A nonlinear empirical state-space model of the Artificial Neural Network(ANN) has been developed. The nonlinear model structure incorporates characteristic, so as to enable identification of the transient response, as well as the steady-state response of a dynamic system. A hybrid feedfoward/feedback neural network, namely a Local Time Delayed Recurrent Multi-layer Perception(RMLP), is the model structure developed in this paper. RMLP is used to identify nonlinear dynamic system in an input/output sense. The feedfoward protion of the network architecture provides with the well-known curve fitting factor, while local recurrent and cross-talk connections provides the dynamics of the system. A dynamic learning algorithm is used to train the proposed network in a supervised manner. The derived dynamic learning algorithm exhibit a computationally desirable characteristic; both network sweep involved in the algorithm are performed forward, enhancing its parallel implementation. RMLP state-space and its associate learning algorithm is demonstrated through a simple examples. The simulation results are very encouraging.
In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the modeling of chaotic nonlinear systems. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the modeling performance for chaotic nonlinear systems and compare it with those of the FNN and the WFM.
입력 상수에 불확실성이 있는 최소위상 비선형시스템에 대해 경로추적 오차가 없는 제어기 설계를 제안하였다. 모델링 불확실성이 존재하는 비선형 시스템에 대해 상태 변수를 예측하기 위해 고 이득 관측기를 사용하였다. 적분형 가변 구조 제어 방식을 이용하여 점근적으로 경로추적오차가 0 되는 새로운 제어기를 제안하여 기존의 경로 추적오차를 감소시켰다. 제어기 설계의 정당성은 폐루프 시스템을 Lyapunov 분석 방법을 통해 보였다. 또한 제어기의 성능을 모의시험을 통해 보였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.453-458
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1998
In this paper, a new approach to modeling of nonlinear systems using fuzzy theory is presented. So as to handle a variety of nonlinearity and reflect the degree of confidence in the informations about system, we combine multiple model method with hierarchical prioritized structure. The mountain clustering technique is used in partition of system, and TSK rule structure is adopted to form the fuzzy rules. Back propagation algorithm is used for learning parameters in the rules. Computer simulations are performed to verify the effectiveness of the proposed method. It is useful for the treatment fo the nonlinear system of which the quantitative math-approach is difficult.
본 연구에서는 수정된 상태변수 의존 비선형 형을 바탕으로 부정합조건 불확실성과 정합조건 외란을 갖는 비선형 시스템의 제어를 위한 새로운 둔감한 비선형 연속 가변구조제어기의 체계적인 설계를 제안한다. 부정합조건 불확실과 정합조건 외란 비선형 시스템을 상태변수 의존 비선형 시스템 형으로 표현한 후 체계적인 둔감한 새로운 제어기 설계를 한다. 대상 시스템의 확장을 위하여 비선형 시스템 함수의 불확정성을 상태변수 의존 항과 비의존 항 두 부분으로 나눈다. 본 비선형 제어는 제어 결과 동특성을 선형으로하기 위하여 그리고 슬라이딩 모드 존재조건을 쉽게 만족시키기 위하여 변환된 선형 슬라이딩 면을 선정한다. 선정된 슬라이딩 면 위에 슬라이딩 존재조건과 폐루프 지수 안정성을 만족하는 제어입력을 제안한다. 정리를 통하여 증명한다. 본 제어의 실용성을 위하여 가변구조제어의 내재된 특성인 제어입력의 불연속성을 극적으로 개선한다. 설계 예와 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 제어기의 유용성을 입증한다.
PID controllers, which have been widely used in industry, have a simple structure and robustness to modeling error. But it is difficult to have uniformly good control performance in system parameters variation or different velocity command. In this paper, we propose a nonlinear adaptive PR controller based on an Immune feedback mechanism and a gradient descent teaming. This algorithm has a simple structure and robustness to system parameters variation. To verify performances of the proposed nonlinear adaptive PID controller, the speed control of nonlinear DC motor Is peformed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system parameters variation
An analytical method is presented for evaluation of the steady state periodic behavior of nonlinear systems. This method is based on the substructure synthesis formulation and a MS (multiple scales) procedure, which is applied to the analysis of nonlinear responses. The proposed procedure reduces the size of large degrees-of-freedom problem in solving nonlinear equations. Feasibility and advantages of the proposed method are illustrated with the nonlinear rotating machine system as an example of large mechanical structure systems. In addition, its efficiency for nonlinear response prediction will be shown by comparison of other conventional methods.
In order to construct a nonlinear observer, change of coordinate system is necessary. However, as in the case of feedback linearizable system it is not easy to obtain a coordinate transformation map. ln this paper, a canonical structure is proposed for observable systems with an objective of finding a vector field which is necessary for the generation of a new coordinate system.
WE consider the stabilization of a class of multivariable nonlinear system using variable structure output feedback control. A high-gain observer is used to estimate state variable while rejecting the effect of the disturbances. We design a globally bounded output feedback variable structure controller that semi-globally stabilize the closed-loop system, while state variables do not exhibit a peaking.
The foundation of a tall building frame resting on settable soil mass undergoes differential settlements which alter the forces in the structural members significantly. For tall buildings it is essential to consider seismic forces in analysis. The building frame, foundation and soil mass are considered to act as single integral compatible structural unit. The stress-strain characteristics of the supporting soil play a vital role in the interaction analysis. The resulting differential settlements of the soil mass are responsible for the redistribution of forces in the superstructure. In the present work, the nonlinear interaction analysis of a two-bay ten-storey plane building frame- layered soil system under seismic loading has been carried out using the coupled finite-infinite elements. The frame has been considered to act in linear elastic manner while the soil mass to act as nonlinear elastic manner. The subsoil in reality exists in layered formation and consists of various soil layers having different properties. Each individual soil layer in reality can be considered to behave in nonlinear manner. The nonlinear layered system as a whole will undergo differential settlements. Thus, it becomes essential to study the structural behaviour of a structure resting on such nonlinear composite layered soil system. The nonlinear constitutive hyperbolic soil model available in the literature is adopted to model the nonlinear behaviour of the soil mass. The structural behaviour of the interaction system is investigated as the shear forces and bending moments in superstructure get significantly altered due to differential settlements of the soil mass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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