The uncertainty quantification process in probabilistic Risk Assessment usually involves a specification of the uncertainty in the input data and the propagation of this uncertainty to the final risk results. The distributional sensitivity analysis is to study the impact of the various assumptions made during the quantification of input parameter uncertainties on the final output uncertainty. The uncertainty importance of input parameters, in this case, should reflect the degree of changes in the whole output distribution and not just in a point estimate value. A measure of the uncertainty importance is proposed in the present paper. The measure is called the distributional sensitivity measure(DSM) and explicitly derived from the definition of the Kullback's discrimination information. The DSM is applied to three typical discrimination information. The DSM is applied to three typical cases of input distributional changes: 1) Uncertainty is completely eliminated, 2) Uncertainty range is increased by a factor of 10, and 3) Type of distribution is changed. For all three cases of application, the DSM-based importance ranking agrees very well with the observed changes of output distribution while other statistical parameters are shown to be insensitive.
We consider a single-input-single-output nonlinear system which can be represented in a normal form. The nonlinear system has a modeling uncertainties including the input coefficient uncertainty. A high-gain observer is used to estimate the states variables to reject a modeling uncertainty. A globally bounded output feedback integral sliding mode control is proposed to stabilize the closed loop system. The proposed integral sliding mode control can asymptotically stabilize the closed loop system in the presence of input coefficient uncertainty.
Sampling based uncertainty analysis was carried out to quantify uncertainty in predictions of best estimate code RELAP5/MOD3.2 for a thermal hydraulic test (10% hot leg break LOCA) performed in the Large Scale Test Facility (LSTF) as a part of an IAEA coordinated research project. The nodalisation of the test facility was qualified for both steady state and transient level by systematically applying the procedures led by uncertainty methodology based on accuracy extrapolation (UMAE); uncertainty analysis was carried out using the Latin hypercube sampling (LHS) method to evaluate uncertainty for ten input parameters. Sixteen output parameters were selected for uncertainty evaluation and uncertainty band between $5^{th}$ and $95^{th}$ percentile of the output parameters were evaluated. It was observed that the uncertainty band for the primary pressure during two phase blowdown is larger than that of the remaining period. Similarly, a larger uncertainty band is observed relating to accumulator injection flow during reflood phase. Importance analysis was also carried out and standard rank regression coefficients were computed to quantify the effect of each individual input parameter on output parameters. It was observed that the break discharge coefficient is the most important uncertain parameter relating to the prediction of all the primary side parameters and that the steam generator (SG) relief pressure setting is the most important parameter in predicting the SG secondary pressure.
TRAN, Ha Hong;NGUYEN, Vinh Thi Hong;TRINH, Nam Hoang
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권9호
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pp.263-269
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2022
The global financial crisis of 2008-2009 and the COVID-19 pandemic that started in 2019 along with the slow and unstable recovery of the global economy have raised concerns about the impact of global uncertainty on the macroeconomics of the countries. The paper used the Structural Vector Autoregression (SVAR) model to examine the impact of global uncertainty shocks on Vietnam's economy from the period 2008-2022. We found that Vietnam's output dropped following the shock of global uncertainty, the peak was in the third month, and lasted for one year. Inflation in Vietnam had a rapid downturn in the first month, peaked in the seventh month, and took a long time to cease. When the economy experienced the shock of increased global uncertainty, Vietnam's policy interest rate was adjusted downward. Additionally, we included a long-term interest rate to consider the overall impact of monetary policy into account. A decreasing trend was also found with this rate. The global uncertainty shock effects acted as the aggregate demand shocks, reducing output and inflation as the uncertainty increases and vice versa, thus monetary policy can be used to regulate Vietnam's economy to deal with negative shocks without the trade-offs between output and inflation as aggregate supply shocks.
