A new non linear, mean value, instantaneous following control technique to design half bridge converter is proposed in witch control principle uses characteristic that reset time of analog integrator is inverse proportion In input voltage. It is Important characteristic that compensation and follow-up control time are same with switching frequency. Is completed in one cycle that base control frequency. Have excellence characteristic that follow in order instruction value exactly stationary state as well as transient state. Half bridge converter that apply this control principle can know that have stabilize and excellence characteristic. This technique is verified through an experiment, and know that experiment result and theory agree well.
The sealed, tuned liquid column gas damper (TLCGD) with gas-spring effect extends the frequency range of application up to about 5 Hz and efficiently increases the modal structural damping. In this paper the influence of several TLCGDs to reduce coupled translational and rotational vibrations of plan-asymmetric buildings under wind or seismic loads is investigated. The locations of the modal centers of velocity of rigidly assumed floors are crucial to select the design and the optimal position of the liquid absorbers. TLCGD's dynamics can be derived in detail using the extended non-stationary Bernoulli's equation for moving reference systems. Modal tuning of the TLCGD renders the optimal parameters by means of a geometrical transformation and in analogy to the classical tuned mass damper (TMD). Subsequently, fine-tuning is conveniently performed in the state space domain. Numerical simulations illustrate a significant reduction of the vibrations of plan-asymmetric buildings by the proposed TLCGDs.
In this paper, the observability of the INS/GPS integrated system for a land vehicle is analyzed on measurements and different filters with respect to the measurements are designed. In the stationary case, it is shown that horizontal accelerometer biases and vertical attitude errors and gyro biases are unobservable. An 8-state filter is designed based on the observability analysis. When GPS signal is available, a 15-state filter is used with position and velocity measurements. To estimate the INS errors even in the case that GPS signal is blocked a filter is designed in consideration of the non-holonomic constraints of a land vehicle. In this case, the horizontal position and velocity errors and vertical attitude error are unobservable. However, a 12-state filter including the velocity states is designed to estimate the accelerometer biases. When GPS signal recovers, a 9-state filter is used excluding the sensor biases. This paper presents a multi-dimensional filter that switches the four filters according to the usable measurements and maneuver environments. A simulation is carried out to verify the performance of the proposed filter.
Serum levels of human placental lactogen have been measured by hemagglutination-inhibition reaction in 67 normal pregnant state and in 15 postpartum 24 hour state, HAIR is less sensitive and reliable method than radioimmunoassay, but simple, rapid, less expensive and fairly accurate, so it is more helpful in screening of large antenatal population with or without high risk complications. 1) Sensitivity of HPL-HAIR test kit was $0.1{\mu}g$/ml of H.P.L. serum level and had no cross reaction to HCG or male serum or non-pregenant female or newborn infant, 2) H.P.L. value was around $2{\mu}g$/ml until 24th week of pregnancy and rose to $6{\sim}8$${\mu}g$/ml continuously until about 36th week of pregnancy and then slightly decreased or stationary. 3) H.P.L. value in postpartum 24 hour state was undetectable. 4) There was poor correlation between maternal serum H.P.L. value at term and baby weight.
Lee Hae Woo;Lee Min Woo;Joung Jea Youl;Park Jong Moon
한국생물공학회:학술대회논문집
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한국생물공학회 2004년도 학술대회지
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pp.47-84
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2004
Principal Component Analysis나 Partial Least Squares와 같은 다변량 통계 기법은 변수간의 correlation structure로부터 공정의 variance를 설명할 수 있는 latent variable를 얻고 이를 이용하여 공정을 효과적으로 modeling할 수 있는 방법으로 최근 들어 많은 관심을 얻고 있다. 하지만 PLS는 공정이 stationary state에 있다고 가정하기 때문에, 생물학적 공정의 non-stationary and time-varying behavior를 설명하기에 부적절하다. 본 논문에서는 PLS 알고리즘의 혐기성 폐수처리 공정에의 적용에 있어, 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 adaptive PLS 알고리즘을 사용함으로써 변화하는 공정의 특성에 대응하여 모델을 update하는 방법을 이용하였다. 하지만 실시간 데이터로부터 adaptive PLS 방법을 적용하는 데에는 많은 어려움이 존재하며, 특히 outlier나 abnormal disturbance에 모델이 부적절하게 adaptation하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이의 해결을 위해 adaptive PLS를 적용하는데 있어 robustness를 향상시키기 위해 monitoring index를 이용하여 abnormal data에 weight를 주고 안정적인 모델의 update가 가능하게 하는 방법을 제안하였으며, 이를 적용하여 성공적으로 혐기성 폐수처리 공정의 Output을 예측하고 효과적으로 공정을 모니터링할 수 있었다. 만들어진 PLS 모델은 산업폐수를 처리하기 위한 industrial plan에서 측정된 실제 데이터에 적용하여 그 효용성을 입증하였으며, 그 결과는 mechanistic model을 적용하기 힘든 실공정에 비교적 쉽게 implementation할 수 있는 장점이 있다.
