In this paper a discrete time model for the identification of nonlinear vibration system with stick-slip friction is proposed. The proposed model can handle the highly nonlinear behavior of the friction such as stick-slip phenomenon and Stribeck effect. The basic idea of the proposed model is as follows : If the nonlinearity of the system can be predicted as a simple function then this nonlinear function term cab be directly used in the discrete time model. By doing this the number of nonlinear terms in the model can be much less than those of NARMAX model which is widely used nonlinear discrete model. The simulation result shows that the proposed model can estimate the response of the nonlinear vibration system with stick-slip friction very well with less computational effort.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.157-160
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1996
Physical systems axe generally continuous-time in nature. However as the data measured from these systems is generally in the form of discrete samples, and most modern signal processing is performed in the discrete-time domain, discrete-time models are employed. This paper describes methods for estimating the coefficients of continuous-time system within a closed loop control system. The method employs a recursive estimation algorithm to identify the coefficients of a discrete-time bilinear-operator model. The coefficients of the discrete-time bilinear-operator model closely approximate those of the corresponding continuous-time Laplace transform transfer function.
Estimating the accurate internal state of lithium ion batteries to increase their safety and efficiency is crucial. Various algorithms are used to estimate the internal state of a lithium ion battery, such as the extended Kalman filter and sliding mode observer. A state-space model is essential in using algorithms to estimate the internal state of a battery. Two principal methods are used to express the state-space model, namely, continuous time and discrete time. In this work, the extended Kalman filter is employed to estimate the internal state of a battery. Moreover, this work presents and analyzes the estimation performance of algorithms consisting of a continuous time state-space model and a discrete time state-space model through static and dynamic profiles.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.352-355
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1995
In this paper, estimation error bounds of the optimal FIR (Finite Impulse Response) filter, which is proposed by Kwon et al.[1, 2], are presented in discrete-time systems with the model uncertainty. Performance bounds are here represented by the upper bounds on the difference of the estimation error covariances between the nominal and real values in case of the systems with the noise or model parameter uncertainty. The estimation error bounds of the discrete-time optimal FIR filter is compared with those of the Kalman filter via a numerical example applied to the simulation problem by Toda and Patel[3]. Simulation results show that the former has robuster performance than the latter.
This paper investigates the dynamics and stability of steady states in a continuous and discrete-time single-mode laser system. By using an explicit criteria we explored the Neimark-Sacker bifurcation of the single mode continuous and discrete-time laser model at its positive equilibrium points. Moreover, we discussed the parametric conditions for the existence of period-doubling bifurcations at their positive steady states for the discrete time system. Both types of bifurcations are verified by the Lyapunov exponents, while the maximum Lyapunov ensures chaotic and complex behaviour. Furthermore, in a three-dimensional discrete-time laser model, we used a hybrid control method to control period-doubling and Neimark-Sacker bifurcation. To validate our theoretical discussion, we provide some numerical simulations.
DEVS 형식론은 이산 사건 시스템을 계층적이고 모듈러하게 표현할 수 있다. MATLAB/Simulink는 연속 시스템과 이산 시간 시스템을 모델링하고 시뮬레이션을 수행하는 데 널리 쓰인다. 본 논문은 MATLAB/Simulink 환경에서 DEVS 형식론을 구현하는 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법론을 이용하여MATLAB/Simulink에서 제공하는 다양한 공학 방정식과 알고리즘을 사용할 수 있다. 또한 동일한 시뮬레이션 환경에서 연속 시스템과 이산 사건 시스템이 혼합된 하이브리드 시스템에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이를 위해 본 논문은 Simulink-DEVS 모델과 이 모델을 시뮬레이션을 수행하는 데 필요한 시간 진행 알고리즘을 제안한다. 특히 시간 진행 알고리즘은 시스템의 유형에 상관없이 적절한 시간 진행을 수행한다. 두 가지 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 효용성을 입증한다.
In this paper, we study real-time error in the context of monitoring a binary information source through a delay system. To derive the average real-time error, we model the delay system as a discrete time Geo/D/1/1 queueing model. Using a discrete time three-dimensional Markov chain with finite state space, we analyze the queueing model. We also perform some numerical analysis on various system parameters: state transition probabilities of binary information source; transmission times; and transmission frequencies. When the state changes of the information source are positively correlated and negatively correlated, we investigate the relationship between transmission time and transmission frequency.
Capacity planning plays an important role not only for master production plan but also for facility or layout design in shipbuilding. Product work breakdown structure, attributes of production resources, and production method or process data are associated in order to make the discrete event simulation model of shipyard layout plan. The production amount of each process and the process time is assumed to be stochastic. Based on the stochastic discrete event simulation model, the production capacity of each facility in shipyard is estimated. The stochastic model of product arrival time, process time and transferring time is introduced for each process. Also, the production capacity is estimated for the assumed master production schedule.
This paper addresses on a $H_{\infty}$ sampled-data stabilization of a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system. The sampled-data stabilization problem is formulated as a discrete-time stabilization one via a direct discrete-time design approach. It is shown that the sampled-data fuzzy control system is asymptotically stable whenever its exactly discretized model is asymptotically stable. Based on an exact discrete-time model, sufficient design conditions are derived in the format of linear matrix inequalities (LMIs). An example is provided to illustrate the effectiveness of the proposed methodology.
In this study, a controller design method is proposed for controlling the discrete-time chaotic systems efficiently. The proposed control method is based on Generalized Predictive Control and uses NARMAX models as controlled models. In order to evaluate the performance of the proposed method, a proposed controller is applied to discrete-time chaotic systems, and then the control performance and initial sensitivity of the proposed controller are compared with those of the conventional model-based controler through computer simulations. Through simulations results, it is shown that the control performance of the proposed controller is superior to that of the conventional model-based controller and shown that the peorposed controller is less sensitive to initial values of discrete-time chaotic systems in comparison with the conventional model-based controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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