This paper consider a new weighted model reduction using block diagonal solutions of Lyapunov inequalities. With the input and/or output weighting function, the stability of reduced order system is quaranteed and a priori error bound is proposed. to achieve this, after finding the solutions of two Lyapunov inequalities and balancing the full order system, we find the reduced order systems using the direct truncation and the singular perturbation approximation. The proposed method is compared with other existing methods using numerical example.
This paper is on weighted model reduction using structurally balanced truncation. For a given weighted(single or double-sided) transfer function, a state space realization with the linear fractional transformation form is obtained. Then we prove that two block diagonal LMI(linear matrix inequality) solutions always exist, and it is possible to get a reduced order model with guaranteed stability and a priori error bound. Finally, two examples are used to show the validity of proposed weighted reduction method, and the method is compared with other existing methods.
Recent developments on spectral diffusion algorithms, i.e., algorithms which exploit the projection of the solution on the eigenfunctions of the Laplacian operator, demonstrated their effective applicability in fast transient conditions. Nevertheless, the numerical error introduced by these algorithms, together with the uncertainties associated with model parameters, may impact the reliability of the predictions on short-lived volatile fission product release from nuclear fuel. In this work, we provide an upper bound on the numerical error introduced by the presented spectral diffusion algorithm, in both constant and time-varying conditions, depending on the number of modes and on the time discretization. The definition of this upper bound allows introducing a methodology to a priori bound the numerical error on short-lived volatile fission product retention.
칼만/위너 필터에 근거한 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두고 있어, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 H/sub ∞/필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않으며, 최소상계 (Least Upper Bound)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파라미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 H/sub ∞/필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구하는 다중 H/sub ∞/필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교한 결과, 기존의 방법에 비해 계산량은 다소 증가하지만 신호 대 잡음비는 약 1∼2dB 향상 되었다.
This paper considers a new weighed model reduction method using block diagonal solutions of Lyapunov inequalities. With the input and/or output weighting function, the stability of the reduced order system is guaranteed and an a priori error bound is proposed. to achieve this after finding the solutions of two Lyapunov inequalities and balancing the full order system, we find the reduced order systems using the direct truncation and the singular perturbation approximation. The proposed method is compared with other existing methods using numerical examples.
Kim, Eung-Seok;Lim, Mee-Seub;Kim, Kwon-Ho;Kim, Kwang-Bae
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.39-44
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1996
In this paper, adaptive controller with switching action is designed for rigid body robot manipulators to ensure the uniform stability of the manipulator system without a priori knowledge of the unmodeled dynamics. It will be shown that the parameter estimates are bounded independent of the other closed-loop signals boundedness, and also shown that the tracking error belongs to the normalized error bound via mathematical analisys. The robustness and performance of the proposed adaptive controller is investigated for the two-link direct drive manipulator actuated by VRM(Variable Reluctance Motor).
A direct adaptive state-feedback controller for highly nonlinear systems is proposed. This paper considers uncertain or ill-defined nonaffine nonlinear systems and employs a static fuzzy logic system (FLS). The employed FLS estimates. and adaptively cancels an unknown plant nonlinearity using its proved universal approximation property. A control law and adaptive laws for unknown fuzzy parameters and bounding constant are established so that the whole closed-loop system is stable in the sense of Lyapunov. The tracking error is guaranteed to be uniformly asymptotically stable rather than uniformly ultimately bounded with the aid of an additional robustifying control term. No a priori knowledge of an upper bound on an lumped uncertainty is required.
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.
본 논문은 불확실한 비선형 계통에 대해서 강인한 적응 퍼지 관측기를 설계하는 방법을 제시한다. 새로 제시하는 관측기는 관측기 설계시 관측오차의 동특성식이 SPR (strictly positive real)이어야 한다는 조건이 불필요하다. 또한 불확실한 항에 대한 유계상수도 추정하는 알고리듬을 사용하여 강인항의 이득값을 설계자가 미리 결정할 필요가 없게 된다. 설계된 관측기를 포함한 전체 폐루프 계통에 대해서 리아프노브 안정도를 증명하였으며 관측오차를 포함한 계통의 모든 신호들의 반전역적 유계(semi-global uniform ultimate boundedness)임을 증명하였다. 이론적으로 도출된 결과를 mass-spring-damper 계통에 대한 모의실험을 수행하여 제안된 관측기의 효율성과 성능을 보였다.
본 논문은 파라미터 투영 기법이 필요없는 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. 제어기의 구조를 약간 수정하여 추정된 입력 이득항이 영으로 되지 않도록 보장하고 온라인 동작중의 어떤 순간이라고 추정된 입력 이득항이 영이 되더라도 구현에 문제를 야기하지 않는다. 입력 이득 함수의 하한 추정치만이 필요한것을 제외하면 제안한 제어 기법은 바운딩 파라미터에 대한 정확한 값이 사전에 필요하지 않다. 리아프노프 합성기법을 기초로 전체 제어 시스템이 추종오차가 점근적으로 안정하고 제어기 내의 모든 신호가 유계임을 보장한다. 역진자 시스템의 적용하여 제안한 제어기의 유용성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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