The condition monitoring of rotating machinery such as turbines, pumps and compressors, determine what repairs are needed to avoid shutdown and disassembly of the machine in an industrial plant Many diagnosis methods have been developed for use when the machine is running at steady state, the stationary condition. But much information can be gained about a rotor's condition during non-stationary conditions such as run-up and run-down. Order tracking analysis is a powerful tool for analyzing the condition of a rotating machine when its speed changes over time. Powerful OTA using digital signal processing has some advantages(cheap hardware, the powerful methods, the accurate post processing) and also some disadvantages(calculation time, high speed sampling). New OTA tool based on the chirplet transform is similar to the short time Fourier transform. But, it has good resolution at high speed like other OTA methods based STFT and more resolution for constant frequency components than re-sampling OTA.
The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.
Viscoelastic sandwich structures (VSSs) are widely used in mechanical equipment, but in the service process, they always suffer from aging which affect the whole performance of equipment. Therefore, aging state recognition of VSSs is significant to monitor structural state and ensure the reliability of equipment. However, non-stationary vibration response signals and weak state change characteristics make this task challenging. This paper proposes a novel method for this task based on adaptive second generation wavelet packet transform (ASGWPT) and multiwavelet support vector machine (MWSVM). For obtaining sensitive feature parameters to different structural aging states, the ASGWPT, its wavelet function can adaptively match the frequency spectrum characteristics of inspected vibration response signal, is developed to process the vibration response signals for energy feature extraction. With the aim to improve the classification performance of SVM, based on the kernel method of SVM and multiwavelet theory, multiwavelet kernel functions are constructed, and then MWSVM is developed to classify the different aging states. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, different aging states of a VSS are created through the hot oxygen accelerated aging of viscoelastic material. The application results show that the proposed method can accurately and automatically recognize the different structural aging states and act as a promising approach to aging state recognition of VSSs. Furthermore, the capability of ASGWPT in processing the vibration response signals for feature extraction is validated by the comparisons with conventional second generation wavelet packet transform, and the performance of MWSVM in classifying the structural aging states is validated by the comparisons with traditional wavelet support vector machine.
This study is dedicated to the dynamic elasticity problem for a semi-strip. The semi-strip is loaded by the dynamic load at the center of its short edge. The conditions of fixing are given on the lateral sides of the semi-strip. The initial problem is reduced to one-dimensional problem with the help of Laplace's and Fourier's integral transforms. The one-dimensional boundary problem is formulated as the vector boundary problem in the transform's domain. Its solution is constructed as the superposition of the general solution for the homogeneous vector equation and the partial solution for the inhomogeneous vector equation. The matrix differential calculation is used for the deriving of the general solution. The partial solution is constructed with the help of Green's matrix-function, which is searched as the bilinear expansion. The case of steady-state oscillations is considered. The problem is reduced to the solving of the singular integral equation. The orthogonalization method is applied for the calculations. The stress state of the semi-strip is investigated for the different values of the frequency.
The condition assessment of engineering systems has increased in importance because the manpower needed to operate and supervise various plants has been reduced. Especially, induction motors are at the core of most engineering processes, and there is an indispensable need to monitor their health and performance. So detection and diagnosis of motor faults is a base to improve efficiency of the industrial plant. In this paper, a model-based fault detection system is developed for induction motors, using steady state vibration signals. Early various fault detection systems using vibration signals are a trivial method and those methods are prone to have missed fault or false alarms. The suggested motor fault detection system was developed using a model-based reference value. The stationary signal had been extracted from the non-stationary signal using a data segmentation method. The signal processing method applied in this research is FFT. A reference model with spectra signal is developed and then the residuals of the vibration signal are generated. The ratio of RMS values of vibration residuals is proposed as a fault indicator for detecting faults. The developed fault detection system is tested on 800 hp motor and it is shown to be effective for detecting faults in the air-gap eccentricities and broken rotor bars. The suggested system is shown to be effective for reducing missed faults and false alarms. Moreover, the suggested system has advantages in the automation of fault detection algorithms in a random signal system, and the reference model is not complicated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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