Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.12
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pp.1594-1600
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1988
In this paper, an effective method in analyzing a class of bilinear systems via Taylor polynomials is proposed. The result derived by Yang and Chen shows an implicit form for unknown state vector and requires to solve a linear algebraic equation with large dimension when the number of terms used increase. In comparison to the result of Yang and Chen, the method in this paper gives a closed form for unknown state vector and does not need to solve any linear algebraic equation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.1
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pp.26-33
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1992
This paper presents lattice structure of bilinear filter and the conversion equations from lattice parameters to direct-form parameters. Billnear models are attractive for adaptive filtering applications because they can approximate a large class of nonlinear systems adequately, and usually with considerable parsimony in the number of coefficients required. The lattice filter formulation transforms the nonlinear filtering problem into an equivalent multichannel linear filtering problem and then uses multichannel lattice filtering algorithms to solve the nonlinear filtering problem. The lattice filters perform a Gram-Schmidt orthogonalization of the input data and have very good easily extended to more general nonlinear output feedback structures.
First we present the explicit formula for the norm of a (continuous) linear functional of $\mathcal{L}(^2d_*(1,w)^2)^*$. Using this formula and results of [16] and [17], we show that every extreme bilinear form of the unit ball of $\mathcal{L}(^2d_*(1,w)^2)$ is exposed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.31
no.7
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pp.18-24
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1982
We derived an optimal control of the Stochastic Bilinear Systems. For that we, firstly, formulated stochastic bilinear system and estimated its state when the system state is not directly observable. Optimal control problem of this system is reviewed on the line of three optimization techniques. An optimal control is derived using Hamilton-Jacobi-Bellman equation via dynamic programming method. It consists of combination of linear and quadratic form in the state. This negative feedback control, also, makes the system stable as far as value function is chosen to be a Lyapunov function. Several other properties of this control are discussed.
Consider a symmetric bilinear form defined on $\prod\times\prod$ by $_{\lambda\mu}$ = $<\sigma,fg>\;+\;\lambdaL[f](a)L[g](a)\;+\;\muM[f](b)m[g](b)$ ,where $\sigma$ is a quasi-definite moment functional, L and M are linear operators on $\prod$, the space of all real polynomials and a,b,$\lambda$ , and $\mu$ are real constants. We find a necessary and sufficient condition for the above bilinear form to be quasi-definite and study various properties of corresponding orthogonal polynomials. This unifies many previous works which treated cases when both L and M are differential or difference operators. finally, infinite order operator equations having such orthogonal polynomials as eigenfunctions are given when $\mu$=0.
A theoretical procedure to estimate spectral displacement of a hysteretic oscillator with bilinear stiffness excited by band-limited excitation is presented. The stochastic method of ground-motion simulation is combined with the random vibration theory to compute linear and nonlinear structural response. The response is obtained by computing the root-mean-square oscillator response using dissipation energy balancing by integrating over all energy levels of system weighting with the stationary probability density of the energy. The results are presented in a convenient form, and the accuracy of the procedure is assessed by comparison with results obtained with the time-domain method using the recorded data. The model shows little or no bias at the structural period of engineering interest.
Let $(\Omega, F, P)$ be a probability space with F a $\sigma$-algebra of subsets of the measure space $\Omega$ and P a probability measure on $\Omega$. Suppose $a > 0$ and let $(F_t)_{t \in [0,a]}$ be an increasing family of sub-$\sigma$-algebras of F. If $r > 0$, let $J = [-r,0]$ and $C(J, R^n)$ the Banach space of all continuous paths $\gamma : J \to R^n$ with the sup-norm $\Vert \gamma \Vert = sup_{s \in J}$\mid$\gamma(s)$\mid$$ where $$\mid$\cdot$\mid$$ denotes the Euclidean norm on $R^n$. Let E,F be separable real Banach spaces and L(E,F) be the Banach space of all continuous linear maps $T : E \to F$.
An optimal Stabilization technique for a bilinear in duction model is introduced. This technique includes to o parts; the one is an stabilization control using Lyap unov Function which has the form of a sum of linear and quadratic function of the state variables, and the other is an optimal control using the performance index which depends on the choice of the elements of the Ly apunov matrices concerning both the state variables and the input variables. Therefore, induction motor is drived with the shorter transient time of the state variables and with the smaller overshoot of the ones, simulation results are obtained from a digital computer. Experimental ones are obtained from implementation of the optimizing controller using 8086 microprocessor kits and analog circuits are compared.
Many different schemes of the adaptive observer and controller have been developed for both continuous and discrete systems. In this paper we have presented a new scheme of the reduced order adaptive observer for the single input discrete linear time invariant plant. The output equation of the plant, is transformed into the bilinear form in terms of system parameters and the states of the state variable filters. Using the plant output equation the discrete implicit adaptive observer based on the similar philosophy to Nuyan and Carroll is derived and the parameter adaptation algorithm is derived based on the exponentially weighted least square method. The adaptive model following control system is also constructed according to the proposed observer scheme. The proposed observer and controller are rather than simple structure and have a fast adaptive algorithm, so it may be expected that the scheme is suitable to the practical application of control system design. The effectiveness of the algorithm and structure is illustrated by the computer simulation of a third order system. The simulation results show that the convergence speed is proportinal to the increasing of weighting factor alpha, and that the full order and reduced order observer have similar convergence characteristics.
LE, SON HAI;KANG, SHINSEONG;PHAM, TRIET MINH;LEE, KYUNGHOON
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.25
no.4
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pp.196-220
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2021
This study formulates a new geometric parameterization scheme to effectively address numerical analysis subject to the variation of the fiber radius of a square unit cell. In particular, the proposed mesh-morphing approach may lead to a parameterized weak form whose bilinear and linear forms are affine in the geometric parameter of interest, i.e. the fiber radius. As a result, we may certify the reduced basis analysis of a square unit cell model for any parameters in a predetermined parameter domain with a rigorous a posteriori error bound. To demonstrate the utility of the proposed geometric parameterization, we consider a two-dimensional, steady-state heat conduction analysis dependent on two parameters: a fiber radius and a thermal conductivity. For rapid yet rigorous a posteriori error evaluation, we estimate a lower bound of a coercivity constant via the min-θ method as well as the successive constraint method. Compared to the corresponding finite element analysis, the constructed reduced basis analysis may yield nearly the same solution at a computational speed about 29 times faster on average. In conclusion, the proposed geometric parameterization scheme is conducive for accurate yet efficient reduced basis analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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