This paper aims to show the learning process and the educational effects of Divide-and-Combine principles and State Models, which are included in the Butterfly Model for creative problem solving. In our State Models, there are Time State Model, Space State Model, and Whole-Parts State Model. We have taught middle school students (for 18 hours), high school students (for 24 hours), and undergraduate students (for 1 semester) about our proposed Models when they solved contradiction problems. Also, we have made the students learn our contradiction resolution algorithms by themselves based on team-based discussion. By learning and by using our Models, the students had the higher level of expertise in contradiction problems and had the growth mindset that made them have confidence in themselves and kept them challenging themselves about problems. Also, learning and solving with our Models improved the students' growth mindset as well as their problem-solving ability.
In this paper, dynamic modeling and adaptive control problems for a space robot system are discussed. The space robot consist of a robot manipulator mounted on a free-floating base where no attitude control is applied. Using an extended robot model, the entire space robot can be viewed as an under-actuated robot system. Based on nonlinear control theory, the extended space robot model can then be decomposed into two subsystems: one is input-output exactly linearizable, and the other is unlinearizable and represents an internal dynamics. With this decomposition, a normal form-augmentation approach and an augmented state-feedback control are proposed to facilitate the design of adaptive control for the space robot system against parameter uncertainty, unknown dynamics and unmodeled payload in space applications. We demonstrate that under certain conditions, the entire space robot can be represented as a full-actuated robot system to avoid the inclusion of internal dynamics. Based on the dynamic model, we propose an adaptive control scheme using Cartesian space representation and demonstrate its validity and design procedure by a simulation study.
This study identified a linear time-invariant mathematical model of each stand of a five-stand tandem cold mill. Two model identification methods are applied to construct a linear model of each stand of the tandem cold mill. For the model identification the input-output data that have interstand interference property in tandem cold rolling are obtained from a nonlinear simulator of the tandem cold mill. And a linear model of each stand is identified with N4SD(numerical algorithms for subspace state space system identification) method based on a state-space model and Least Square algorithm based on a transfer function. Furthermore a modeling error of the tandem cold mill is quantitatively analyzed from a maximum singular value plot of error function between an identified nominal model and uncertain model. In conclusion the comparison of the output signals between the existing Taylor linearized model the identified linear model and the nonlinear model of the tandem cold mill shows the accuracy and the applicability of the proposed identified model.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.1-6
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2004
This paper deals with a balanced model reduction for T-S(Takagi-Sugeno) fuzzy systems with time varying state delay. We define a generalized controllability gramian and a generalized observability gramian for a stable T-S fuzzy delayed systems. We obtain a balanced state space realization using the generalized controllability and observability gramian and obtain a reduced model by truncating states from the balanced state space realization. We also present an upper bound of the approximation error. The generalized controllability gramian and observability gramian can be computed from solutions of linear matrix inequalities. We demonstrate the efficacy of the suggested method by illustrating a numerical example.
The proposed dual-output DC-DC converter that bases on flyback converter can obtain two output voltage with non-isolated main-output and isolated sub-output at the same time using single-winding high frequency transformer. It can solve problems in multi-winding converter that use one main-switch, and also control quality of isolated sub-output voltage can be improved by additional sub-switch to the second. For analysis and design of the proposed converter system, converters are classified as operation mode from switching state and are become modeling by applying state space averaging method. Steady-state characteristics and dynamic characteristics are analyzed by DC component and perturbation component from state space averaging model. From experiment converter, validity of analysis and design for the propose converter system is confirm.
We propose a planning algorithm to automatically generate a robust behavior plan (RBP) with which mobile robots can achieve their task goal from any initial states under dynamically changing environments. For this, task description space (TDS) is formulated, where a redundant task configuration space and simulation model of physical space are employed. Successful task episodes are collected, where $A^*$ algorithm is employed. Interesting TDS state vectors are extracted, where occurrence frequency is used. Clusters of TDS state vectors are found by using state transition tuples and features of state transition tuples. From these operations, characteristics of successfully performed tasks by a simulator are abstracted and generalized. Then, a robust behavior plan is constructed as an ordered tree structure, where nodes of the tree are represented by attentive TDS state vector of each cluster. The validity of our method is tested by real robot's experimentation for a box-pushing-into-a-goal task.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제25권1호
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pp.162-170
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2001
This paper presents a scheme for designing a fuzzy model-bsaed state observer for nonlinear system. For this scheme, a Tagaki-Sugeno type fuzzy model whose consequent part is of the state space form is obtained. In describes the locally linear input/output relationship of a system. The parameters of the fuzzy model are adjusted using a genetic algorithm. Then. fuzzy full-order and reduced-order state observers are designed based on the fuzzy model. A set of simulation works is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
This study sought to assess the stock status and analyze the management effects with regard to the Black scraper, which is one of the more commercially important species in Korea. The catch amounts of Black scraper have significantly decreased since 1991. In this analysis, a Bayesian state-space model was utilized to assess the biomass of the Black scraper given the limited data. Model results showed that MSY and BMSY of Black scraper were estimated to be 26,587 tons and 365,200 tons, respectively. In addition, the current biomass level of the Black scraper was assessed to be only 2.1% (7,549 tons) of BMSY. For this reason, the effects of a moratorium policy on the Black scraper were evaluated. The results showed that if such a moratorium policy was implemented, it would take at least 18-40 years to restore the biomass level of the Black scraper to BMSY depending upon its growth rates.
In this work an integrated model for paper plants combining wet-end and dry section is developed and a model predictive control scheme based on the plant model is proposed. Closed-loop process identification method is employed to produce a state-space model. Thick stock, filler flow, machine speed and steam pressure are selected as input variables and basis weight, ash content and moisture content are considered as output variables. The desired output trajectory is constructed in the form of 1st-order dynamics. Results of simulations for control of grade change operations are compared with plant operation data collected during the grade change operations under the same conditions as in simulations. From the comparison, we can see that the proposed model predictive control scheme reduces the grade change time and achieves stable steady-state.
A simply supported hybrid plate consisting of top and bottom functionally graded elastic layers and an intermediate actuating or sensing homogeneous piezoelectric layer is investigated by an elasticity (piezoelasticity) method, which is based on state space formulations. The general spring layer model is adopted to consider the effect of bonding adhesives between the piezoelectric layer and the two functionally graded ones. The two functionally graded layers are inhomogeneous along the thickness direction, which are approached by laminate models. The effect of interlaminar bonding imperfections on the static bending and free vibration of the smart plate is discussed in the numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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