The main objective of this paper is the robust multi-objective optimization design of semi-active tuned mass damper (STMD) system using genetic algorithms and fuzzy logic. For optimal design of this system, it is required that the uncertainties which may exist in the system be taken into account. This consideration is performed through the robust design optimization (RDO) procedure. To evaluate the optimal values of the design parameters, three non-commensurable objective functions namely: normalized values of the maximum displacement, velocity, and acceleration of each story level are considered to minimize simultaneously. For this purpose, a fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) approach is used to find a set of Pareto-optimal solutions. The torsional effects due to irregularities of the building and/or unsymmetrical placements of the dampers are taken into account through the 3-D modeling of the building. Finally, the comparison of the results shows that the probabilistic robust STMD system is capable of providing a reduction of about 52%, 42.5%, and 37.24% on the maximum displacement, velocity, and acceleration of the building top story, respectively.
A robust control design procedure for a nuclear reactor has been developed and experimentally validated on the Penn State TRIGA research reactor. The utilization of the robust controller as a component of an autonomous control system is also demonstrated. Two methods of specifying a low order (fourth-order) nominal-plant model for a robust control design were evaluated: 1) by approximation based on the 'physics' of the process and 2) by an optimal Hankel approximation of a higher order plant model. The uncertainty between the nominal plant models and the higher order plant model is supplied as a specification to the ,u-synthesis robust control design procedure. Two methods of quantifying uncertainty were evaluated: 1) a combination of additive and multiplicative uncertainty and 2) multiplicative uncertainty alone. The conclusions are that the optimal Hankel approximation and a combination of additive and multiplicative uncertainty are the best approach to design robust control for this application. The results from nonlinear simulation testing and the physical experiments are consistent and thus help to confirm the correctness of the robust control design procedures and conclusions.
When the controller designed by the $H{\infty}$ control technique is applied to the object system, sometimes the controller does not satisfy the robust stability and robust performance but only satisfy the nominal performance. In this paper, we derive the region on the frequency response curve of the open-loop transfer function which satisfy the robustness and robust performance of the designed controller. We also derive the region for the suitableness of the weighting function on the frequency response curve of the weighting function. We showed that the robust stability and the robust performance of the $H{\infty}$ optimal control)or by applying the designed controller on an electromechanical actuator system could be improved by determining parameter ${\gamma}$ and weighting function gain ${\alpha}$ using the derived region.
In this paper, a controller design method is proposed for haptic interface considering transparency and robust stability. For this, a performance index for the transparency as performance measure is defined in the points of impedance matching and the optimal solution which is minimizing the performance index is obtained by solving H2 optimal problem. In haptic interface, the modeling uncertainties can be restricted to that of haptic device. To implement the robust stabilizing haptic controller to the uncertainties of haptic device, a robust stable condition using H$\infty$ norm from small gain theorem is proposed. To verify the effectiveness of the proposed haptic controller design scheme, numerical examples and experimental results are illustrated for virtual wall consisting of stiffness and damping factor.
Applying Bayesian optimal design principles is not easy when a prior distribution is not certain. We present a optimal design criterion which possibly yield a reasonably good design and also robust with respect to misspecification of the prior distributions. The criterion is applied to the problem of estimating the turning point of a quadratic regression. Exact mathematical results are presented under certain conditions on prior distributions. Computational results are given for some cases not satisfying our conditions.
This paper propose a optimal design method for robust notion controllers of under-water vehicles using the combined technique between classical and modern theories. The proposed method is presented which utilizes classical control methods to obtain a good robustness and modern control methods to set optimal gains. LQ, SVD, multivariable frequency analysis and Bode-Root Locus (BRL) plot are used.
Decision making strategies should consider both adaptiveness and robustness in order to deal with two main characteristics of climate change: non-stationarity and deep uncertainty. Especially, robust strategies are different from traditional optimal strategies in the sense that they are satisfactory over a wider range of uncertainty and may act as a key when confronting climate change. In this study, a new framework named Robust Stochastic Dynamic Programming (R-SDP) is proposed, which couples previously developed robust optimization (RO) into the objective function and constraint of SDP. Two main approaches of RO, feasibility robustness and solution robustness, are considered in the optimization algorithm and consequently, three models to be tested are developed: conventional-SDP (CSDP), R-SDP-Feasibility (RSDP-F), and R-SDP-Solution (RSDP-S). The developed models were used to derive optimal monthly release rules in a single reservoir, and multiple simulations of the derived monthly policy under inflow scenarios with varying mean and standard deviations are undergone. Simulation results were then evaluated with a wide range of evaluation metrics from reliability, resiliency, vulnerability to additional robustness measures. Evaluation results were finally visualized with advanced visualization tools that are used in multi-objective robust decision making (MORDM) framework. As a result, RSDP-F and RSDP-S models yielded more risk averse, or conservative, results than the CSDP model, and a trade-off relationship between traditional and robustness metrics was discovered.
This paper proposes a tabu search (TS) algorithm to optimal weight selection in design of robust H$_{\infty}$ power system stabilize. (PSS), In H$_{\infty}$ control design, the weight selection and the representation of system uncertainties are the major difficulties. To cope with these problems, TS is employed to automatically search for the optimal weights. On the other hand, the normalized coprime factorization (NCF) is used. The H$_{\infty}$ controller can be directly developed without ${\gamma}$-iteration. Also, the pole-zero cancellation phenomena are prevented. The performance and robustness of the proposed PSS under different loading conditions are investigated in comparison with a robust tuned PSS by examining the case of a single machine infinite bus (SMIB) system. The simulation results illustrate the effectiveness and robustness of the proposed PSS.
This paper presents the digital implementation of an optimal and robust VSS controller with sliding observer. Firstly, a discrete-time VSS control law which enables the system state to move into a sliding sector where the closed-loop system is stable is designed. Then optimal control theory is used to design an optimal sliding sector. Secondly, a sliding observer which provide robust state estimation against model-plant mismatches due to parameter uncertainties is designed for the sampled-data multivariable systems. Finally, modified sliding observer which effectively reduce chattering of state variables in state estimation was proposed. The proposed scheme was applied 10 a two degree of freedom inverted pendulum with passive joint to verify robust motion control. Computer simulation results confirm the viability of the proposed observer-based controller.
An optimal robust design methodology has been developed to minimize warpage in injection-molded pats. The response surface methodology was applied to obtain a functional relationship between design variables and warpage value, and the modified complex method was used as an optimization tool to search for an optimal design solution over prescribed design region. To attain robustness against process variations, Taguchi's SN ratio was introduced as the design metric. The proposed optimal design procedure was applied to an actual part, the Guide-ASF model of a fax machine, and the usefulness of the methodology was shown through the CAE simulation using a commercial injection molding software package.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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