In this paper, we consider the robust stability of uncertain linear systems with time-delay in the time domain. The considered uncertainties are both the unstructured uncertainty which is only Known its norm bound and the structured uncertainty which is known its structured. Based on Lyapunov stability theorem and{{{{ { H}_{$\infty$ } }}}} theory known as Strictly Bounded Real Lemma (SBRL), we present new conditions that guarantee the robust stability of system. Also, we extend this to multiple time-varying delays systems and large-scale systems, respectively. Finally, we show the usefulness of our results by numerical examples.
This paper presents an integrated sliding mode adaptive control scheme for general nonlinear uncertain systems, where structured uncertainty is assumed can be linearly parameterized and unstructured uncertainty is assumed be bounded by unknown constant A certain estimation scheme for this unknown constant is introduced to attenuate the unstructured uncertainty. Presented control scheme is shown to be stable and numerical expressions of bounds of all error signals are given, from which we can acquire some useful information about practical trade-off between tracking performance and parameter estimation property.
This paper considers the robust positive real problem for linear systems with linear fractional-type norm-bounded repeated scalar block parameter uncertainty. It is shown that the robust positive real problem can be converted into the standard positive real problem without uncertainty that can be used for the analysis of the given uncertain linear system and the synthesis of a controller that robustly stabilizes and achieves the extended strict positive realness property of the closed-loop transfer function. These results can be also applied to the linear system with general structured uncertainty containing repeated scalar block parameters and are extensions of the previous works that consider only norm-boundedness of the affine unstructured uncertainty.
Purpose: This study was to describe the uncertainty, depression, physical symptom, and family support among patients undergoing dialysis. Further, the factors that impact uncertainty were also examined. Methods: A convenience sample of 145 patients who received dialysis was selected. A descriptive correlation study was conducted. Data were collected using structured questionnaires and the collected data were analyzed using descriptive statistics and multiple regression analysis. Results: The patient who received more than five years of dialysis reported higher levels on inconsistency of uncertainty than patient with less than five years. These latter patients' reported uncertainty was positively correlated with depression, whereas, patients family support was correlated with uncertainty. The group's uncertainty with less than five years of dialysis explained about 13% of the variance. In contrast, variables of education level, family support, and monthly income were predictors of uncertainty and explained 33% of the variation. Conclusion: These results can provide for nursing intervention to facilitate reduction of uncertainty. To provide dialysis period-sensitive nursing intervention for uncertainty among dialysis patient, depression should be considered below five years. While factors such as education level, family support, and monthly income should be taken into account over five years.
There has been considerable research recently on uncertainty handling in the fields of artificial intelligence and knowledge-based system. Various numerical and non-numerical methods have been proposed for representing and propagating uncertainty in knowledge-based system. The Bayesian method, the Dempster-Shafer's Evidence Theory, the Certainty Factor model and the Fuzzy Set Theory are most frequently appeared in the knowledge-based system. Each of these four methods views uncertainty from a different perspective and propagates it differently. There is no single method which can handle uncertainty properly in all kinds of knowledge-based systems' domain. Therefore a knowledge-based system will work more effectively when the uncertainty handling method in the system fits to the system's environment. This paper proposed a framework for selecting proper uncertainty handling methods in knowledge-based system with respect to characteristics of problem domain and cognitive styles of experts. A schema with strategic/operational and unstructured/structured classification is employed to differenciate domain. And a schema with systematic/intuitive and preceptive/receptive classification is employed to differenciate experts' cognitive style. The characteristics of uncertainty handling methods are compared with characteristics of problem domains and cognitive styles respectively. Then a proper uncertainty handling method is proposed for each category.
A robust H$_{\infty}$ control design methodology and its application to a Space Station attitude and momentum control problem are presented. This new approach incorporates nonlinear multi-parameter variations in the state-space formulation of H$_{\infty}$ control theory. An application of this robust H$_{\infty}$ control synthesis technique to the Space Station control problem yields a remarkable result in stability robustness with respect to the moments-of-inertia variation of about 73% in one of the structured uncertainty directions. The performance and stability of this new robust H$_{\infty}$ controller for the Space Station are compared to those of other controllers designed using a standard linear-quadratic-regulator synthesis technique.que.
This paper presents the vibration control of a glass-fiber reinforced thermoplastic composite beam with a distributed PVDF sensor and piezo-ceramic achlator. The three types of different controllen which are PID, H$\infty$ , and p-synthesis ontrollcr are employed to achieve vibration suppression in the transient vibration of composite beam. In the H$\infty$ , controller design, 1st and 2nd natural frequencies are considered in the modeling, because robust control theory which has robustness to struchred uncertainty is adopled Lo suppress the vibration. If the controller designed by H$\infty$ , theory does not satisfy control performance, it is improved by $\mu$ -synthesis method with D-K iteration so that the$\mu$-contoller based on the structured singular value satisfies the nominal performance and robust performance Simulations and experiments were carried out with the designed controllers m order to demonstrate the suppression efficiency of each controller.
Mixed H$_{2}$/H$_{\infty}$ robust control synthesis is considered for finite dimensional linear time-invariant systems under the presence of diagonal structured uncertainties. Such uncertainties arise for instance when there is real perturbation in the nominal model of the state space system or when modeling multiple (unstructured) uncertainty at different locations in the feedback loop. This synthesis problem is reduced to convex optimization problem over a bounded subset of matrices as well as diagonal matrix having certain structure. For computational purpose, this convex optimization problem is further reduced into Generalized Eigenvalue Minimization Problem where a powerful algorithm based on interior point method has been recently developed..
In this paper, we consider the robust pole assignment and the upper bound of quadratic cost function for the linear systems with time-varying uncertainy. The considered uncertainties are both the norm bounded unstructured case and the structured case that has the matrix polytope type uncertain structure. We derve conditions that guarantee the robust pole assignment inside a disk in the L.H.P. and the robust stability. Also, we derive the upper bound of quadratic cost for thil pole assigned systems. Finally, we show the usefulness of our results by an example.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the level of uncertainty, physiological risk factors, self-efficacy, and self-management among stroke patients and to identify factors influencing their self-management. Methods: A descriptive correlational design was used for this study. A convenience sample of 149 patients with stroke were enrolled at C national university hospital from February to April in 2016. Data were collected using a structured questionnaire and electronic medical record. Collected data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlations, and multiple regression analysis with the SPSS/WIN 21.0 program. Results: There were significant negative correlations between uncertainty and self-efficacy (r=-.56, p<.001); between uncertainty and self-management (r=-.56, p<.001); and between total cholesterol and self-management (r=-.23, p=.005). There were significant positive correlations between self-efficacy and self-management (r=.78, p<.001); between uncertainty and total cholesterol (r=.24, p=.003). The significant factors influencing self-management were uncertainty and self-efficacy. Theses variables explained 62.7% of the variance in self-management. Conclusion: The results suggest that intervention programs to reduce the level of uncertainty and to increase the level of self-efficacy among patients would improve the self-management of stroke patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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