This paper introduces the statistical convergence concepts of double sequences of complex uncertain variables: statistical convergence almost surely(a.s.), statistical convergence in measure, statistical convergence in mean, statistical convergence in distribution and statistical convergence uniformly almost surely(u.a.s.).
In this paper we introduce the notion of paranormed p-absolutely convergent and paranormed Cesro summable sequences of complex uncertain variables with respect to measure, mean, distribution etc. defined by on Orlicz function. We have established some relationships among these notions as well as with other classes of complex uncertain variables.
An uncertain dynamic evolving process has been a continuing challenge to decision problems. The dynamic random variable (drv) changes which characterize such a process are very important for the decision-maker in selecting a course of action in a world that is perceived as uncertain, complex, and dynamic. Using this subjective point prediction algorithm based on a modified recursive filter, the decision-maker becomes to have periodically changing plausible points with the passage of time.
This paper deals with the fault diagnosis problem in uncertain linear systems having undermodelling, linearization errors and noise inputs. The new approach proposed in this paper uses an appropriate test variable and the difference between system parameters which are estimated by the least squares method to locate the fault. The singular value decomposion is used to decouple the correlation between the estimated system parameters and to observe the trend of parameter changes. Some simulations applied to aircraft ergines show good allocation of the fault even though the system model has significant uncertainties. The feature of the approach is to diagnose the uncertain system through simple parameter operations and not to need complex calculations in the diagnosis procedure as compared with other methods.
This note is concerned with a robust sliding mode control(SMC) for a class of unmatched uncertain system with severe commensurate state time delay. The suggested method is extended to the control of severe state time delay systems with unmatched uncertainties except the matched input matrix uncertainty. A transformed sliding surface is proposed and a stabilizing control input is suggested. The closed loop stability together with the existence condition of the sliding mode on the proposed sliding surface is investigated through one Lemma and two Theorems by using the Lyapunov direct method with the concept of the control Lyapunov function instead of complex Lyapunov-Kravoskii functionals. Through an illustrative example and simulation study, the usefulness of the main results is verified.
This paper represent the variable structure adaptive mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in contiuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. the sampling process often forces the trajectory to oscillate in the neighborhood of the sliding surface. Adaptive control technique is particularly well-suited to robot manipulators where dynamic model is highly complex and may contain unknown parameters. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple sturcture is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control, Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 풍력 터빈의 변화 속도 제어에 관해 다루고자 한다. 일반적인 풍력 터빈의 변화 속도는 복잡한 비선형성으로 나타내어지며, 플랜트를 구성하는 각 파라미터의 수치 역시 불확실하다. 이와 같은 복잡성을 해결하기 위하여, 우리는 비선형성 및 불확실성에 강인한 퍼지 제어 이론을 제안하고자 한다. 우선 풍력 터빈의 변화 속도에 대한 정확한 퍼지 모델링을 수행하게 된다. 그리고 재해석된 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델에 적합한 제어기를 설계하게 되며, 리아푸노프 안정도에 기반한 시스템의 안정도를 증명하게 된다. 마지막으로, 가상 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 효율성을 입증하게 된다.
We derive a linear matrix inequality(LMI) condition guaranteeing that any invariant zeros of a triple (A, B, C) lie in the open left half plane of the complex plane, i.e. $C(sI-A)^{-1}B$ is minimum phase. The LMI condition is equivalent to a certain constrained Lyapunov matrix equation which can be found in many results relating to stability analysis or control design. We show that the LMI condition can be used to simplify various control engineering problems such as a dynamic output feedback control problem, a variable structure static output feedback control problem, and a nonlinear system observer design problem. Finally, we give some numerical examples.
VMS는 대안경로의 현황정보를 제공하는 정보수단의 역할뿐만 아니라, 경로선택에 영향을 줌으로써 통행 분산효과를 내는 제어 측면의 역할도 수행한다. 그러나 대안경로간 최적의 통행배분을 유도할 수 있는 VMS 제어기 없이, 교통관리 업무를 담당하는 센터 운영자 개인의 경험에 의존하여 대처하고 있는 실정이다. 퍼지 제어는 수학적 모델로 표현되기 어려운 복잡하고 애매한 시스템에 대하여, 전문가의 경헙적 지식이나 실제 실험 데이터에 의해 제어시스템의 규칙 또는 제어알고리즘을 만들 수 있는 장점이 있다. 이에 이러한 퍼지 제어의 장점을 살려 대안경로간 통행시간 균형을 달성할 수 있는 VMS 피드백 제어기를 설계하고 MATLAB/Simulink를 이용하여 그 성능을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 제어기는 통행시간 균형이라는 제어목표에 수렴하고 있으나, 유출입교통량 증가와 Driver Compliance Rate 감소 등 외란에 민감하게 반응하여 수렴시간 과도하게 증가하는 현상이 나타났다. 이러한 외란에 보다 강한(Robust) 제어기로의 성능개선을 향후과제 남겨두며, 본 연구 결과를 발전시켜 실제 현장의 VMS 운영에 적용한다면 교통운영기술 진일보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Evidence of the association between 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) and metabolic syndrome (MeS) remains uncertain and incongruent. This study aimed to determine the association between 25(OH)D and MeS among Jordanian adults. A complex multistage sampling technique was used to select a national population-based household sample. The present report deals exclusively with adults aged > 18 years who had complete information on all components of MeS (n = 3,234). A structured questionnaire was used to collect all relevant information. Anthropometric, clinical, and laboratory measurements were obtained. MeS was defined according to the International Diabetes Federation (IDF) definition. Of the total, 42.0% had MeS and 31.7% had 25(OH)D < 30 ng/ml. In a stratified analysis, the prevalence of MeS did not differ significantly between subjects with low and normal 25(OH)D levels for men and women in all age groups. In the multivariate analysis, the odds of MeS were not significantly different between subjects with low and normal 25(OH)D levels (OR = 0.85, 95% CI: 0.70, 1.05, P-value = 0.133). The association between 25(OH)D and MeS remained non-significant when 25(OH)D was analyzed as a continuous variable (OR = 1.004, 95% CI; 1.000, 1.008, P = 0.057) and when analyzed based on quartiles. None of the individual components of MeS were significantly associated with 25(OH)D level. This study does not provide evidence to support the association between 25(OH)D level and MeS or its individual components. Prospective studies are necessary to better determine the roles of 25(OH)D levels in the etiology of MeS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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