In this paper, a variable structure dynamic output feedback controller with an transformed sliding surface is designed for the improved robust control of a uncertain system under unmatched system uncertainty, matched input matrix uncertainty, and disturbance satisfying some conditions. This paper is extended from the results of the static output feedback VSS in [9]. To effectively remove the reaching phase problems, an initial condition of the dynamic output is determined. The previous some limitations on the dynamic output feedback variable structure controller is overcome in this systematic design. A stabilizing control is designed to generate the sliding mode on the predetermined sliding surface S=0 and as a results the closed loop exponential stability is obtained and proved together with the existence condition of the sliding mode on S=0 for all unmatched system matrix uncertainties. To show the usefulness of the algorithm, a design example and computer simulations are presented.
시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.
A simple measure of uncertainty importance based on normalized metric distance to quantify the entire change of cumulative distribution functions (CDFs) has been developed for use in probability safety assessments (PSAs). The metric distance measure developed in this study reflects the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution, white most of the existing uncertainty importance measures reflect the magnitude of relative contribution of input uncertainties to the output uncertainty. Normalization is made to make the metric distance measure a dimensionless quantity. The present measure has been evaluated analytically for various analytical distributions to examine its characteristics. To illustrate the applicability and strength of the present measure, two examples are provided. The first example is an application of the present measure to a typical problem of a system fault tree analysis and the second one is for a hypothetical non-linear model. Comparisons of the present result with those obtained by existing uncertainty importance measures show that the metric distance measure is a useful tool to express the measure of uncertainty importance in terms of the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution.
본 논문은 전력 증폭기의 출력 전력 측정에 있어 드레인에서의 부정합 정도를 고려한 정교한 측정 불확도 산출 방안을 제시하였다. 기존의 측정 불확도 산출 방법은 최적 성능을 위해 의도적인 부정합을 포함하는 전력증폭기의 정합상황을 정확히 반영하는데 한계를 가지고 있다. 이를 보완하기 위하여, 전력증폭기 드레인의 부정합 정도를 포함하는 복합 반사계수와 S-파라미터 측정 불확도를 활용한 종합적인 전력 측정 불확도를 제안하였으며, 3.7 GHz에서 동작하는 10 watt급 전력증폭기의 출력 전력을 측정한 실제 결과와 비교해 보았다. 결과적으로 제안한 합성 측정 불확도는 기존 불확도에 대비하여 10배 정도의 정교한 출력 전력의 불확도를 얻을 수 있었다.
In this paper, an integral variable structure static output feedback controller with an integral-augmented sliding surface is designed for the improved robust control of a uncertain system under unmatched system uncertainty and matched input matrix uncertainty and disturbance satisfying some conditions. To effectively remove the reaching phase problems, an output dependent integral augmented sliding surface is proposed. Its equivalent control and ideal sliding mode dynamics are obtained. The previous some limitations is overcome in this systematic design. A stabilizing control with the closed loop exponential stability is designed for all unmatched system matrix uncertainties and proved together with the existence condition of the sliding mode on S=0. To show the usefulness of the algorithm, a design example and computer simulations are presented.
본 논문은 F급 무선 전력증폭기의 설계에 있어 바이어스 전압의 불확도가 출력 전력에 미치는 영향을 분석하고, 이를 최소화하는 바이어스 조건을 도출하였다. 이를 위하여 불확도 전파이론을 활용하여 전력증폭기의 출력 전력에 대한 드레인 및 게이트 바이어스 공급 전압의 불확도가 전파되는 영향에 대하여 이론적인 해석 및 측정 민감도에 대해 분석하였으며, 1.9 GHz에서 동작하는 F급 전력증폭기 회로에서의 전력 불확도에 대한 이론적, 실험적 분석 방법을 제시하였다. 더불어, 증폭기의 성능을 유지하면서 출력 불확도를 최소화하기 위한 최적의 바이어스 조건을 도출하였다. 그 결과, 1.17 W 출력 전력에 대한 전원 공급 장치의 전압 불확도는 바이어스 조건에 따라 약 15~65 mW의 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 최적 바이어스 조건으로 측정할 경우 출력 전력은 0.37 dB 감소하는 반면에 출력 불확도는 15 mW 이하로 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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