A new robust load-frequency control (LFC) methodology is proposed for nonlinear power systems with the valve position limits of the governor in the presence of parametric uncertainties. The Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is adopted for fuzzy modeling of the nonlinear power system. A sufficient condition of the robust stability is presented in the sense of Lyapunov for the TS fuzzy model with parametric uncertainties. The intelligent digital redesign technique for the uncertain nonlinear power system is also studied. The effectiveness of the proposed robust fuzzy LFC controller design method is demonstrated through a numerical simulation.
Statistical process cintrol is intended to assist operators of a stable system in monitoring whether a change has occurred in the process, and it uses several control charts as main tools. In design and use of control chart, it is rational that probability of false alarm is minimized in stable process and probability of detecting shifts is maximized in out-of-control. In this study, we establish bootstrap control limits for robust M-estimator chart by applying the bootstrap method, called resampling, which could not demand assumptions about pre-distribution when the process is skewed and/or the normality assumption is doubt. The results obtained in this study are summarized as follows : bootstrap M-estimator control chart is developed for applying bootstrap method to M-estimator chart, which is more robust to keep ARL when process contain contaminate quality characteristic.
This paper presents a design method of a robust tracking controller satisfying multiple constraints using genetic algorithm. A robust $H_{\infty}$ constraint with loop shaping is used to address disturbance attenuation with error limits and a loop gain constraint is considered so as not to enlarge the tracking loop gain and bandwidth unnecessarily. The robust $H_{\infty}$ constraint is expressed by a matrix inequality and the loop gain constraint is considered as an objective function so that genetic algorithm can be applied. Finally, a robust tracking controller can be obtained by integrating genetic algorithm with LMI approach. The proposed tracking controller design method is applied to the track-following system of an optical DVD recording drive and is evaluated through the experimental results.
This paper presents a controller design method for a robust control problem with multiple constraints using genetic algorithms and LMI design method. A robust $H_{\infty}$ constraint with loop shaping and pole placement is used to address disturbance attenuation with error limits and desired transient specifications, in spite of the plant uncertainties and disturbances. In addition, a loop gain constraint is considered so as not to enlarge the loop gain unnecessarily. The robust $H_{\infty}$ constraint and pole placement constraint can be expressed in terms of two matrix inequalities and the loop gain constraint can be considered as an objective function so that genetic algorithms can be applied. Accordingly, a robust controller can be obtained by integrating genetic algorithms with LMI approach. The proposed controller design method is applied to a track-following system of an optical disk drive and is evaluated through simulation results.
The target costing technique, mathematically discussed by Sauers, only uses the $C_p index along with Taguchi loss function and $\bar{X}$-P control charts to setup goal control limits. The new specification limits derived from Taguchi loss function is linked through the $C_p value to $\bar{X}$-P control charts to obtain goal control limits. Studies have shown that the point estimator of the $C_p index, $C_p, could vary from time to time due to the sampling error. The suggested approach is to use confidence intervals, especially the lower confidence intervals, to replace the point estimator. Therefore, an improvement on target costing technique is presented by applying the lower confidence interval of the $C_p index and using both Taguchi and Spiring's loss functions together with $\bar{X}$-P charts to make this technique more robust in practice. An example is also provided to illustrate how the improved target costing technique works.
This paper presents a robust process capability index(PCI) based on the expected loss derived from the empirical distribution function(EDF). We propose the EDF expected loss in order to develop a PCI that does not depends on the underlying process distribution. The EDF expected loss depends only on the sample data, so the PCI based on it is robust and it does nor require complex calculations. The inverted normal loss function(INLF) is employed in order to overcome the drawback of the quadratic loss which may Increase unboundedly outside the specification limits. A comprehensive simulation study was performed under various process distributions, in order to compare the accuracy and the precision of the proposed PCI with those of the PCI based on the expected loss derived from the normal distribution. The proposed PCI turned out to be more accurate than the normal PCI in most cases, especially when the process distribution has high kurtosis or skewness. It is expected that the proposed PCI can be utilized In real processes where the true distribution family may not be known.
In large-scale systems, we frequently encounter the time-delay and the uncertainty, and these should be considered in the design of controller because these are the source of the degradation of the system performance and instability of system. In this paper, we consider the robust stability of the linear large scale systems with the uncertainties and the time-delays. The considered uncertainties are both structured uncertainty and the unstructured uncertainty. Also, the considered time-delays are time-varying having finite time derivative limits. Based on the Lyapunov theorem and the linear matrix inequality(LMI) technique, we present two sufficient conditions that guarantee the robust stability of the system. The conditions are expressed as the LMI forms which can be easily checked their feasibility by using the well-known LMI control toolbox. Finally, we show by two examples that our results are less conservative than the previous results.
Control charts are generally used for process control, but the role of traditional control charts have been limited in case of a non-contaminated process. Traditional ${\bar{x}}$-s control chart has not been activated well for such a problem because of trying to control processes as center line and control limits changed by the contaminated value. This paper suggests modified ${\bar{x}}$-s control chart based on robust estimation. In this paper, we consider the trimmed mean of the sample means and the trimmed mean of the sample standard deviations. By comparing with ARL value, the responding results are decided. The comparison resultant results of traditional control chart and modified control chart are contrasted.
Control charts are generally used for process control, but the role of traditional control charts have been limited in case of a contaminated process. Traditional $\bar{x}$ control charts have not been activated well for such a problem because of trying to control processes as center line and control limits changed by the contaminated value. This paper is to propose robust $\bar{x}$ control charts which is considering a location parameter in order to respond to contaminated process. In this paper, we consider $\bar{x}_{\alpha}$, that is trimmed rate; typically ten percent rate is used. By comparing with p, ARL value, the responding results are decided. The comparison resultant results of proposed two control charts are shown and are well contrasted.
H$_{\infty}$ robust control theory is applied to the nuclear steam generator level control. Nuclear steam generator has the properties such as nonlinearity, non-minimum phase, and so, has some difficulties on level control. In a nuclear plant, it is more important to keep the operating variables under certain safety limits against various uncertainties than to meet the optimal performance. The designed H$_{\infty}$ controller shows robust level control against modelling error, disturbance in the nonlinear simulation. As the H$_{\infty}$ controller has both robustness and design transparency, it is adequate to the automation of level control and in licensibility
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[게시일 2004년 10월 1일]
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