Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.40-46
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2000
In this paper, a transient identification based on a Hidden Markov Model (HMM) has been suggested and evaluated experimentally for the classification of transients in the dynamic process. The transient can be identified by its unique time dependent patterns related to the principal variables. The HMM, a double stochastic process, can be applied to transient identification which is a spatial and temporal classification problem under a statistical pattern recognition framework. The HMM is created for each transient from a set of training data by the maximum-likelihood estimation method. The transient identification is determined by calculating which model has the highest probability for the given test data. Several experimental tests have been performed with normalization methods, clustering algorithms, and a number of states in HMM. Several experimental tests have been performed including superimposing random noise, adding systematic error, and untrained transients. The proposed real-time transient identification system has many advantages, however, there are still a lot of problems that should be solved to apply to a real dynamic process. Further efforts are being made to improve the system performance and robustness to demonstrate reliability and accuracy to the required level.
In this study, to describe vehicle-track-bridge dynamic interaction phenomena with 1/4 vehicle model, nonlinear Hertzian contact spring and nonlinear contact damper are introduced. In this approach external loads acting on 1/4 vehicle model are self weight of vehicle and geometry information of running surface. The constraint equation on contact surface is implemented by Penalty method. Also, to improve the numerical stability and to maintain accuracy of solution, the artificial damper and the reaction from constraint violation are introduced. A nonlinear time integration method, in this study, Newmark method is adopted for both equations of vehicles and structure. And to reduce the error caused by inadequate time step size, adaptive time-stepping technique is partially introduced. As the nonlinear Hertzian contact spring has no resistance to tensile force, the bouncing phenomena of wheelset can be described. Thus, it is expected that more versatile dynamic interaction phenomena can be described by this approach and it can be applied to various railway dynamic problems.
The inaccurate model parameters in the predictive current control of surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SMPMSM) affect the current dynamic response and steady-state error. This paper presents a model parameter correction algorithm based on the relationship between the errors of model parameters and the static errors of dq-axis current. In this correction algorithm, the errors of inductance and flux are corrected in two steps. Resistance is ignored. First, the proportional relations between inductance and d-axis static current errors are utilized to correct the error of model inductance. Second, the flux is corrected by utilizing the proportional relations between flux and q-axis static current errors under the condition that inductance is corrected. An experimental study with a 100 W SMPMSM is performed to validate the proposed algorithm.
Dynamic as well as static and geometric design parameters such as inertia, tooth profile, backlash and clearance can be directly considered via multi-body dynamic analysis along with contact analysis. However, it is time consuming to use finite elements for the consideration of the tooth flexibility in the multi-body dynamic analysis of gears. A computationally efficient procedure, so called, Gear Stiffness Module, is suggested to resolve this calculation time issue. The characteristics of gear tooth compliance are discussed and rotational stiffness element concept for the Gear Stiffness Module is presented. Transmission error analyses for a spur gear system are carried out to validate the reliability and efficiency of the module. Compared with the finite element model, the Gear Stiffness Module yields considerably similar results and takes only 3% of calculation time.
일사량은 태양광 발전시스템의 전력 생산량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요소이며, 다른 기상요소들과 달리 기상청의 일기예보를 통해 제공받을 수 없다. 따라서 효율적인 태양광 발전시스템 운용을 위해 일사량 예측에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구는 기상정보 데이터 기반의 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델을 제안한다. Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델은 유사한 태양고도와 유사한 날씨의 데이터 조각들로 나누어 학습하기 위해, 예측하는 시점의 태양고도와 운량을 기준으로 전체 데이터를 동적으로 나눈 후 기계학습 알고리즘인 다중 선형회귀 알고리즘으로 학습하여 일사량을 예측하는데 사용된다. 본 연구의 성능을 검증하기 위해 제안 모델인 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델과 이전 연구에서 제안한 모델, 기존의 상관관계식 기반 일사량 예측 모델에 동일한 기상정보 데이터 셋을 적용하여 비교하였으며, 비교결과 본 연구에서 제안한 모델이 가장 정확한 일사량 예측 성능을 보였다.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.419-425
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1998
This paper presents a method of enhancing the accuracy of hybrid modelling that predicts dynamic characteristics of the coupled structure by synthesizing after FE analysis and vibration experimental analysis of the relevant individual substructure. Since most FE models in engineering problems are very large, dynamic analysis with the full FE model is costly. Frequency response function(FRF) synthesis after reducing the FE model can reduce this computational cost but introduce mode truncation error similarly in the case of considering only low-frequency mode after eigensolutions of the complete structure. This paper introduces a FRF of FE model for hybrid FRF synthesis, which is reduced by using IIRS methods and compensated through eigensolutions of the reduced model, and shows the effectiveness of the presented method.
The design concept of varaiable structure control is useful not only to stochasic systems but also to adaptive control systems. The Dynamic equation of vertical three linkage robot was derived. And it was simplyfied according to the scheme of control strategy. And we specify the form of model. Thereafter the error dynamic equation was derived between the real state of the plant and state of the model. Some simulations were performed to control robot manipulator applying the methodology of the variable structure model following adaptive control.
In this paper we propose a model which can predict well the logical errors come from the charge redistribution in domino gates. In this model the effect of the intrinsic capacitance between gate and channel of MOSFET's is considered. This effect is more important than the parasitic capacitance effect. The error by the proposed model is only 8% of that by the currently used model. This model can be used as a guide-line in the design of domino circuits.
다자유도를 가진 구조계로 부터 얻어진 동적거동의 측정치를 이용하여 구조물의 모우드계수를 추정하는 시간영역방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 운동방정식을 실험적 모우드식으로 변환한 다음 이를 다시 이산시간 영역의 식인 ARMAX식으로 나타내었다. 순차적 예측 오차 방법을 이용하여 ARMAX식의 계수들을 추정한 후, 이들로 부터 구조물의 모우드 계수들을 계산하였다. 지진하중을 받는 3층 빌딩 구조물의 실험치를 이용하여 얻은 모우드 계수들은 서로 다른 실험간에 좋은 일치를 보였으며, 또한 계산된 계수들을 이용하여 다시 구한 구조물 응답의 시간이력들은 실험치들과 좋은 일치를 보였다.
This paper presents a robust adaptive control method using model reference control strategy against autonomous robot systems with random friction nature. We approximate a nonlinear robot system model by means of a feedback linearization approach to derive nominal control law. We construct a Least Square (LS) based observer to estimate friction dynamics online and then represent a perturbed system model with respect to approximation error between an actual friction and its estimation. Model reference based control design is achieved to implement an auxiliary control in order for reducing control error in practice due to system perturbation. Additionally, we conduct theoretical study to demonstrate stability of the perturbed system model through Lyapunov theory. Numerical simulation is carried out for evaluating the proposed control methodology and demonstrating its superiority by comparing it to a traditional nominal control method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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