This study proposes an inverse estimation method for the input forces of a fixed beam structural system. The estimator includes the fuzzy Kalman Filter (FKF) technology and the fuzzy weighted recursive least square method (FWRLSM). In the estimation method, the effective estimator are accelerated and weighted by the fuzzy accelerating and weighting factors proposed based on the fuzzy logic inference system. By directly synthesizing the robust filter technology with the estimator, this study presents an efficient robust forgetting zone, which is capable of providing a reasonable trade-off between the tracking capability and the flexibility against noises. The period input of the fixed beam structure system can be effectively estimated by using this method to promote the reliability of the dynamic performance analysis. The simulation results are compared by alternating between the constant and adaptive and fuzzy weighting factors. The results demonstrate that the application of the presented method to the fixed beam structure system is successful.
Wellbore instability problem is one of the main problems that met frequently during drilling, particularly in high temperature, high pressure (HPHT) formations. There are large amount of researches about wellbore stability in HPHT formations, which based on the thermo-poroelastic theory and some achievements were obtained; however, few studies have investigated on the fully coupled thermo-poroelastoplasticity analysis of wellbore stability, especially the analysis of wellbore stability while the filter cake formed. Therefore, it is very necessary to do some work. In this paper, the three-dimensional wellbore stability model which overall considering the effects of fully coupled thermo-poroelastoplasticity and filter cake is established based on the finite element method and Drucker-Prager failure criterion. The distribution of pore pressure, wellbore stress and plastic deformation under the conditions of different mud pressures, times and temperatures have been discussed. The results obtained in this paper can offer a great help on understanding the distribution of pore pressure and wellbore stress of wellbore in the HPHT formation for drilling engineers.
Fly Ashes which are produced from coal-fired powder plants and classified as general waste can be used as raw materials for bricks and tiles because of their compositional similarity with clays. There was a limit of substituting fly ash for clay because plasticity decreased with increasing fly ash additions. Accordingly this study tried to suggest a feastibility of enhancing the substitution ratio by controlling the interfacial properties of fly ash. The slip with 1:1 volume ratio showed that best dispersive characteristics under the condition of pH 2 Filter pressed cakes made of pH 2 slips also showed better plastickity than those of untreated ones. of pH 2 Filter pressed cakes made of pH 2 also shwoed better plasticity than those of untreated ones.
This paper presents novel research into the source localization of multiple impacts. Source localization technology for single impact loads in a plate structure has been used for health monitoring. Most of research on source localization has been focused only on the localization of single impacts. Overlapping of dispersive waves induced by multiple impacts and reflection of those waves from the edge of the plate make it difficult to localize the sources of multiple impacts using traditional source localization technology. The method solving the overlapping problem and the reflection problem is presented in the paper. The suggested method is based on pre-signal processing technology using band pass filter and optimal filter. Results from numerical simulation and from experimentation are presented, and these verify the capability of the proposed method.
This paper focuses on the $H_{\infty}$ filter design problem for offshore steel jacket platforms. Its objective is to design a full-order state observer for offshore platforms in presence of unknown disturbances. To make the method more practical, it is assumed that the measured variables are available at discrete-time instants with time-varying sampling time intervals. By modelling the sampling intervals as a bounded time-varying delay, the estimation error system is expressed as a time-delay system. As a result, the addressed problem can be transformed to the problem of stability of dynamic error between the system and the state estimator. Then, based on the Lyapunov-Krasovskii Functional (LKF), a stability criterion is obtained in the form of Linear Matrix Inequalities (LMIs). According to the stability criterion, a sufficient condition on designing the state estimator gain is obtained. In the end, the proposed method is applied to an offshore platform to show its effectiveness.
Control of potable water treatment plant (PWTP) is nowadays based on experience. The aim of this article is to show that model based control of treatment process is more efficient than process operation based on experience. Stimela environment is used for modeling of processes of potable water treatment. Application of the model was conducted on PWTP "Crkvice" in Zenica (BiH). This plant has used conventional rapid sand filters. By effective application of the model it is determined the optimal filter run time for different input turbidity of raw water. This results in the possibility of reducing the consumption of backwashing water, lower costs for its pumping and reducing the amount of coagulants. In the existing practice, based on experience, these benefits are not used.
The innovative intelligent fuzzy weighted input estimation method which efficiently and robustly estimates the unknown time-varying input force in on-line is presented in this paper. The algorithm includes the Kalman Filter (KF) and the recursive least square estimator (RLSE), which is weighted by the fuzzy weighting factor proposed based on the fuzzy logic inference system. To directly synthesize the Kalman filter with the estimator, this work presents an efficient robust forgetting zone, which is capable of providing a reasonable compromise between the tracking capability and the flexibility against noises. The capability of this inverse method are demonstrated in the input force estimation cases of the plate structure system. The proposed algorithm is further compared by alternating between the constant and adaptive weighting factors. The results show that this method has the properties of faster convergence in the initial response, better target tracking capability, and more effective noise and measurement bias reduction.
Kalman filter based spacecraft attitude estimation has been used in many space missions and has been widely discussed in literature. While some models in spacecraft attitude estimation include spacecraft dynamics, most do not. To our best knowledge, there is no comparison on which model is a better choice. In this paper, we discuss the reasons why spacecraft dynamics should be considered in the Kalman filter based spacecraft attitude estimation problem. We also propose a reduced quaternion spacecraft dynamics model which admits additive noise. Geometry of the reduced quaternion model and the additive noise are discussed. This treatment is easier in computation than the one with full quaternion. Simulations are conducted to verify our claims.
Impact forces induced by external object collisions can cause serious damages to civil engineering structures. While accurate and prompt identification of such impact forces is a critical task in structural health monitoring, it is not readily feasible for civil structures because the force measurement is extremely challenging and the force location is unpredictable for full-scale field structures. This study proposes a novel approach for identification of impact force including its location and time history using a small number of multi-metric observations. The method combines an augmented Kalman filter (AKF) and Genetic algorithm for accurate identification of impact force. The location of impact force is statistically determined in the way to minimize the AKF response estimate error at measured locations and then time history of the impact force is accurately constructed by optimizing the error co-variances of AKF using Genetic algorithm. The efficacy of proposed approach is numerically demonstrated using a truss and a plate model considering the presence of modelling error and measurement noises.
Permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are widely used in systems requiring high control precision, efficiency, and reliability. Predicting the remaining useful life (RUL) with health monitoring of PMSMs prevents catastrophic failure and ensures reliable operation of system. In this study, a model-based method for predicting the RUL of PMSMs using phase current and vibration signals is proposed. The proposed method includes feature selection and RUL prediction based on a particle filter with a degradation model. The Paris-Erdogan model describing micro fatigue crack propagation is used as the degradation model. An experimental set-up to conduct accelerated life test, capable of monitoring various signals was designed in this study. Phase current and vibration data obtained from an accelerated life test of the PMSMs were used to verify the proposed approach. Features extracted from the data were clustered based on monotonicity and correlation clustering, respectively. The results identify the effectiveness of using the current data in predicting the RUL of PMSMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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