The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.14
no.8
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pp.777-786
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2003
The phase noise characteristics of the phase-locked loop frequency synthesizer were predicted based on the analysis for phase noise contribution of noise sources. The proposed phase noise model in this paper more accurately predicts the phase noise spectrum of frequency synthesizer. To accurately model the phase noise contribution of noise sources in frequency synthesizer, the phase noise sources were analyzed via modeling of the frequency divider and phase noise components using Leeson model for reference signal source and VCO. The phase noise transfer functions to VCO from noise sources were analyzed by superposition theory and linear operation of phase-locked loop. To evaluate the phase noise prediction model, the frequency synthesizers were fabricated and were evaluated by measured data and prediction data.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.5
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pp.787-794
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2001
In this paper, the development of large-signal model extractor for GaAs FET device through the Monolithic Microwave integrated Circuit(MMIC) is presented. The measurement program controlled by personal computer is developed for the processing of an amount of measured data, and the de-embedding algorithm is added to the program for voltage dropping as attached series resistance on measurement system. The small-signal model parameters are typically consisted of 7 elements that are considered as complexity of large-signal model and its the accuracy of the small-signal model is verified through comparing with measured data as varied bias point. The fitting function model, one of the empirical model, is used for quick simulation. In the process of large-signal model parameter extraction, one-dimensional optimization method is proposed and optimized parameters are extracted. This study can reduce the modeling and measuring time and can secure a suitable model for circuit.
In self-tuning predictive control algorithm for steam generator is presented. The control algorithm is derived by suitably modifying the generalized predictive control algorithm. The main feature of the unposed method relies on considering the measurable disturbance and a simple adaptive scheme for obtaining the controller gain when the parameters of the plant are unknown. This feature makes the proposed approach particularly appealing for water level control of steam generator when measurable disturbance is used. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, computer simulations are done for an PWR steam generator model. Simulation result show satisfactory performances against load variations and steam flow rate estimation errors. It can be also observed that the proposed algorithm exhibit better responses than a conventional PI controller.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.7
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pp.40-50
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2005
In this paper, preliminary results for performance prediction of a dual-rotor wind turbine generator system are presented. Blade element and momentum theories are used to model the aerodynamic forces and moments acting on the rotor blades, and multi-body dynamics approach is used to integrate the major components to represent the overall system. Not only the steady-state performance but the transient response characteristics are analyzed. Pitch control strategy to control the rotor speed and the generator output is proposed and its performance is verified through the nonlinear simulation.
A recently developed three dimensional concrete law is used for the analysis of concrete specimens and reinforced concrete columns subjected to different load patterns. The hypoelastic, orthotropic concrete constitutive model includes coupling between the deviatoric and volumetric stresses, works with both proportional and non-proportional loads and is implemented as a strain driven module. The FE implementation is based on the smeared crack approach with rotating cracks parallel to the principal strain directions. The concrete model is validated through correlated studies with: (a) experimental tests on confined concrete cylinders; (b) experimental results on three reinforced concrete columns tested at the University of California, San Diego. The correlations are overall very good, and the FE responses capture all the main phenomena observed in the experimental tests.
This paper proposes a linear model predictive control of 6-DOF remotely operated underwater vehicles using nonlinear robust internal-loop compensator (NRIC). First, we design a integrator embedded linear model prediction controller for a linear nominal model, and then let the real model follow the values calculated through forward dynamics. This work is carried out through an NRIC and in this process, modeling errors and external disturbance are compensated. This concept is similar to disturbance observer-based control, but it has the difference that H∞ optimality is guaranteed. Finally, tracking results at trajectory containing the velocity discontinuity point and the position tracking performance in the disturbance environment is confirmed through the comparative study with a traditional inverse dynamics PD controller.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.12
no.4
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pp.324-331
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2007
This paper studies new estimation method for state of charge (SOC) of the hybrid electric vehicle lithium battery using sliding mode observer. A simple R-C Lithium battery modeling technique is established and the errors caused by simple modeling was compensated by the sliding mode observer. The structure of the sliding mode observer is simple, but it shows robust control property against modeling errors and uncertainties. The performance of the system has been verified by the UUDS test. The test results of the proposed observer system shows robust tracking performance under real driving environments.
Silica glass is a core material for optical fiber in optical telecommunications, but its centrosymmetry eliminates the second order nonlinearity. But it is experimentally well known that the space charge polarization induces the Second Harmonic Generation (SHG) when a strong DC voltage is applied to silica glass for a long period of time with metal blocking electrodes. In this report, the results of a theoretical calculation of the nonlinear optical property caused by the space charge polarization, and a model of a numerical analysis to predict the small chance in nonlinear optical property as functions of time and space are provided. Assuming that amorphous silica is a solid state electrolyte and sodium ion is the only mobile charge carrier, 'Finite Difference Method' was employed for modeling of numerical analysis. The distributions of the concentration of sodium ion and electric field as functions of a normalized length of the specimen and a normalized applied voltage were simulated.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.9
no.2
s.42
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pp.7-15
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2005
Numerical analysis model is proposed to predict the dynamic behavior of a single-degree-of-freedom structure that is equipped with hybrid base isolation system. Hybrid base isolation system is composed of friction pendulum systems (FPS) and a magnetorheological (MR) damper. A neuro-fuzzy model is used to represent dynamic behavior of the MR damper. Fuzzy model of the MR damper is trained by ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) using various displacement, velocity, and voltage combinations that are obtained from a series of performance tests. Modelling of the FPS is carried out with a nonlinear analytical equation that is derived in this study and neuro-fuzzy training. Fuzzy logic controller is employed to control the command voltage that is sent to MR damper. The dynamic responses of experimental structure subjected to various earthquake excitations are compared with numerically simulated results using neuro-fuzzy modeling method. Numerical simulation using neuro-fuzzy models of the MR damper and FPS predict response of the hybrid base isolation system very well.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.128-132
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2012
물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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