In this paper, robust controllers which guarantee the stability and the quadratic performance in the presence of the state and the input matrix uncertainties are presented. Modified quadratic performance indices which include the model uncertainties are proposed for continuous and discrete time linear systems. And it is shown that the solution of the proposed optimal performance problem is the robust controller.
This paper presents a method for Identification of a continuous time linear system parameters. We take the plant driven by percitently exciting input. To express the integral functions in terms of measured periodic output data. We use the Walsh function based on cal-sal functions. The linear algebraic equations for parameter identification is obtained. The present method Is simple and computationally advantageous.
In this paper conditions are derived, which ensure the existence of a quasi-sliding mode on the control switching hyperplane in discrete variable structure control systems and also remove the reaching phase problem observed in continuous-time variable structure systems. In addition, a discrete variable structure tracking controller which has adaptive properties is devised based on these results. This controller has useful properties, such as small sensitivity to the variation of plant parameters and to disturbances and its performing speed is fast compared to that of other adaptive controller.
This paper proposes a model for simulation and performance evaluation of distributed computer systems(DCS). The model is composed of operating system(OS), resource, task, environment submodel. Task Flow Graph(TFG) is suggested to describe the relation between tasks. This paper considers task response time, the scheduler's ready queue length, utilization of each resource as performance indices. The distributed system of Continuous Annealing Line(CAL) in iron process is simulated with the proposed model.
This paper presents a scheme for fuzzy modelling and control of continuous-time nonlinear systems using a genetic algorithm. A fuzzy model is characterized by fuzzy "if-then" rules whose consequence part has a linear dynamic equation as subsystem of the system. The parameters of the fuzzy model are adjusted by a genetic algorithm. Then a tracking controller which guarantees stability of the overall system is designed. The simulation result demonstrates the effectiveness of the proposed method.
In continuous review inventory model, (${\varrho}$, ${\gamma}$) system, order quantity(${\varrho}$) and reorder point(${\gamma}$) should be determined to calculate inventory-related cost that consists of setup, holding, and penalty costs. The procedure to obtain the exact value of ${\varrho}$ and ${\gamma}$ is complex. In this paper, a regression analysis is proposed to get the approximate inventory-related cost without the determination of ${\varrho}$ and ${\gamma}$ in the case that the standard deviation(${\sigma}$) of the lead time demand is small or that the mean(${\mu}$) of the lead time demand is proportional to ${\sigma}$. To save inventory-related cost, central warehouses with (${\varrho}$, ${\gamma}$) system can be built. Central warehouse can provide some stores with products with the consideration of the tradeoff between inventory-related cost and transportation cost. The number and the location of central warehouses to cover all the stores are determined by a regression-based approach. The performance of the proposed approach is tested by using some computational experiments.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권6호
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pp.64-73
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1997
Network technology has been developed for very high-speed networking and multimedia data whose characteristics are the continuous and bursty transmission as well as a large amount of data. With this trend users wish to view the information about the application services as well as network devices and system hardware. However, it is rarely available for the users the information of performance or faults of the application services. Most of information is limited to the information related network devices or system hardware. Furthermore, users expect the best services without knowing the service environments in the network and there is no good way of delivering the service related problems and fault information of application services in a high speed network yet. In this paper we present a web-based application management system that we have developed for the past year. It includes a method to build an agent system that uses an existing network management standards, SNMP MIB and SNMP protocols. The user interface of the system is also developed to support visualization effects with web-based Java interface which offers a convenient way not only to access management information but also to control networked applications.
In this paper, a complete solution to fuzzy-model-based digital redesign problem (IDR) for sampled-data nonlinear systems is presented, The term of intelligent digital redesign (IDR) is to design a digital fuzzy controller such that the sampled-data closed-loop fuzzy system is equivalent to the continuous-time closed-loop fuzzy system using the state matching, Its solution is simply obtained by linear transformation, Under the proposed sampled-data controller, the states of the sampled-data and continuous-time fuzzy system are completely matched at every sampling points.
In this paper, we propose the PAM fuzzy controller using intelligent digital redesign method for nonlinear system. We design the continuous-time controller using TSK fuzzy model of nonlinear system, and then design the intelligent digital PAM controller based on continuous-time controller. Finally, the feasibility and stability of the proposed method has been proven through a computer simulation.
Multi-layered neural networks offer an exciting alternative for modelling complex non-liner systems. This paper investigates the identification of continuous time nonliner system using neural networks with a single hidden layer. The digital low - pass filter are introduced to avoid direct approximation of system derivatives from sampled data. Using a pre-designed digital low pass filter, an approximated discrete-time estimation model is constructed easily. A continuous approximation liner model is first estimated from sampled input-out signals. Then the modeling error due to the nonlinearity is decreased by a compensator using neural network. Simulation results are given to demonstrate the effective of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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