International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권3호
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pp.419-429
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2005
This paper considers eigenstructure assignment in high-order linear systems via proportional plus derivative feedback. It is shown that the problem is closely related with a type of so-called high-order Sylvester matrix equations. Through establishing two general parametric solutions to this type of matrix equations, two complete parametric methods for the proposed eigenstructure assignment problem are presented. Both methods give simple complete parametric expressions for the feedback gains and the closed-loop eigenvector matrices. The first one mainly depends on a series of singular value decompositions, and is thus numerically very simple and reliable; the second one utilizes the right factorization of the system, and allows the closed-loop eigenvalues to be set undetermined and sought via certain optimization procedures. An example shows the effect of the proposed approaches.
Singular value decomposition을 통한 pseudo-inverse를 단층영상 재구성에 이용하였다. 본 논문에서는 SVD pseudo-inverse를 이용한 truncated inverse filter와 Scalar Wiener filter에 대하여 검토하고 각각에 대하여 통계적 측면에서의 최적화가 연구되었다. 이러한 방법은 신호와 잡음문에 trade-off를 기함으로써 재구성 문제에 항상 뒤따르는 ill-conditioning 현상을 극복할 수 있다. 본 논문을 통하여 구성된 filter의 성능을 확인하기 위하여 컴퓨터를 이용한 simulation이 이루어졌으며 그 결과 재구성된 협상은 만족할 만 하였다.
This paper presents a new numerical method to analyse tensegrity structures by using singular value decomposition and force method. The tensegrity system consisting of compressive and tensle elements are pin-jointed system. Tensegrity structures, unlike the general structure should be preceded by form-finding. Tensegrity structures form-finding of the self-equilibrium stress stability, seeking to have the process. In this study, tensegrity structures when subjected to external loads, find the optimal pre-stress values was studied.
Wang, Yangding;Xu, Shen;Huang, Hai;Guo, Yiping;Jin, Hai
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권6호
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pp.2344-2353
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2018
A coupled recursive total least squares (CRTLS) algorithm is proposed for parameter estimation of permanent magnet synchronous machines (PMSMs). TLS considers the errors of both input variables and output ones, and thus achieves more accurate estimates than standard least squares method does. The proposed algorithm consists of two recursive total least squares (RTLS) algorithms for the d-axis subsystem and q-axis subsystem respectively. The incremental singular value decomposition (SVD) for the RTLS obtained by an approximate calculation with less computation. The performance of the CRTLS is demonstrated by simulation and experimental results.
We study the dynamics of transcendental entire functions with Siegel disks whose singular values are just two points. One of the two singular values is not only a superattracting fixed point with multiplicity more than two but also an asymptotic value. Another one is a critical value with free dynamics under iterations. We prove that if the multiplicity of the superattracting fixed point is large enough, then the restriction of the transcendental entire function near the Siegel point is a quadratic-like map. Therefore the Siegel disk and its boundary correspond to those of some quadratic polynomial at the level of quasiconformality. As its applications, the logarithmic lift of the above transcendental entire function has a wandering domain whose shape looks like a Siegel disk of a quadratic polynomial.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.508-514
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2007
Properties and potential applications of the block pulse response circulant matrix (PRCM) and its singular value decomposition (SVD) are investigated in relation to MIMO control and identification. The SVD of the PRCM is found to provide complete directional as well as frequency decomposition of a MIMO system in a real matrix form. Three examples were considered: design of MIMO FIR controller, design of robust reduced-order model predictive controller, and input design for MIMO identification. The examples manifested the effectiveness and usefulness of the PRCM in the design of MIMO control and identification. irculant matrix, SVD, MIMO control, identification.
In this paper, the numerical integration method for general singularly perturbed two point boundary value problems with mixed boundary conditions of both left and right end boundary layer is presented. The original second order differential equation is replaced by an approximate first order differential equation with a small deviating argument. By using the trapezoidal formula we obtain a three term recurrence relation, which is solved using Thomas Algorithm. To demonstrate the applicability of the method, we have solved four linear (two left and two right end boundary layer) and one nonlinear problems. From the results, it is observed that the present method approximates the exact or the asymptotic expansion solution very well.
A mode-singular-value-decomposition (SVD) maximum likelihood (ML) estimation procedure is proposed for the source localization problem under an additive measurement error model. In a practical situation, the noise variance is usually unknown. In this paper, we propose an algorithm that does not require the noise covariance matrix as a priori knowledge. In the proposed method, the weight is derived by the inverse of the noise magnitude square in the ML criterion. The performance of the proposed method outperforms that of the existing methods and approximates the Taylor-series ML and Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound.
A variety of pattern recognition algorithms including neural networks may be applicable to the identification of odors. In this paper, an identification technique for an electronic odor sensing system applicable to wound state monitoring is presented. The performance of the radial basis function(RBF) network is highly dependent on the choice of centers and widths in basis function. For the fine tuning of centers and widths, those parameters are initialized by an ill-conditioned genetic fuzzy c-means algorithm, and the distribution of input patterns in the very first stage, the stochastic gradient(SG), is adapted. The adaptive RBF network with singular value decomposition(SVD), which provides additional adaptation capabilities to the RBF network, is used to process data from array-based gas sensors for early detection of wound infection in burn patients. The primary results indicate that infected patients can be distinguished from uninfected patients.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권2호
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pp.76-83
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2000
A study on the robust control of a composite beam with a distributed PVDF sensor and piezo-ceramic actuator is presented in this paper. $1^{st}$ and $2^{nd}$ natural frequencies are considered in the modeling, because robust control theory which has robustness to structured uncertainty is adopted to suppress the vibration. If the controllers designed by $H_{\infty}$ theory do not satisfy control performance, it is improved by $\mu$-synthesis method with D-K iteration so that the $\mu$-controller based on the structured singular value satisfies the nominal performance and robust performance. Simulation and experiment were carried out with the designed controller and the verification of the robust control properties was presented by results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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