일반적으로 2차원 Poisson 방정식을 풀기 위해 유한 차분법을 이용하여 tridiagonal block Toeplitz 선형방정식을 얻는다. 이 선형방정식의 독특한 형태를 활용하기 위해 Lyapunov 방정식으로 변화시킨 다음 이산정현변환(DST)을 이용해서 대각선 행렬로 만들면 계산이 용이해진다. 또 DST는 FFT를 이용해 계산할 수 있으므로 고속 계산이 가능하다. FFT를 병렬로 처리하기 위해 프로세서가 4,096개인 SIMD 컴퓨터 MP-2에서 시뮬레이션했다. 본 논문에서는 알고리즘 유도, 매핑 및 시뮬레이션 결과를 제시했다.
This paper presents an optimization algorithm for a stable Self Dynamic Neural Network(SDNN) using genetic algorithm. Optimized SDNN is applied to a problem of controlling nonlinear dynamical systems. SDNN is dynamic mapping and is better suited for dynamical systems than static forward neural network. The real-time implementation is very important, and thus the neuro controller also needs to be designed such that it converges with a relatively small number of training cycles. SDW has considerably fewer weights than DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The object of proposed algorithm is that the number of self dynamic neuron node and the gradient of activation functions are simultaneously optimized by genetic algorithms. To guarantee convergence, an analytic method based on the Lyapunov function is used to find a stable learning for the SDNN. The ability and effectiveness of identifying and controlling a nonlinear dynamic system using the proposed optimized SDNN considering stability is demonstrated by case studies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2490-2506
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2022
In Mobile Edge Computing (MEC), attackers can speculate and mine sensitive user information by eavesdropping wireless channel status and offloading usage pattern, leading to user privacy leakage. To solve this problem, this paper proposes a Privacy-preserving and Energy-efficient Offloading Algorithm (PEOA) based on Lyapunov optimization. In this method, a continuous Markov process offloading model with a buffer queue strategy is built first. Then the amount of privacy of offloading usage pattern in wireless channel is defined. Finally, by introducing the Lyapunov optimization, the problem of minimum average energy consumption in continuous state transition process with privacy constraints in the infinite time domain is transformed into the minimum value problem of each timeslot, which reduces the complexity of algorithms and helps obtain the optimal solution while maintaining low energy consumption. The experimental results show that, compared with other methods, PEOA can maintain the amount of privacy accumulation in the system near zero, while sustaining low average energy consumption costs. This makes it difficult for attackers to infer sensitive user information through offloading usage patterns, thus effectively protecting user privacy and safety.
In this paper we present initial convergence properties of the Kalman filtering algorithm, we put an arbitrary small positive correlation matrix as an initial condition in the recursive algorithm. This arbitrary small initial condition perturbs the Kalman filtering algorithm and may lead to initial instability. We derive a condition which insures the stable operation of the Kalman filtering algorithm from the stochastic Lyapunov difference equation.
The wheel slip control systems are able to control the braking force more accurately and can be adapted to different vehicles more easily than conventional ABS systems. In order to achieve the superior braking performance through the wheel-slip control, real-time information such as the tire braking force at each wheel is required. In addition, the optimal target slip values need to be determined depending on the braking objectives such as minimum braking distance, stability enhancement, etc. In this paper, a robust wheel slip controller is developed based on the adaptive sliding mode control method and an optimal target slip assignment algorithm. An adaptive law is formulated to estimate the longitudinal braking force in real-time. The wheel slip controller is designed using the Lyapunov stability theory and considering the error bounds in estimating the braking force and the brake disk-pad friction coefficient. The target slip assignment algorithm is developed for the maximum braking force and searches the optimal target slip value based on the estimated braking force. The performance of the proposed wheel-slip control system is verified In simulations and demonstrates the effectiveness of the wheel slip control in various road conditions.
본 논문은 에너지소산 제어알고리듬의 제어이득 산정에 관하여 연구하였다. Lyapunov안정성이론에 기초하여 속도 되먹임 포화제어알고리듬, 뱅뱅제어 알고리듬 그리고 에너지게인 제어알고리듬을 제안하였고, 이 알고리듬의 성능을 평가하고 비교하였다. 속도 되먹임 포화제어알고리듬과 에너지게인 제어알고리듬에서는 포화현상을 고려하였고, 뱅뱅제어에서는 경계층을 이용하여 채터링현상을 고려하였다. 수치적인 해석을 통해서 제안된 제어알고리듬이 바람하중에 의해 야기되어지는 구조물의 에너지를 효과적으로 소산시킬 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 구조적으로 유연한 특성을 갖는 교량 구조물을 대상으로 외력에 의해 발생되는 진동을 실시간으로 제어하고자 실험적 연구를 수행하였다. 여기서 진동제어를 위한 교량 구조물은 서해대교를 규모화 한 모형 교량 구조물을 사용하였고, 실험실 여건을 고려해 규모화 된 El-centro 지진파형으로 구조물을 가진하였다. 또한, 교량 상판 중앙지점에는 전자석이 채용된 전단형 MR 댐퍼를 설치하여 발생된 진동을 제어하도록 하였고, 동시에 변위계 및 가속도계를 설치하여 구조물의 응답(변위, 가속도)을 획득하였다. 이때 진동제어의 실험은 크게 비-제어, 수동 on/off 제어, 그리고 Lyapunov 안정도 이론에 의한 실시간 피드백 진동제어방법을 이용하여 수행하였고, 이때 진동제어의 효과는 상판 중앙지점에 대하여 비-제어 시 기준 각 실험방법 별 절대최대변위와 절대최대가속도 그리고, 인가전압의 소모량으로 평가하였다. 진동제어실험의 결과로부터, Lyapunov 제어방법은 구조물의 발생 변위 및 가속도를 효과적으로 감소시켰으며, 특히 진동제어 시 요구되는 외부 인가전압의 소비를 크게 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성한 실시간 준능동 피드백 진동제어 시스템은 구조물에 발생된 진동을 제어 관리하기 위한 적극. 효율적인 방법으로 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.
This paper presents a new state feedback control approach for communication networks based control systems in which control input and output observation time-delay natures are generally occurred in practice. We first establish a generic state feedback control framework based on well-known linear system theory. A maximum time-delay value which allows critical stability of whole control system are defined to make a positive definite Lyapunov function which is mathematically composed of controlled system states. We analytically derive its control parameters by using a steepest descent optimization method in order to guarantee a stability condition through Lyapunov theory. Computer simulation is numerically carried out for demonstrating reliability of the proposed NCS algorithm and a comparative study is accomplished to prove its superiority for which the traditional control approach for NCS is made use of under same simulation scenarios.
비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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