The new robust controller design method is proposed for the flight control systems with model uncertainties. The proposed control system is a combination of the adaptive dynamic surface control (DSC) technique and the self recurrent wavelet neural network (SRWNN). The adaptive DSC technique provides us with the ability to overcome the "explosion of complexity" problem of the backstepping controller. The SRWNNs are used to observe the arbitrary model uncertainties of flight systems and all their weights are trained on-line. From the Lyapunov stability analysis, their adaptation laws are induced and the uniformly ultimately boundedness of all signals in a closed-loop adaptive system is proved. Finally, simulation results for a high performance aircraft (F-16) are utilized to validate the good tracking performance and robustness of the proposed control system.
Carbon-encapsulated Ni catalysts are synthesized by an electrical explosion of wires (EEW) method and applied for CO2 methanation. We find that the presence of carbon shell on Ni nanoparticles as catalyst can positively affect CO2 methanation reaction. Ni@5C that is produced under 5 % CH4 partial pressure in Ar gas has highest conversions of 68 % at 350 ℃ and 70 % at 400 ℃, which are 73 and 75 % of the thermodynamic equilibrium conversion, respectively. The catalyst of Ni@10C with thicker carbon layer shows much reduced activity. The EEW-produced Ni catalysts with low specific surface area outperform Ni catalysts with high surface area synthesized by solution-based precipitation methods. Our finding in this study shows the possibility of utilizing carbon-encapsulated metal catalysts for heterogeneous catalysis reaction including CO2 methanation. Furthermore, EEW, which is a highly promising method for massive production of metal nanoparticles, can be applied for various catalysis system, requiring scaled-up synthesis of catalysts.
With the explosion of digital devices, interaction technologies between human and devices are required more than ever. Especially, hand gesture recognition is advantageous in that it can be easily used. It is divided into the two groups: the contact sensor and the non-contact sensor. Compared with non-contact gesture recognition, the advantage of contact gesture recognition is that it is able to classify gestures that disappear from the sensor's sight. Also, since there is direct contacted with the user, relatively accurate information can be acquired. Electromyography (EMG) and force-sensitive resistors (FSRs) are the typical methods used for contact gesture recognition based on muscle activities. The sensors, however, are generally too sensitive to environmental disturbances such as electrical noises, electromagnetic signals and so on. In this paper, we propose a novel contact gesture recognition method based on Flexible Epidermal Tactile Sensor Array (FETSA) that is used to measure electrical signals according to movements of the wrist. To recognize gestures using FETSA, we extracted feature sets, and the gestures were subsequently classified using the support vector machine. The performance of the proposed gesture recognition method is very promising in comparison with two previous non-contact and contact gesture recognition studies.
Security systems for inland cargo truck transportation are mostly limited to route tracking for safe and efficient transportation. With this route tracking system, the status of cargo trucks can be monitored easily within inland boundaries. In case of oil transportation by land, however, security systems ensuring transportation of a designated quantity of products have been subject to extensive research since thefts and substitution by a similar product in the transportation process have emerged as a social problem. Security devices installed in an oil tank truck must meet the explosion-proof performance standards and be applicable to varying types of trucks. Accordingly, a wireless electronic seal with RF communication functions is considered to be the most appropriate method, but e-seals on moving vehicles require such levels of performance and reliability that can overcome certain challenges including changing radio waves and topographical impediments. Considering these characteristics of oil tank trucks, this study proposes an stabilization method to enhance the RF communication performance of e-seals, based on radio simulation and experiment findings.
우리나라의 석유화학산업단지는 폭발성 가스와 가연성 가스로 인하여 언제나 폭발 위험성이 높다. 이러한 폭발을 방지하기 위한 방법으로 석유화학산업단지의 대부분 설비에 방폭 성능을 요구하고 있다. 방폭용으로 현재 사용하고 있는 제어기 패널은 패널의 내부와 외부의 압력(양압)과 온도를 일정하게 유지를 위해 외부에서 수동으로 공기를 주입하는 방식을 사용하고 있다. 이에 본 논문은 자동으로 온도를 제어할 수 있도록 패널 내부의 온도에 따라 가열과 냉각을 자동으로 수행하는 자동 온도조절기를 제안한다.
