In this study, we introduce a canonical correlation analysis method to accurately assess the tunnel damage potential of ground motion. The proposed method can retain information relating to the initial variables. A total of 100 ground motion records are used as seismic inputs to analyze the dynamic response of three different profiles of tunnels under deep and shallow burial conditions. Nine commonly used ground motion parameters were selected to form the canonical variables of ground motion parameters (GMPCCA). Five structural dynamic response parameters were selected to form canonical variables of structural dynamic response parameters (DRPCCA). Canonical correlation analysis is used to maximize the correlation coefficients between GMPCCA and DRPCCA to obtain multivariate ground motion parameters that can be used to comprehensively assess the tunnel damage potential. The results indicate that the multivariate ground motion parameters used in this study exhibit good stability, making them suitable for evaluating the tunnel damage potential induced by ground motion. Among the nine selected ground motion parameters, peck ground acceleration (PGA), peck ground velocity (PGV), root-mean-square acceleration (RMSA), and spectral acceleration (Sa) have the highest contribution rates to GMPCCA and DRPCCA and the highest importance in assessing the tunnel damage potential. In contrast to univariate ground motion parameters, multivariate ground motion parameters exhibit a higher correlation with tunnel dynamic response parameters and enable accurate assessment of tunnel damage potential.
In this paper, we present an adaptive observer for nonlinear systems that include unknown constant parameters and are not necessarily observable. Sufficient conditions are given for a nonlinear system to be transformed by state-space change of coordinates into an adaptive observer canonical form. Once a nonlinear system is transformed into the proposed adaptive observer canonical form, an adaptive observer can be designed under the assumption that a certain system is strictly positive real. An illustrative example is included to show the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we present an adaptive observer for multi-output nonlinear systems that include unknown constant parameters and are not necessarily observable. Based on generalized nonlinear observer canonical form, new adaptive observer canonical form is proposed. Sufficient conditions are given for a nonlinear system to be transformed into the proposed adaptive observer canonical form. The existence of the proposed adaptive observer is given in terms of Lyapunov-like condition and SPR condition. An illustrative example is presented to show the design procedure of the proposed method.
This paper describes robust stabilization of nonlinear single-input uncertain systems without matching conditions. We consider nonlinear systems with a vector of unknown constant parameters perturbed about a known value. The approach utilizes the generalized controller canonical form to lump the unmatched uncertainties recursively into the matched ones. This can be achieved via nonlinear coordinate transformations which depend not only on the states of the nonlinear system but also on the control input. Then the dynamic robust control law is derived and the stability result is also presented.
In this paper, we use the input and output maps and develop simple procedures to obtain realizations for linear continuous-time systems. The procedures developed are numerically efficient and yield explicit formulae for the state space matrices of the realization in terms of the system parameters, notably the system modes. Both cases of the systems with distinct modes and repeated modes are treated. We also present a procedure for converting a realization obtained through the input or output map into the Jordan canonical form. The transformation matrices required to bring the realization into the Jordan canonical form are specified entirely in terms of the system modes.
We develop an invariant local theory of Lorentz surfaces in pseudo-Euclidean 4-space by use of a linear map of Weingarten type. We find a geometrically determined moving frame field at each point of the surface and obtain a system of geometric functions. We prove a fundamental existence and uniqueness theorem in terms of these functions. On any Lorentz surface with parallel normalized mean curvature vector field we introduce special geometric (canonical) parameters and prove that any such surface is determined up to a rigid motion by three invariant functions satisfying three natural partial differential equations. In this way we minimize the number of functions and the number of partial differential equations determining the surface, which solves the Lund-Regge problem for this class of surfaces.
Primary goal of adaptive observers would be to estimate the true states of a plant. Identification of unknown parameters is of secondary interest and is achieved frequently with the persistent excitation condition of some regressors. Nevertheless, two problems are linked to each other in the classical approaches to adaptive observers; as a result, we get a good state estimate once after a good parameter estimate is obtained. This paper focuses on the state estimation without parameter identification so that the state is estimated regardless of persistent excitation. In this direction of research, Besancon (2000) recently summarized that most of adaptive observers in the literature share one common canonical form, in which unknown parameters do not affect the unmeasured states. We enlarge the class of linear systems from the canonical form of (Besancon, 2000) by proposing an adaptive observer (with additional dynamics) that allows unknown parameters to affect those unmeasured states. A recursive algorithm is presented to design the proposed dynamic observer systematically. An example confirms the design procedure with a simulation result.
A hierarchical iterative algorithm for the canonical polyadic decomposition (CPD) of tensors is proposed by improving the traditional conjugate gradient least squares (CGLS) method. Methods based on algebraic operations are investigated with the objective of estimating the direction of arrival (DoA) and polarization parameters of signals impinging on an array with electromagnetic (EM) vector-sensors. The proposed algorithm adopts a hierarchical iterative strategy, which enables the algorithm to obtain a fast recovery for the highly collinear factor matrix. Moreover, considering the same accuracy threshold, the proposed algorithm can achieve faster convergence compared with the alternating least squares (ALS) algorithm wherein the highly collinear factor matrix is absent. The results reveal that the proposed algorithm can achieve better performance under the condition of fewer snapshots, compared with the ALS-based algorithm and the algorithm based on generalized eigenvalue decomposition (GEVD). Furthermore, with regard to an array with a small number of sensors, the observed advantage in estimating the DoA and polarization parameters of the signal is notable.
Semiconductor manufacturing industry is a high density integration industry because it generates a vest number of data that takes about 300~400 processes that is supervised by numerous production parameters. It is asked of engineers to understand the correlation between different stages of the manufacturing process which is crucial in reducing production costs. With complex manufacturing processes, and defect processing time being the main cause. In the past, it was possible to grasp the corelation among manufacturing process stages through the engineer's domain knowledge. However, It is impossible to understand the corelation among manufacturing processes nowadays due to high density integration in current semiconductor manufacturing. in this paper we propose a canonical correlation analysis (CCA) using both wafer test voltage variables and fail bit counts variables. using the method we suggested, we can increase the semiconductor yield which is the result of the package test.
Guaranteed cost control is a method applicable to a class of systems with uncertain parameters that guarantees an upper bound of the cost functional. This paper is concerned with a matrix decomposition technique used to yield a reasonable upper bound of the cost functional for a finite-time LQ regulator problem. The uncertain linear systems dealt with in this paper are described by a set of state equations of single-input phase-variable canonical form which contain unknown but bounded uncertain parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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