Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.5
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pp.139-147
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1996
PID control has been widely used for real control systems. Particularly, there are many researches on control schemes of tuning PID gains. However, to the best of our knowledge, there is no result for discrete-time systems with unknown time-delay and unknown system parameters. On the other hand, Generalized predictive control has been reported as a useful self-tuning control technique for systems with unknown time-delay. So, in this study, based on minimization of a GPC criterion, we present a self-tuning PID control algorithm for unknown papameters and unknown time-delay system. A numerical simulation was presented to illustrate the effectiveness of this method.
This paper proposes identification and control algorithm of nonlinear systems and the proposed fuzzy-neural network has following characteristics. The network is roughly divided into premise and consequence. The consequence function is nonlinear function which consists of three parameters and the membership function in the premise contains of two parameters. The parameters in premise and consequence are learned by the extended back-propagation algorithm which has a modified form of the generalized delta rule. Simulation results on the identification show that this method is more effective than that of Narendra [3]. The indirect fuzzy-neural control is made of the fuzzy-neural identification and controller. Result on the indirect fuzzy-neural control shows that the proposed fuzzy-neural network can be efficiently applied to nonlinear systems.
Gain and phase margins of a first order plus delayed time (FOPDT) process controlled by generalized predictive controller (GPC) are related to the control parameters ${\lambda}$ (control move suppression parameter) and ${\alpha}$ (smoothing filter coefficient) and the normalized delay of the process. Variation ranges of gain and phase margins are determined. It is shown that the margins cannot be assigned independently for a wide range of variation and the range is narrowing by increase of the normalized delay of the process. And finally curves are given to use for adjustment of the controller parameters in order to obtain a specific pair of gain and phase margins.
When the input-output record is available, the identification of a bilinear system is considered. It is assumed that the input is noise free and the output is contaminated by an additive noise. It is further assumed that the covariance matrix of the noise is known up to a factor of proportionality. The extended generalized total least squares (e-GTLS) method is proposed as one of the consistent estimators of the bilinear system parameters. Considering that the input is noise-free and that bilinear system equation is linear with respect to the system parameters, we extend the GTLS problem. The extended GTLS problem is reduced to an unconstrained minimization problem, and is solved by the Newton-Raphson method. We compare the GTLS method and the e-GTLS method in the point of the accuracy of the estimated system parameters.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.5
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pp.453-470
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2018
We study how to distinguish the parameters of the sparse autoregressive (AR) process from zero using a non-convex penalized estimation. A class of non-convex penalties are considered that include the smoothly clipped absolute deviation and minimax concave penalties as special examples. We prove that the penalized estimators achieve some standard theoretical properties such as weak and strong oracle properties which have been proved in sparse linear regression framework. The results hold when the maximal order of the AR process increases to infinity and the minimal size of true non-zero parameters decreases toward zero as the sample size increases. Further, we construct a practical method to select tuning parameters using generalized information criterion, of which the minimizer asymptotically recovers the best theoretical non-penalized estimator of the sparse AR process. Simulation studies are given to confirm the theoretical results.
The distribution of the sum of n independent random variables having exponential distributions with different parameters ${\beta}_i$ ($i=1,2,{\ldots},n$) is given in [2], [3], [4] and [6]. In [1], by using Laplace transform, Jasiulewicz and Kordecki generalized the results obtained by Sen and Balakrishnan in [6] and established a formula for the distribution of this sum without conditions on the parameters ${\beta}_i$. The aim of this note is to present a method to find the distribution of the sum of n independent exponentially distributed random variables with different parameters. Our method can also be used to handle the case when all ${\beta}_i$ are the same.
This paper proposes an adaptive generalized predictive control with feedforward algorithm for steam generator level control in nuclear power plant. The proposed algorithm is shown that the parameters of N-step ahead predictors can be obtained using the parameters of one-step ahead predictor which is derived from plant model with feedforward. Using this property the proposed scheme is an adaptive algorithm which consists of GPC method and the recursive least squares algorithm for identifying the parameters of one-step ahead predictor. Also, computer simulations are performed to evaluate the performance of proposed algorithm using a mathematical model of PWR steam generator Simulation results show good performances for load variation. And the proposed algorithm shows better responses than PI controller does.
Generalized multichannel quantum defect theory [C. H. Greene et al. Phys. Rev., A26, 2441 (1982)] is implemented to the vibrational predissociation of triatomic van der Waals molecules. As this is the first one of such an application, the dependences of the quantum defect parameters on energy and radius are examined carefully. Calculation shows that, in the physically important region, quantum defect parameters remain smoothly varying functions of energy for this system as in atomic applications, thus allowing us very coarse energy mesh calculations for the photodissociation spectra. The choice of adiabatic or diabatic potentials as reference potentials for the calculation of quantum defect parameters as done by Mies and Julienne [J. Chem. Phys., 80, 2526 (1984)] can not be used for this system. Physically motivated reference potentials that may be generally applicable to all kinds of systems are utilized instead. In principle, implementation can be done to any other predissociation processes with the same method.
In the present computational approach, thermal buckling and frequency characteristics of a doubly curved laminated nanopanel with the aid of Two-Dimensional Generalized Differential Quadrature Method (2D-GDQM) and Nonlocal Strain Gradient Theory (NSGT) are investigated. Additionally, the temperature changes along the thickness direction nonlinearly. The novelty of the current study is in considering the effects of laminated composite and thermal in addition of size effect on frequency, thermal buckling, and dynamic deflections of the laminated nanopanel. The acquired numerical and analytical results are compared by each other to validate the results. The results demonstrate that some geometrical and physical parameters, have noticeable effects on the frequency and pre-thermal buckling behavior of the doubly curved open cylindrical laminated nanopanel. The favorable suggestion of this survey is that for designing the laminated nano-sized structure should pay special attention to size-dependent parameters because nonlocal and length scale parameters have an important role in the static and dynamic behaviors of the laminated nanopanel.
In this paper, the important novelty and the defining a physical phenomenon of the resent research is the development of nonlocal stress and strain parameters on the porous sandwich beam with functionally graded materials in the top and bottom face sheets.Also, various beam models including Euler-Bernoulli, Reddy and the generalized formulation of two-variable beam theories are obtained in this research. According to a nonlocal strain elasticity theory, the strain at a reference point in the body is dependent not only on the stress state at that point, but also on the stress state at all of the points throughout the body. Thus, the nonlocal stress-strain elasticity theory is defined that can be actual at micro/nano scales. It can be seen that the critical buckling load and transverse deflection of sandwich beam by considering both nonlocal stress-strain parameters is higher than the nonlocal stress parameter. On the other hands, it is noted that by considering the nonlocal stress-strain parameters simultaneously becomes the actual case.
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