Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.4
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pp.567-576
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2003
In this study, a robust controller to control pressure in a pneumatic pressure vessel with a long transmission line is proposed. Frequency response of transmission line using compressible fluid is changed by the flowing state of the fluid. So, it a fixed gain controller designed based on a model supposed the flowing state to a specific state, the performance of the control system could be degraded because of the modelling error. The controller designed in this study is composed of two parts. One is a feedback controller to improve a feedback characteristics and to compensate the influence of the variation of transfer characteristics of a transmission line owing to the change of flowing state and the other is a feedforward controller to regulate command fallowing performance. The experimental results with the designed controller show that the robustness of the control system is achieved regardless of the change of the model or the transmission line. Therefore, the designed controller can be utilized for the Performance improvement of a Pressure control system with a long transmission line using compressible fluid.
We propose an improved selective randomized load balancing (ISRLB) robust scheme under the hose uncertainty model for a special double-hop routing network architecture. The ISRLB architecture maintains the resilience properties of Valiant's load balancing and reduces the network cost/propagation delay in all other robust routing schemes.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.3
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pp.562-568
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1998
During the past three decades, several techniques have been suggested for robust performance design of multivariable systems within the framework of Quantitative Feedback Theory. They are all characterized and limited by the use of loop transmission inversion. A new approach within framework is described which leads to a design tehnique without loop transmission inversion. Complete sequential design algorithms are derived for performance specifications in terms of plant input disturbance, sensitivity, complimentary sensitivity and control effort.
A fault on the transmission line results in the variation of reactance and parametric uncertainties in the power system dynamics. In this case, we need a robust control to cope with these uncertainties. A sliding mode control, a sort of robust control, is known to be robust to parametric or state-dependent uncertainties if the bounding function of uncertain terms is determined a priori. However, in general, we can not readily determine the bounding function for the complex systems. Hence, in this paper we introduce a fuzzy system which can estimate the bounding function in relatively simple way. By the use of the proposed fuzzy system, determination of bounding function is made easier. We applied the proposed scheme to the stabilization of power system under the sudden fault on the transmission lines. The simulation result verifies the effectiveness of the scheme.
In this paper, we address a new robust optimization problem in a multiuser multiple-input single-output broadcasting system with simultaneous wireless information and power transmission, where a multi-antenna base station (BS) sends energy and information simultaneously to multiple users equipped with a single antenna. Assuming that perfect channel-state information (CSI) for all channels is not available at the BS, the uncertainty of the CSI is modeled by an Euclidean ball-shaped uncertainty set. To optimally design transmit beamforming weights and receive power splitting, an average total transmit power minimization problem is investigated subject to the individual harvested power constraint and the received signal-to-interference-plus-noise ratio constraint at each user. Due to the channel uncertainty, the original problem becomes a homogeneous quadratically constrained quadratic problem, which is NP-hard. The original design problem is reformulated to a relaxed semidefinite program, and then two different approaches based on convex programming are proposed, which can be solved efficiently by the interior point algorithm. Numerical results are provided to validate the robustness of the proposed algorithms.
A robust economic dispatch algorithm involving transmission losses is proposed and investigated for a possibility of on-line applications. In this paper, the penalty factors are calculated directly from transposed Jacobian of load flow analysis with advantages of superiority to B-coefficients method based on its computation time and suitability for real time application since the approach is based on a current system condition. The proposed algorithm is systematically handling the generation capacity constraints with transmission losses. Implementation of the algorithm for IEEE systems and EPRI Scenario systems shows that computation time is enough to apply on-line economic dispatch to large power system and production cost is saved compared with the crude classical economic dispatch algorithm without considering transmission losses.
Kim Sung-Hoon;Ji Kum-Ran;Lee Jae-Youn;Kim Seung-Won;Lee Soo-In;Kim Chang-Joong;Lee Ho-Kyoung
Journal of Broadcast Engineering
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v.10
no.1
s.26
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pp.14-21
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2005
This paper described an Enhanced-xVSB system for improving mobile/pedestrian reception performance to the ATSC(Advanced Television System Committee) DTV 8-VSB transmission standard. E-xVSB system can transmit a mixture of normal (8-VSB) stream and enhanced (robust) stream. The robust stream has a higher threshold of visibility (TOV) compared to the standard stream, and legacy receivers ignore the robust packets. Thus, Enhanced-xVSB system is fully backward compatible with a current ATSC standard. For mobile and portable reception support, E-xVSB system adopts a reduced constellation methodas well as enhanced trellis-coded modulation scheme. E-xVSB system supports a variety of enhanced modulation schemes : Pseudo-2VSB, Enhanced-4VSB, modified Enhanced-8VSB and Hybrid-VSB. Proposed E-xVSB system performs well under serious dynamic multipath reception environment.
In this paper we propose a robust clustered croup Multicast in Ad-hoc network. The proposed scheme applies to weighted clustered Algorithm. Ad-hoc network is a collection of wireless mobile hosts forming a temporary network without the aid of any centralized administration or reliable support services such as wired network and base station. In ad hoc network routing protocol because of limited bandwidth and high mobility robust, simple and energy consume minimal. WCGM method uses a base structure founded on combination weighted value and applies combination weight value to cluster header keeping data transmission by scoped flooding, which is the advantage of the exiting FGMP method. Because this method has safe and reliable data transmission, it shows the effect to decrease both overhead to preserve transmission structure and overhead for data transmission.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.91-102
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2022
With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.
In this paper, a robust wireless sensor network configuration design method is proposed to develop the optimal configuration under the consideration of sensor failure and energy consumption. A malfunctioned sensor in a wireless sensor network may lead to data transmission failure of the entire sensing cluster, inducing severe deterioration in system identification performance. The proposed method determines a wireless sensor network configuration that is robust against sensor failure. By utilizing Bayesian inference, we introduce a robust indicator to evaluate the impact on estimation accuracy of sensor configurations with various malfunctioned sensors. Moreover, a network formation strategy is proposed to optimize the energy efficiency of the wireless sensor network configuration. Therefore, the resultant robust wireless sensor network configuration can operate with the minimum energy consumption while the measurement information of the sensor network with malfunctioned sensors can be guaranteed. The proposed method is illustrated by designing the robust wireless sensor network configurations of a truss model and a bridge model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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