In this paper, we developed a Receding Horizon Predictive Control for Stochastic state space models(RHPCS). RHPCS was designed to minimize a quadratic cost function. RHPCS consists of Receding Horizon Tracking Control(RHTC) and a state observer. It was shown that RHPCS is equivalent to Generalized Predictive Control(GPC) when the underlying state space model is equivalent to the I/O model used in the design of GPC. The equivalence between GPC and RHPCS was shown through. the comparison of the transfer functions of the two controllers. RHPCS provides a time-invarient optimal control law for systems for which GPC can not be used. The stability properties of RHPCS was derived. From the GPC's equivalence to RHPCS, the stability properties of GPC were shown to be the same as those for RHTC.
To address the convergence issue of power control algorithms, a number of algorithms have been developed hat shape the dynamics of up-link power control for cellular network. Power algorithms based on fixed point iterations can be accelerated by the use of various methods, one of the simplest being the use of Newton iterations, however, this method has the disadvantage which not only needs derivatives of the cost function but also may be weak to noisy environment. we showed performance of the power control schemes to solve the fixed point problem under static or stationary channel. They proved goof performance to solve the fixed point problem due to their predictor based optimal control and quadratic convergence rate. Here, we apply the proposed power control schemes to the problem of the dynamic channel or to dynamic time varying link gains. The rigorous simulation results demonstrated the validity of our approach.
In power system, economic dispatch problem is to minimize fuel cost with inequality constraints of generator output. To solve this problem it is very important to express power loss equation that have Quadratic function of generator power included B-coefficient. This paper presents a method in determining B-coefficient by use A-matrix that is calculated by power flow considering voltage dependent static load model. The proposed algorithm is tested with IEEE 6 bus sample system, which shows the result in each cases by the change of load component factor.
In the conventional $H_2$ design of PI controllers, the quadratic cost function includes only the plant output term and hence, the optimal controller often results in a very large plant input. In this paper, $H_{\infty}$ design methodology is combined with the conventional $H_2$ design to make a trade-off between the regulation of the plant input and the plant output in a systematic way.
본 논문에서는 반복법에 의한 쌍선형 시스템의 제어기 설계방법을 제안한다. 보조수열을 갖는 반복과정은 쌍선형 시스템으로부터 선형시변 시스템을 구성하는 과정에서 정의되고, 최적의 2차 가격함수를 갖는 쌍선형 시스템에서 궤환 제어기를 설계하기 위한 최적화 과정이 Riccati 접근법과 관련된 표현에 의해 주어진다. 제안된 방법에 의해서 개선된 성능과 우수한 수렴성이 성취됨을 시뮬레이션 결과에서 보인다.
This paper presents an approach to optimally design the air bearing surface (ABS) of the head slider by using the approximation methods. The reduced basis concept is used to reduce the number of design variables. In the numerical calculation, the progressive quadratic response surface modeling (PQRSM) is used to handle the non-smooth and discontinuous cost function. A multi-criteria optimization problem is formulated to enhance the flying performances over the entire recording band during the steady state and track seek operations. The optimal solutions of the sliders, whose target flying heights are 12 nm and 9 nm, are automatically obtained. The flying heights during the steady state operation become closer to the target values and the flying height variations during the track seek operation are smaller than those for the initial one. The pitch and roll angles are also kept within suitable ranges over the recording band.
A lens system of a camera module for mobile phones is comprised of the composition and design of various shapes of lens. To improve responses such as the modular transfer function (MTF), a lens system should always be constructed by considering uncertainty that can be caused by manufacturing and assembly error. In this study, tolerance optimization using the Latin Hypercube Sampling (LHS) technique is performed. In order to reduce the computational burden of the tolerance optimization process and decrease the influence from numerical noise effectively, we use the Progressive Quadratic Response Surface Modeling (PQRSM), which is one of Sequential Approximate Optimization (SAO) techniques. Using this method, we achieved optimal tolerance for each lens and obtained reliability for satisfying user‘s requirements. In addition, through the design process the manufacturing and assembly cost of a lens system was reduced.
The optimal thickness distribution of an active damping layer is sought so that it satisfies a certain constraint on the dynamic performance of a system minimizing control efforts. To obtain a topologically optimized configuration, which includes size and shape optimization, thickness of the active damping layer is interpolated using linear functions. With the control energy as the objective function to be minimized, the state error energy is introduced as the dynamic performance criterion for the system and used lot a constraint. The optimal control gains are evaluated from LQR simultaneously as the optimization of the layer position proceeds. From numerical simulation, the topologically optimized distribution of the active damping layer shows the same dynamic performance and cost as the Idly covered counterpart, which is optimized only in terms of control gains, with less amount of the layer.
This study considers an implementation of artificial neural networks to the receding horizon optimal control and is applications to power systems. The Generalized Backpropagation-Through-Time (GBTT) algorithm is presented to deal with a quadratic cost function defined in a finite-time horizon. A decentralized approach is used to control the complex global system with simpler local controllers that need only local information. A Neural network based Receding horizon Optimal Control (NROC) 1aw is derived for the local nonlinear systems. The proposed NROC scheme is implemented with two artificial neural networks, Identification Neural Network (IDNN) and Optimal Control Neural Network (OCNN). The proposed NROC is applied to a power system to improve the damping of the low-frequency oscillation. The simulation results show that the NROC based power system stabilizer performs well with good damping for different loading conditions and fault types.
An economic procedure of selective assembly is proposed when a product is composed of two mating components. The major qualify characteristic of the product is the clearance between the two components. The components are divided into several classes prior to assembly. The component characteristics are assumed to be independently and normally distributed with equal variance. The procedure is designed so that the proportions of both components in their corresponding classes are the same. A cost model is developed based on a quadratic loss function and methods of obtaining the optimal class limits as well as the optimal number of classes are provided. Formulas for obtaining the proportion of rejection and the unavailability of mating components are also provided. The proposed model is compared with the equal width and the equal area partitioning methods using a numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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