A reducing variation of quality characteristics is a typical example of quality improvement. In such a case, we treat the quality characteristic, as a response variable and need to find active factors affecting the response from many candidate factors since reducing the variation of the response will be achieved by reducing variation of the active factors. In this paper, we first derive a method of selecting an active factor by linear regression. It is well known that correlation between factors deteriorates the precision of estimators. We, therefore, examine robustness of the selecting method against the correlation in the data set and derive an evaluation method of the deterioration brought by the correlation. Furthermore, some examples of selecting and evaluation methods are shown to demonstrate practical usage of the methods.
This paper proposes a model predictive control based on the discrete Lyapunov function to improve the performance of power electronic converters. The proposed control technique, based on the finite control set model predictive control (FCS-MPC), defines a cost function for the control law which is determined under the Lyapunov stability theorem with a control error compensation. The steady state and dynamic performance of the proposed control strategy has been tested under a single phase AC/DC voltage source rectifier (S-VSR). Experimental results demonstrate that the proposed control strategy not only offers global stability and good robustness but also leads to a high quality sinusoidal current with a reasonably low total harmonic distortion (THD) and a fast dynamic response under linear loads.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.3
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pp.33-42
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2018
In the aftermath of an earthquake, seismic-damaged infrastructure systems loss estimation is the first step for the disaster response. However, lifeline systems' ability to supply service can be volatile by external factors such as disturbances of nearby facilities, and not by own physical issue. Thus, this research develops the bayesian model for probabilistic inference on common-cause and cascading failure of seismic-damaged lifeline systems. In addition, the authors present network robustness estimation metrics in the context of failure propagation. In order to quantify the functional loss and observe the effect of the mitigation plan, power and water supply system in Daegu-Gyeongbuk in South Korea is selected as case network. The simulation results show that reduction of cascading failure probability allows withstanding the external disruptions from a perspective of the robustness improvement. This research enhances the comprehensive understanding of how a single failure propagates to whole lifeline system performance and affected region after an earthquake.
The proposed algorithm uses a modified adaptive law which consists of switching -modification, normalized augmented error and low-pass filtered signal of output tracking error, furthermore, the proportional term that is a product of the output tracking error and the bounded signal having an information of output tracking error is added to the conventional control law for improvement of robustness and performance of an adaptive system. For the arbitrary nth order system, mathematical analysis and computer simulation are used to demonstrate improvement of output error characteristics, guaranteeing boundedness of all signals in the overall system.
The Quality Function Deployment(QFD) is a Quality Management technique to maximize customers' satisfaction by reflecting customer requirements into all business processes, including concept definition, product planning, parts planning, process planning, production planning, and sales planning. The basic concept of the QFD is to translate customers' requirements appropriately into engineering characteristics, into parts characteristics, into process characteristics, and into specific requirements and activities in production. In this study, we reviewed and analyzed the application process of the QFD to the development of A2 FATC (Full Automatic Temperature Controller), an automotive component developed and produced by company A. It has been reported that by applying the QFD to the development of A2 FATC, company A. achieved 34% improvement in control robustness quality characteristic, 27% improvement in deviation quality characteristic, and 30% improvement in overall quality characteristics.
This paper proposes improvement on sensorless vector control performance of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with sliding mode observer. An adaptive observer gain and second order cascade low-pass filter (LPF) were used to improve the estimation accuracy of the rotor position and speed. The adaptive observer gain was applied to suppress the chattering intensity and obtained by using the Lyapunov's stability criterion. The second order cascade LPF was designed for the system to escalate the filtering performance of the back-emf estimation. Furthermore, genetic algorithm was used to optimize the system PI controller's performance. Simulation results showed the effectiveness of the suggested improvement strategy. Moreover, the strategy was useful for the sensorless vector control of PMSM to operate on the low-speed area.
As we know, the quality of processes is technically depicted by variation, a product or process with the best quality must naturally require the variation as less as possible. The variation is usually reduced with many ways, say, by adjusting parameters settings under robust design with many turns expensive experiments. So ones are trying to reach the robustness by detecting cheap and simple methods. In this paper, a both practical and simple technique for quality improvement, namely reducing the variation, by data classification is studied. First, all possible system factors are included, which may dominate the variation law. And then we make use of the past observations and their classification as well as boxplot charts to find out the internal rule between the variation and the system factor. Next, adjust the location of the system factor according to the rule so that the variation could, to some extent, be lessened. Finally, two typical quality improvement cases based on data classification are presented.
This document traces the new technologies development based on a deep classical Hill method improvement. Based on the chaos, this improvement begins with the 256 element body construction, which is to replace the classic ring used by all encryption systems. In order to facilitate the application of algebraic operators on the pixels, two substitution tables will be created, the first represents the discrete logarithm, while the second represents the discrete exponential. At the same time, a large invertible matrix whose structure will be explained in detail will be the subject of the advanced classical Hill technique improvement. To eliminate any linearity, this matrix will be accompanied by dynamic vectors to install an affine transformation. The simulation of a large number of images of different sizes and formats checked by our algorithm ensures the robustness of our method.
This paper presents a CMAC network based controller on the basis of Lyapunov theory. CMAC network is employed to approximate and to compensate the uncertainties induced by inaccurate modelling of the system. For the improvement of robustness under the bounded disturbances and the approximation error of the CMAC, the adaptation scheme with a deadzone and an additional control input are developed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.10
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pp.639-642
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2005
In this paper, a robust nonlinear echo cancellation is proposed, where a third-order adaptive Volterra filtering is employed along with an expanded correlation LMS (ECLMS) algorithm to compensate for nonlinear distortion in the echo path. (e.g., DAC of the hybrid network). Finally, the robustness in the echo cancellation of the proposed approach is demonstrated using computer simulations, where high attenuation of echo signals is achieved even in the double-talk situation (e.n., BdB improvement in ERLE).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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