The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.1
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pp.1-7
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2007
Generally, an electric railroad feeding system has many problems due to the different characteristics in contrast with a load of general three-phase AC electric power system. One of them is harmonics problem caused by the switching device existing in the feeding system, and moreover, the time-varying dynamic loads of rail way is inherently another cause to increase this harmonics problem. In Korea power systems, the electric railroad feeding system is directly supplied from the substation of KEPCO. Therefore, if voltages fluctuation or unbalanced voltages are created by the voltage and current distortion or voltage drop during operation, it affects directly the source of supply. The trainloads of electric railway system have non-periodic but iterative harmonic characteristics as operating condition, because the electric characteristic of the electric railroad feeding system is changed by physical conditions of the each trainload. According to the traditional study, the estimation of harmonics has been performed by deterministic way using the steady state data at the specific time. This method is easy to analyze harmonics, but it has limits in some cases which needs an assessment of dynamic load and reliability. Therefore, this paper proposes the probabilistic estimation method, moments matching method(MW) in order to overcome the drawback of deterministic method. In this paper, distributions for each harmonics are convolved to obtain the moments and cumulants of TDD(Total Demand Distortion), and this can be generalized for any number of trains. For the case study, the electric railway system of LAT(Intra Airport Transit) in Incheon International Airport is modeled using PSCAD/EMTDC dynamic simulator. The raw data of harmonics for the moments matching method is acquired from simulation of the LAT model.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.9
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pp.658-663
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2003
In deterministic design of feedback controllers for uncertain dynamic systems, the upper bound of the uncertainty is very important to guarantee the stability of the closed loop system. In this paper, we assume that the upper bound of the uncertainty is formulated using a Fredholm integral equation of the first kind, that is, an integral of the product of a predefined kernel with an unknown influence function. We propose an adaptation law that is capable of estimating this upper bound. Using this adaptive upper bound, we design an adaptive variable structure control (AVSC), which guarantees asymptotic stability/ultimate boundedness of uncertain dynamic systems. The illustrative example shows the proposed AVSC is effective for uncertain dynamic systems.
This paper presents the dynamic instability analysis of un-damped elastically supported piezoelectric functionally graded (FG) beams subjected to in-plane static and dynamic periodic thermomechanical loadings with uncertain system properties. The elastic foundation model is assumed as one parameter Pasternak foundation with Winkler cubic nonlinearity. The piezoelectric FG beam is subjected to non-uniform temperature distribution with temperature dependent material properties. The Young's modulus and Poison's ratio of ceramic, metal and piezoelectric, density of respective ceramic and metal, volume fraction exponent and foundation parameters are taken as uncertain system properties. The basic nonlinear formulation of the beam is based on higher order shear deformation theory (HSDT) with von-Karman strain kinematics. The governing deterministic static and dynamic random instability equation and regions is solved by Bolotin's approach with Newmark's time integration method combined with first order perturbation technique (FOPT). Typical numerical results in terms of the mean and standard deviation of dynamic instability analysis are presented to examine the effect of slenderness ratios, volume fraction exponents, foundation parameters, amplitude ratios, temperature increments and position of piezoelectric layers by changing the random system properties. The correctness of the present stochastic model is examined by comparing the results with direct Monte Caro simulation (MCS).
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.201-208
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1996
This paper proposes an efficient method for improving the training performance of the neural network using a hybrid of backpropagation algorithm and dynamic tunneling system.The backpropagation algorithm, which is the fast gradient descent method, is applied for high-speed optimization. The dynamic tunneling system, which is the deterministic method iwth a tunneling phenomenone, is applied for blobal optimization. Converging to the local minima by using the backpropagation algorithm, the approximate initial point for escaping the local minima is estimated by the pattern classification, and the simulation results show that the performance of proposed method is superior th that of backpropagation algorithm with randomized initial point settings.
Safety monitoring systems of structures generally resort to detecting possible changes of dynamic system parameters. Sensitivity analysis of these dynamic system parameters may implement these techniques. Conventional structural eigenvalue problems are discussed in the scope of those systems with deterministic parameters. Large and flexible structures, such as suspension bridges, actually possess stochastic material properties and these random properties unavoidably affect the dynamic system parameters. The sensitivity matrix of structural modal parameters to basic design variables has been established in this paper. Moreover, second order statistics of natural frequencies due to the randomness of material properties have been discussed. It is concluded from numerical analysis of a modem suspension bridge that although the second order statistics of frequencies are small relatively to the change of basic design variables, such as density of mass and modulus of elasticity, the sensitivities of modal parameters to these variables at different locations change in magnitude.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.12
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pp.61-69
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1997
This paper proposes a new method for improving the performances of the neural network for optimization using a hyubrid of gradient descent method and dynamic tunneling system. The update rule of gradient descent method, which has the fast convergence characteristic, is applied for high-speed optimization. The update rule of dynamic tunneling system, which is the deterministic method with a tunneling phenomenon, is applied for global optimization. Having converged to the for escaping the local minima by applying the dynamic tunneling system. The proposed method has been applied to the travelling salesman problems and the optimal task partition problems to evaluate to that of hopfield model using the update rule of gradient descent method.
A dynamic system under random disturbance is considered in the study. In order to control the system efficiently, proper reduction of system dimension is indispensible in design stage. The reduction method using component cost analysis in conjunction with stochastic analysis is proposed for the control of a system. System response is obtained in terms of dynamic moment equation via Fokker-Plank-Kolmogorov(F-P-K) equation. The dynamic moment response of the system under random disturbance are reduced by using of deterministic version of component cost analysis. The reduced system via proposed "stochastic component cost analysis" is successfully implemented for dynamic response and shows remarkable control performance effectively utilizing "stochastic controller" in physical time domain.
This work presents a deterministic channel that rules according to inverse a power propagation law. The proposed channel model allows us to derive the lower bound and upper bound of packet's capture probability in Rayleigh fading and shadowing cellular mobile system. According to these capture probabilities, we analyze the system performance in the case of finite stations and finite communicated coverage of a base station. We also adopted a dynamic backoff window size to discuss the robustness of IEEE 802.11 draft standard. Some suggestions and conclusions from numerical results are given to establish the more strong CSMA/CA protocol.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.39
no.2
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pp.1-8
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1997
Abstract The need for integrated reservoir system operation become more intense as the demands from the system increase. A deterministic, three-dimensional discrete incremental dynamic programming approach is presented to derive reservoirs system operational planning strategies. The developed H3DP model optimizes the monthly operation of the Hwachon and Soyang Projects on the North Han river and Chungju Main Project on the South Han river. By using the H3DP model, Hwachon project was reevaluated as a component of the upstream multipurpose storage reservoirs in the basin based on 1993 hydrology. This case study demonstrates the practical use of the developed model for the basin multi-reservoir system operation in an integrated, multipurpose fashion.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.875-879
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2007
The effects of the statistical properties of the Coulomb friction coefficients on the dynamic responses of a galloping quadruped robot are investigated in this paper. In general, the Coulomb friction coefficients are assumed to be deterministic for a controller design to achieve required motion characteristics. However, the friction coefficients between the ground and the robot legs are not constant in reality. Therefore, statistical characteristics of the friction coefficients need to be considered for a multi-body modeling of the robot galloping on the ground. The effects of the statistical properties on the dynamic responses of the quadruped robots are investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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