증기발생기 수위조절계통의 무작위추출 비선형 제어계통의 경우로 연구되었다. 무작위 변수로는 시간불연속 계통의 추출시간간격 이 고려되었다. Lyapunov 함수를 구하지 않는 확률론적 Lyapunov 방법이 용되었다. 유도된 안정성 요건은 CANDU 형 원자로인 월성 1호기의 자료를 이용하여 시간 존속 모사로 검증하였다.
This paper presents the development of digital robust fuzzy controller for uncertain nonlinear systems. The proposed approach is based on the intelligent digital redesign(IDR) method with considering the relaxed stability condition of fuzzy control system. The term IDR in the concerned system is to convert an existing analog robust control into an equivalent digital counterpart in the sense of the state-matching. We shows that the IDR problem can be reduced to find the digital fuzzy gains minimizing the norm distance between the closed-loop states of the analog and digital robust control systems. Its constructive conditions are expressed as the linear matrix inequalities(LMIs) and thereby easily tractable by the convex optimization techniques. Based on the nonquadratic Lyapunov function, the robust stabilization conditions are given for the sampled-data fuzzy system, and hence less conservative. A numerical example, chaotic Lorentz system, is demonstrated to visualize the feasibility of the proposed methodology.
Background: We investigated the risk of cancer mortality according to obesity status and metabolic health status using sampled cohort data from the National Health Insurance system. Materials and Methods: Data on body mass index and fasting blood glucose in the sampled cohort database (n=363,881) were used to estimate risk of cancer mortality. Data were analyzed using a Cox proportional hazard model (Model 1 was adjusted for age, sex, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, total cholesterol level and urinary protein; Model 2 was adjusted for Model 1 plus smoking status, alcohol intake and physical activity). Results: According to the obesity status, the mean hazard ratios were 0.82 [95% confidence interval (CI), 0.75-0.89] and 0.79 (95% CI, 0.72-0.85) for the overweight and obese groups, respectively, compared with the normal weight group. According to the metabolic health status, the mean hazard ratio was 1.26 (95% CI, 1.14-1.40) for the metabolically unhealthy group compared with the metabolically healthy group. The interaction between obesity status and metabolic health status on the risk of cancer mortality was not statistically significant (p=0.31). Conclusions: We found that the risk of cancer mortality decreased according to the obesity status and increased according to the metabolic health status. Given the rise in the rate of metabolic dysfunction, the mortality from cancer is also likely to rise. Treatment strategies targeting metabolic dysfunction may lead to reductions in the risk of death from cancer.
In the previous work, the authors studied the problem of robust discretization of linear time-invariant systems with polytopic uncertainties, where linear matrix inequality (LMI) conditions were developed to find an approximate discrete-time (DT) model of a continuous-time (CT) system with uncertainties in polytopic domain. The system matrices of obtained DT model preserved the polytopic structures of the original CT system. In this paper, we extend the previous approach to solve the problem of robust discretization of polytopic uncertain systems with aperiodic sampling. In contrast with the previous work, the sampling period is assumed to be unknown, time-varying, but contained within a known interval. The solution procedures are presented in terms of unidimensional optimizations subject to LMI constraints which are numerically tractable via LMI solvers. Finally, an example is given to show the validity of the proposed techniques.
본 논문은 네트워크 상에서 구현되는 불확실 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 강인 안정화를 논의한다. 네트워크 기반 시스템에서 입력 지연은 필연적으로 발생하며 마코프 (Markov) 확률 과정으로 표현함을 가정한다. 강인 퍼지 관측기 기반 샘플치 제어기를 설계하기 위하여 입출력 단에 영차의 샘플/홀드를 가정하여 T-S 퍼지 시스템을 이산화하고 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현한다. 확률적 강인 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현된다.
The flyback converter, which can be regarded as a nonlinear time-varying system, has complex dynamics and nonlinear behaviors. These phenomena can affect the stability of the converter. To simplify the modeling process and retain the information of the output capacitor branch, a special sampled-data model of a peak current-mode (PCM) controlled flyback converter is established in this paper. Based on this, its dynamic behaviors are analyzed, which provides guidance for designing the circuit parameters of the converter. With the critical stability boundary equation derived by a Jacobian matrix, the stable operation range with a varied output capacitor, proportional coefficient of error the amplifier, input voltage, reference voltage and slope of the compensation ramp of a PCM controlled flyback converter are investigated in detail. Research results show that the duty ratio should be less than 0.5 for a PCM controlled flyback converter without ramp compensation to operate in a stable state. The stability regions in the parameter space between the output capacitor and the proportional coefficient of the error amplifier are enlarged by increasing the input voltage or by decreasing the reference voltage. Furthermore, the ramp compensation also can extend to the stable region. Finally, time-domain simulations and experimental results are presented to verify the theoretical analysis results.