In many companies handling flammable liquids, explosion-proof electrical equipment have been installed according to the Korean Industrial Standards (KS C IEC 60079-10-1). In these standards, hazardous area for explosive gas atmospheres has to be classified by the evaluation of the evaporation rate of flammable liquid leakage. The evaporation rate is an important factor to determine the zones classification and hazardous area distance. However, there is no systematic method or rule for the estimation of evaporation rate in these standards and the first principle equations of a evaporation rate are very difficult. Thus, it is really hard for industrial workplaces to employ these equations. Thus, this problem can trigger inaccurate results for evaluating evaporation range. In this study, empirical models for estimating an evaporation rate of flammable liquid have been developed to tackle this problem. Throughout the sensitivity analysis of the first principle equations, it can be found that main factors for the evaporation rate are wind speed and temperature and empirical models have to be nonlinear. Polynomial regression is employed to build empirical models. Methanol, benzene, para-xylene and toluene are selected as case studies to verify the accuracy of empirical models.
국내외의 가연성 또는 인화성물질을 취급하는 대형설비에서의 폭발위험장소에 대한 안전관리는 기업의 지속가능경영과 신뢰를 바탕으로 한 지역사회와의 공존에 있어 매우 중요하다. 폭발위험장소의 안전관리는 크게 가연성 또는 인화성 물질의 누출을 제어하는 시스템과 이러한 가연성 또는 인화성물질이 누출되어 폭발분위기를 형성할 때 점화원을 제어함으로써 화재 또는 폭발사고로 전이되지 않도록 하는 방폭시스템이 있다. 제도와 기술로 인해 전기적 점화원에 대한 방폭설비는 상당히 보급되어 관리되고 있다. 하지만 열적 점화원의 경우, 위험성에 대한 인식과 관련 기술개발이 미흡하다. 본 연구는 잠재적 폭발위험장소에서 내연기관의 점화 위험을 보고하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 문헌조사를 통하여 관련 국제표준과 사고사례 및 위험분석보고서를 연구하고, 국내 중부권 공정안전관리제도 대상 사업장의 디젤엔진의 불꽃방지기 등 안전장치 적용실태를 조사하였다. 실제적으로 본 연구결과를 석유화학 산업에 적용함에 있어, 디젤엔진과 같은 내연기관 점화원의 위험인식을 통해 잠재적 폭발위험장소에서의 폭발방지에 대한 안전관리방안으로 활용 될 수 있을 것이다.
This paper presents a new approach for large-scale generator maintenance scheduling optimizations. The generator preventive maintenance scheduling problems are typical discrete dynamic n-dimensional vector optimization ones with several inequality constraints. The considered objective function to be minimized a subset of{{{{ { R}^{n } }}}} space is the variance (i.g., second-order momentum) of operating reserve margin to levelize risk or reliability during a year. By its nature of the objective function, the optimal solution can only be obtained by enumerating all combinatorial states of each variable, a task which leads to computational explosion in real-world maintenance scheduling problems. This paper proposes a new priority search mechanism based on each generator's discrete sensitivity value which was analytically developed in this study. Unlike the conventional capacity-based priority search, it can prevent the local optimal trap to some extents since it changes dynamically the search tree in each iteration. The proposed method have been applied to two test systems (i.g., one is a sample system with 10 generators and the other is a real-world lage scale power system with 280 generators), and the results anre compared with those of the conventional capacith-based search method and combinatorial optimization method to show the efficiency and effectiveness of the algorithm.
This paper presents the adaptive robust control method for the flight control systems with model uncertainties. The proposed control system can be composed simply by a combination of the adaptive dynamic surface control (DSC) technique and the self recurrent wavelet neural network (SRWNN). The adaptive DSC technique provides us with the ability to overcome the 'explosion of complexity' problem of the backstepping controller. The SRWNNs are used to observe the arbitrary model uncertainties of flight systems, and all their weights are trained on-line. From the Lyapunov stability analysis, their adaptation laws are induced and the uniformly ultimately boundedness of all signals in a closed-loop adaptive system is proved. Finally, simulation results for a high performance aircraft (F-16) are utilized to validate the good tracking performance and robustness of the proposed control system.
This paper presents a new approach for determining an accurate incentive levels of Direct Load Control (DLC) program using sequential Monte Carlo Simulation (MCS) techniques. The economic analysis of DLC resources needs to identify the hourly-by-hourly expected energy-not-served resulting from the random outage characteristics of generators as well as to reflect the availability and duration of DLC resources, which results the computational explosion. Therefore, the conventional methods are based on the scenario approaches to reduce the computation time as well as to avoid the complexity of economic studies. In this paper, we have developed a new technique based on the sequential MCS to evaluate the required expected load control amount in each hour and to decide the incentive level satisfying the economic constraints. In addition, the mathematical formulation for DLC programs' economic evaluations are developed. To show the efficiency and effectiveness of the suggested method, the numerical studies have been performed for the modified IEEE reliability test system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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