설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
As the demand for the design of modular manipulators or special purpose manipulators has increased, task based design to design an optimal manipulator for a given task become more and more important. However, the complexity with a large number of design parameters, and highly nonlinear and implicit functions are characteristics of a general manipulator design. To achieve the goal of task based design, it is necessary to develop a methodology to solve the complexity. This paper addresses how to determine the kinematic parameters of a two-degrees of freedom manipulator with parallelogram five-bar link mechanism from a given task, namely, how to map a given task into the kinematic parameters. With simplified example of designing a manipulator with five-bar link mechanism, the methodology for task based design is presented. And it introduces formulations of a given task and manipulator specifications, and presents a new dexterity measure for manipulator design. Also the optimization problem with constraints is solved by using a genetic algorithm that provides robust search in complex spaces.
본 논문에서는 시변 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 보장비용 상태제환 제어기 설계방법을 제시한다. 보장비용 제어기가 존재할 충분조건과 보장비용 제어기 설계방법 및 보장비용 함수의 상한치를 구하는 최적화 문제를 선형행렬부등식, 특이치 분해(singular value decomposition), 슈어 여수(Schur complements) 정리, 변수 치환 등에 의하여 제시한다. 구한 충분조건은 선형행렬부등식의 형태로 되기 때문에 보장비용 제어기의 이득과 보장비용 함수의 상한치를 포함하는 충분조건의 모든 해를 동시에 구할 수 있다, 또한, 제안한 알고리듬을 이용하면 변수 불확실성과 시변 시간지연을 동시에 가지는 특이시스템에 대한 강인 보장비용 제어기 설계문제에도 쉽게 확장됨을 보인다. 마지막으로, 제안한 알고리듬의 타당성을 수치예제를 통하여 확인한다.
비례-적분-미분(PID) 제어기는 단순한 구조와 넓은 범위의 운전영역에서 견고한 성능으로 인해 산업계에서 널리 사용되고 있다. 그러나 제어대상으로서 AVR(Automatic Voltage Regulator)은 전력 시스템의 파라미터의 변동에 강인하지 않다. 따라서 PID 제어기를 사용하여 AVR 시스템의 안정성과 성능을 향상시키는 것이 필요하다. 본 논문에서는 PSO(Partial Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 AVR 시스템을 위한 최적 PID 제어기 파라미터를 결정하는 새로운 설계 방법을 제시한다. 제안하는 접근법은 쉬운 구현뿐만 아니라 안정된 수렴 특성 및 양호한 계산 효율과 우수한 특성을 갖는다. 또한, 제안 된 PSO-PID 제어기의 성능을 평가하기 위해 새로운 목적함수를 정의한다. 이 목적함수는 최대백분율 오버슈트와 정정시간이 설계사양으로 주어진 경우 이를 반영하기 위한 것이다. 이를 위해 ITAE 평가함수에 제약 조건을 위반하면 벌점을 부과하도록 하여 PSO 알고리즘이 PID 제어기 파라미터를 탐색할 때 설계사양을 만족하도록 하게 한다. 최종적으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 PSO-PID 제어기는 단자전압 계단응답에 대해 주어진 설계사양을 만족할 뿐만 아니라 다른 유사한 최근의 연구보다 더 우수한 제어 성능을 보임을 확인하였다.
We propose the robust nonlinear controller design methodology, the $H_{\infty}$ constrained quasi - linear quadratic Gaussian control (QLQG/ $H_{\infty}$), for the statistically-linearized multivariable system with hard nonlinearties such as Coulomb friction, deadzone, etc. The $H_{\infty}$ performance constraint is involved in the optimization process by replacing the covariance Lyapunov equation with the Riccati equation whose solution leads to an upper bound of the QLQG performance. Because of the system's nonlinearity, however, one equation among three Riccati equations contain the nonlinear correction terms that are very difficult to solve numerically. To treat this problem, we use simple algebraic techniques. With some analytic transformation for Riccati equations, the nonlinear correction terms can be so eliminated that the set of a linear controller to the different operating points are designed. Synthesizing these via inverse random input describing function (IRIDF) technique, the final nonlinear controller can be designed.
In this paper, we consider a robust output feedback model predictive controller(MPC) design for Wiener model. Nonlinearities that couldn't be represented in static nonlinearity block of Wiener model are regarded as uncertainties in linear block. An dynamic output feedback controller design method is presented for Wiener MPC. According to MPC algorithm, the control law is computed based on linear matrix inequality(LMI)at each sampling time by solving convex optimization. Also, a new parameter dependent Lyapunov function is proposed to get a less conservative condition. The results are illustrated with numerical example.
In this paper, we propose a new .mu.-controller design method using an equivalent weighting function $W_{\mu}$(s). The proposed mehtod is not guaranteed to converge to the minimum as D-K and .mu.-K iteration method. However, the robust performance problem can be converted into an equivalent $H^{\infty}$ optimization problem of unstructured uncertainty by using an equivalent weightng function $W_{\mu}$(s). Also we can find a .mu.-optimal controller iteratively using an error index $d_{\epsilon}$ of differnce between maximum singular value and .mu.-norm. And under the condition of the same order of scaling functions, the proposed method provides the .mu.-optimal controller with the degree less than that obtained by D-K iteration..
In this paper, we present a non-fragile guaranteed cost control design method for uncertain nonlinear systems with time varying delays in state and control input, even though the controller gain is perturbed. The uncertain nonlinear term in the systems is norm bounded and the linear matrix inequality(LMI) optimization method is employed as a stability analysis of the systems. We design a robust controller and show the asymptotical stability of uncertain time-varying systems based on Lyapunov method. Also, we guarantee a specific level of performance of the systems. The simulations are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
The powder blasting process has become an important machining technique for the cost effective fabrication of micro devices. This process is similar to sand blasting, and effectively removes hard and brittle materials. A large number of investigations on the abrasive jet machining with such output parameters as material removal rate, penetration and surface roughness have been carried out and reported by various authors. To achieve higher surface roughness, to increase material removal rate and to identify the influence of blasting parameters on the output parameters, we use the taguchi method which is one of the design methods of experiments. We can select process parameters to optimize the blasting process of glass. Experimental results indicate that the taguchi method is useful as a robust design methodology for the powder blasting process.
In the present study, we propose the framework which directly links shell finite element to the surface geometric modeling. For the development of a robust shell element, partial mixed variational functional is provided. The NURBS is used to generate the general free form of parameterized shell surfaces. Employment of NURBS makes shell finite element handle the arbitrary geometry of the smooth shell surfaces. The proposed shell finite element model linked with NURBS surface representation provides efficiency for design and analysis and can be directly extended to surface shape optimization problems in future work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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