The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.37
no.2
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pp.122-129
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1988
A design method of decentralized state observer for large scale interconnected systems is proposed by the use of interconnection rejection approach and interconnection modelling technique. The proposed design method is developed based on the interconnection partitioning. Therefore partitioning conditions are suggested. And the conditions for observer pole assignment and observer parameter determination procedures are described for possible interconnection patterns. The decentralized state observer gives good estimates without any information on the interconnection variables and estimations. In addition, a numerical example is given to explain the design procedures and to show the estimation performance of the decentralized observer.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.4
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pp.423-429
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2011
This paper deals with the observer-based decentralized fuzzy controller design for nonlinear interconnected system for PEMFC. The nonlinear interconnected system is represented by a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. Based on T-S fuzzy interconnected system, the fuzzy observer and the decentralized fuzzy controller are designed. The stability condition of the closed-loop system with the proposed controller is represented to the linear matrix inequality (LMI) form, and the observer and control gain s are obtained by LMI. An example is given to show the verification discussed throughout the paper.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.1
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pp.15-21
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2017
In this paper, the decentralized fuzzy observer design technique is presented for discrete-time nonlinear interconnected systems, which are assumed to be with unknown interconnections. To design the decentralized fuzzy observer, the design problem is considered and the performance function is defined to solve the design problem. Based on the performance function, the sufficient condition is derived for the observer design, and its condition is formulated into linear matrix inequalities. Finally, by the simulation result, the validity of the proposed observer design technique is shown.
Benmansour, K.;Bouchhida, O.;Tlemcani, A.;Leon, J. De;Djemail, M.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.5
no.4
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pp.580-591
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2010
This paper deals with an observer design for a P-Cell Chopper. The goal is to reduce drastically the number of sensors in such system by using an observer in order to estimate all the capacitor voltages. Furthermore, considering an instantaneous model of a p-cell chopper, an interconnected observer is designed in order to estimate the capacitor voltages and some parameters of the model. This is realized by using only the load current measurement. Simulation results are given in order to illustrate the performance of such observer. To show the validity of our approach, experimental based a DSP results are presented.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.5
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pp.451-456
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2015
In this paper, an observer-based decentralized fuzzy controller is designed for discrete-time interconnected fuzzy systems. Based on the fuzzy subsystem of the interconnected fuzzy system, the observer-based decentralized fuzzy controller is considered. By using the fuzzy subsystem and the observer-based decentralized fuzzy controller, the closed-loop system is obtained. From the closed-loop system, the stability condition with the maximum interconnection bound is developed, and its sufficient condition is represented as the linear matrix inequality (LMI). Finally, the numerical example is provided to verify the effectiveness of the proposed technique.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.2
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pp.158-162
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1998
We study the decentralized stabilization problem of linear time-invariant large-scale interconnected systems with delays without any system structure. We obtain sufficient stability conditions for interconnected systems which are equivalent to disturbance attenuation of some scaled system. A decentralized output-feedback controller is obtained using standard H$\infty$ control theory. The obtained controller is delay-independent. We also obtain an observer for the interconnected system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.174-180
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2012
This paper proposes a decentralized adaptive output-feedback controller design for nonlinear interconnected systems with unknown time delays. The interaction terms with unknown delays are related to all states of subsystems. The time-delayed functions are compensated by using appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals and function approximation technique. The observer dynamic surface design technique is employed to design the proposed memoryless local controller for each subsystem. In addition, we prove that all signals in the closed-loop system are semiglobally uniformly bounded and control errors converge to an adjustable neighborhood of the origin.
A new approach for optimal decentralized load-frequency control in a multi-area interconnected power system is presented, which includes the optimal determination of decentralized load-frequency controller, observer for unmeasurable local states and load disturbances, quadratic estimator for tie-line power flow information transmitted at intervals. The optimal design of the decentralized controller is based on a modified application of the singular perturbation theory, and the decentralized Luenberger obeserver uses techniques of state augmentation for exponential disturbance functions and the representation of tie-line power flow states as non-directly-controlled inputs. The approach presented herein is numerically tested through Elgerd's two-area load-frequency system model, and the results demonstrate remarkable advantages over the conventional ones.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.5
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pp.437-443
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2015
This paper presents face recognition based on the fusion of visible image and thermal infrared (IR) texture estimated from the face image in the visible spectrum. The proposed face recognition scheme uses a multi- layer neural network to estimate thermal texture from visible imagery. In the training process, a set of visible and thermal IR image pairs are used to determine the parameters of the neural network to learn a complex mapping from a visible image to its thermal texture in the low-dimensional feature space. The trained neural network estimates the principal components of the thermal texture corresponding to the input visible image. Extensive experiments on face recognition were performed using two popular face recognition algorithms, Eigenfaces and Fisherfaces for NIST/Equinox database for benchmarking. The fusion of visible image and thermal IR texture demonstrated improved face recognition accuracies over conventional face recognition in terms of receiver operating characteristics (ROC) as well as first matching performances.
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