52
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2012
This paper focuses on discrete-time sliding mode control with SIIM fuzzy adaptive switching gain. The adaptive switching gain is calculated using the simplified indirect inference fuzzy logic. Two fuzzy inputs are the normal distance from the present state trajectory to the switching function and the distance from the present state trajectory to the equilibrium state. The fuzzy output $f_{out}$(k) out f k is used to adjust the speed the adaptation law depending on the location of the state trajectory. The simulation results showed that the proposed method had no chattering in case of uncertain parameter without disturbance. Moreover the convergent rate of the switching gain was faster and more stable even in case of disturbance.
In this paper, the feedback linearization technique is used with the sliding mode control for discrete nonlinear systems. This combination of the two control techniques is achieved by Proposing a novel sliding surface which has the nominal dynamics of the original system controlled by feedback linearization technique. Its design is based on the augmented system whose dynamics have a higher order than that of the original system. The reaching Phase is removed by using an initial virtual state which makes the initial sliding function equal to zero.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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