Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.5
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pp.18-29
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2007
The main objective of this paper is to propose a new stability analysis method for a networked control system with multiple packet transmission. The new scheduling method that can guarantee the maximum time delay and discrete switch state equation model which represent a network data loss is proposed. The equivalent model of a MIMO(multi-input multi-output) networked control system is derived from a state space model of linear time invariant interconnected systems in the form of asynchronous dynamical system. Using this model, this paper presents new stability theorems that can determine stability of the networked control system with regard to time delay, data loss, and the number of transmission packets. Simulation results verify the effectiveness of proposed stability analysis method.
We consider the inverse shadowing property of a dynamical system which is an "inverse" form of the shadowing property of the system. In particular, we show that every Morse-Smale system f on a compact smooth manifold has the inverse shadowing property with respect to the class $\mathcal{T}_h(f)$ of continuous methods generated by homeomorphisms, but the system f does not have the inverse\mathrm{T} shadowing property with respect to the class $\mathcal{T}_c(f)$ of continuous methods.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.6
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pp.616-628
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2000
In this paper, we present the modeling of the ozone prediction system using Neuro-Fuzzy approaches. The mechanism of ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary, the modeling of ozone prediction system has many problems and the results of prediction is not a good performance so far. The Dynamic Polynomial Neural Network(DPNN) which employs a typical algorithm of GMDH(Group Method of Data Handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system. The structure of the final model is compact and the computation speed to produce an output is faster than other modeling methods. In addition to DPNN, this paper also includes a Fuzzy Logic Method for modeling of ozone prediction system. The results of each modeling method and the performance of ozone prediction are presented. The proposed method shows that the prediction to the ozone concentration based upon Neuro-Fuzzy approaches gives us a good performance for ozone prediction in high and low ozone concentration with the ability of superior data approximation and self organization.
In this paper, the authors propose a new method for linearizing a nonlinear dynamical system by use of polynomial compensation. In this method, an M-sequence is applied to the nonlinear system and the crosscorrelation function between the input and the output gives us every crosssections of Volterra kernels of the nonlinear system up to 3rd order. We construct a polynomial compensation function from comparison between lst order Volterra kernel and high order kernels. The polynomial compensation function is, in this case, of third order whose coefficients are variable depending on the amplitude of the input signal. Once we can get compensation function of nonlinear system, we can construct a linearization scheme of the nonlinear system. That is. the effect of second and third order Volterra kernels are subtracted from the output, thus we obtain a sort of linearized output. The authors applied this method to a saturation-type nonlinear system by simulation, and the results show good agreement with the theoretical considerations.
The major parameters governing the fluid dynamical and thermo-dynamical behavior in the large pipeline network system are friction loss and the pipeline length. But in local pipeline networks and relatively short distance pipeline system, secondary loss and the considerations of the moving states of the fluid machine are also important. One of the major element in local pressure control system is pressure regulator. It causes the variations of the physical properties in that pipeline system. Especially, as there is not enough information to obtain reliable physical property values such as density, temperature etc. at the downstream of the pressure regulator, It is hard to calculate accurate solution in the pipeline network analysis. In this study, some numerical approaches to investigate the critical-flow-characteristics of the pressure regulator have been done and the detail examinations and considerations of the pressure regulator as a pipeline network elements according to the variations of the inlet-outlet pressure ratio have been carried. Finally the flow-flied distributions, relations and critical-flow-characteristics have been studied. in detail and the 1D analytic method to analyze critical pipe flow have been investigated
In this paper, the authors propose a new method for linearizing a nonlinear dynamical system by use of Volterra kernel of the nonlinear system. The authors have recently obtained a new method for measuring Volterra kernels of nonlinear control systems by use of a pseudo-random M-sequence and correlation technique. In this method, an M-sequence is applied to the nonlinear system and the crosscorrelation function between the input and the output gives us every crosssection of Volterra kernels up to 3rd order. Once we can get Volterra kernels of nonlinear system, we can construct a linearization method of the nonlinear system. Simulation results show good agreement between the observed results and the theoretical considerations.
The use of orthogonal functions with the aim of adapting the system and signal representation to the specific properties of the systems and signals has a long history. A least-squares identification method is studied that estimates a finite number of expansion coefficients in the series expansion of a transfer function, where the expansion is in terms of recently introduced generalized orthogonal functions. It is shown that there exist orthogonal functions that are generated by stable linear dynamical systems.
Almitani, Khalid H.;Abdelrahman, Alaa A.;Eltaher, Mohamed A.
Steel and Composite Structures
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v.32
no.5
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pp.643-655
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2019
Perforation and cutouts of structures are compulsory in some modern applications such as in heat exchangers, nuclear power plants, filtration and microeletromicanical system (MEMS). This perforation complicates dynamic analyses of these structures. Thus, this work tends to introduce semi-analytical model capable of investigating the dynamic performance of perforated beam structure under free and forced conditions, for the first time. Closed forms for the equivalent geometrical and material characteristics of the regular square perforated beam regular square, are presented. The governing dynamical equation of motion is derived based on Euler-Bernoulli kinematic displacement. Closed forms for resonant frequencies, corresponding Eigen-mode functions and forced vibration time responses are derived. The proposed analytical procedure is proved and compared with both analytical and numerical analyses and good agreement is noticed. Parametric studies are conducted to illustrate effects of filling ratio and the number of holes on the free vibration characteristic, and forced vibration response of perforated beams. The obtained results are supportive in mechanical design of large devices and small systems (MEMS) based on perforated structure.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.1
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pp.46-51
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2004
The problem of reducing the effect of an unknown disturbance on a dynamical system is one of the most fundamental issues in control design. We propose a robust PID (Proportional Integral Derivative) control method with neural network for improving the performance due to the rejection of an unknown disturbance. The proposed system consists of a model of the plant, a conventional PID controller and a multi-layer neural network, and is composed of two loop; the first loop enables the system to achieve stability of system, the second loop rejects an unknown disturbance. Simulation and experiment results show that the proposed method improves considerably on the performance of the conventional PID control method and the typical IMC method using neural network.
A novel method of transient stability analysis is presented in this paper. The proposed method extracts data points near the basin-of-attraction boundary and then builds a support vector machine (SVM) model learned from the generated data. The constructed SVM classifier has been shown to reduce dramatically the conservativeness of the estimated basin of attraction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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