본 논문에서는 적분제어기와 전차수 상태관측기로 구성되는 데드비트제어기의 설계방법을 제안하고, 기어를 포함한 직류전동기로 가동되는 회전계통 플랜트에 적용하였다. 샘플링된 연속 데이터 프로세스의 제어시스템은 샘플링사이에 리플이 없음을 보장하지 않지만, 제안된 데드비트제어시스템의 응답은 MATLAB시뮬레이션을 통한 사례연구의 결과, 상태귀환형 최적제어나 출력귀환형 제어시스템응답 등에 비하여 정정시간이 훨씬 빠름을 나타내었다. 또한 플랜트가 연속시스템이므로 시뮬레이션의 정확도를 기하기 위하여 영차홀드를 제어입력측에 삽입하여 실행하였고, 그 결과 주어진 샘플링주기 후에 오차와 리플이 없는 안정상태에 이르는 것을 보여 주었다.
본 논문은 미리 설계된 타카기-수게노 퍼지 모델 기반 아날로그 제어기를 상태 정합의 의미에서 등가인 샘플치 제어기로 효율적으로 변환하기 위해, 관측기 기반 출력 궤환 퍼지 제어기에 대한 지능형 디지털 재설계 기법을 제안한다. 아날로그 제어 시스템과 샘플치 제어 시스템 사이의 점근적 연관성을 위해 델타 연산자를 사용한다. 지능형 디지털 재설계 문제는 정합될 선형 연산자 간의 놈의 거리를 최소화하는 문제로 생각한다. 제어기 설계 조건은 선형행렬부등식의 형태로 유도되며, 디지털 재설계시 관측기와 제어기에 대한 분리 설계 조건이 만족함을 보인다.
In a conventional speed sensorless stator flux-oriented(SFO) induction motor drive system, when the estimated speed is transformed into the sample-data model using the first-forward difference approximation, the sampled data model has a modeling error which, in turn, produces an error in the rotor speed estimation. The error included in the estimated speed is removed by the use of a low pass filter (LPF). As the result, the delay of the estimated speed occurs in transients by the use of the LPF This paper investigates the problem of a conventional speed sensorless SFO system due to the delay of estimated speed in the filed weakening region. In addition, this paper proposes a method to estimate exactly speed by using Luenberger observer, The proposed method is verified by experiment with a 5-hp induction motor drive.
Purpose : The rapid development and wide popularity of Digital EEG(DEEG) is due to its convenience, accuracy and applicability for quantitative analysis. These advantages of DEEG make one hesitate to use analog EEG(AEEG). To assess the advantage of DEEG system utilizing AEEG(DAEEG) over conventional AEEG and the clinical applicability, a DAEEG system was developed and applied to animal model Methods : Sprague-Dawley rat as status epilepticus model were used for collecting the EEG data. After four epidural electrodes were inserted and connected to 8-channel analog EEG(Nihon-Kohden, Japan), continous. EEG monitoring via computer screen was done from two rats simultaneously. EEG signals through analog amplifier and filters were digitized at digital signal processor and stored in Windows-based pentium personal computer. Digital data were sampled at a rate of 200 Hz and 12 bit of resolution. Acquisition software was able to carry out 'real-time view, sensitivity control and event marking' during continuous EEG monitoring. Digital data were stored on hard disk and hacked-up on CD-ROM for off-line review. Review system consisted of off-line review, saving and printing out interesting segment and annotation function. Results: This DAEEG system could utilize most major functions of DEEG sufficiently while making a use of an AEEG. It was easy to monitor continuously compared to Conventional AEEG and to control sensitivity during ictal period. Marking the event such as a clinical seizure or drug injection was less favorable than AEEG due to slowed processing speed of digital processor and central processing unit. Reviewing EEG data was convenient, but paging speed was slow. Storage and management of data was handy and economical. Conclusion : Relatively simple digital EEG system utilizing AEEG can be set-up at n laboratory level. It may be possible to make an application for clinical purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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