Flammable substances are frequently used chemical industry processes. An accurate knowledge of the ALTs(Autoignition Temperatures) is important in developing appropriate prevention and control measures in industrial fire protection. The AITs describe the minimum temperature to which a substance must be heated, without the application of a flame or spark, which will cause that substance to ignite. The AITs are dependent upon many factors, namely initial temperature, pressure, volume, fuel/air stoichiometry, catalyst material, concentration of vapor, ignition delay. This study measured relationship between the AITs and the ignition delay times by using ASTM E659-78 apparatus for methanol and ethanol. The A.A.P.E.(Average Absolute Percent Error) and the A.A.D.(Average Absolute Deviation) of the experimental and the calculated delay times by the AITs for methanol were 14.59 and 1.76 respectively. Also the A.A.P.E. and the A.A.D. of the experimental and the calculated delay times by the ATIs for ethanol were 8.33 and 0.88.
A new on-line estimation algorithm for a time varying time delay is proposed. This algorithm is based on the concept of minimization of prediction error. As only the parameters directly related to the poles and zeros of the process are estimated in the algorithm, persistently exciting condition for the convergence of parameters can be less restrictive. Under some assumptions which is necessary in adaptive control, it is shown that this algorithm estimates time varying time delay accurately. In view of computational burden, this algorithm needs far less amount of calculations than other methods. The larger the time delay is, the more effective this algorithm is . Computer simulation shows good properties of the algorithm. This algorithm can be used effectively in adaptive control of large dead time processes.
Real-time implementations of the active adaptive noise controller are proposed and tested. There are three problems in active noise control such as real-time processing, an acoustic feedback of secondary signal and a time-delay of control system elements. For real-time processing, the DSP56001 was used. To avoid acoustic feedback, the secondary signal was excluded from prediction. And for compensation of time delay, the ahead prediction was applied. As the primary noise is reflected in space, the reflected noise should be controlled for perfect noise control. But in this case, the controller might be unstable. For solving the problem, it is proposed that the source noise and the reflected noise are predicted separately. Some experimental results show the stability and effectiveness of the proposed controller.
오늘날 인터넷을 기반으로 하는 원격 제어 기술이 급속히 발달하고 있다. 그러나 이러한 원거리 네트워크 기반 제어는 데이터를 전송함에 있어서 지연이 불가피하며, 또한 이 지연이 일정하지 않은 문제점을 지니고 있다. 이러한 네트워크 지연은 시스템의 안정성이나 정확도에 영향을 미친다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 지연을 고려한 이동 로봇의 원격 운용을 위해 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 시스템을 이용하여 전송 지연의 확률 분포 함수와 네트워크 모델을 구하고 이를 전송 지연 예측 알고리즘에 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 알고리즘의 실효성을 검증하고, 기존의 예측 알고리즘과의 비교분석을 통하여 그 성능을 평가하였다.
수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 생선단백질의 젤형성에 영향을 미치는 처리조건(가열온도, 가열시간, 염농도)을 달리하여 형성되는 젤의 압축응력과 초음파의 잔존시간을 비교 분석하였다. 그 결과 가열온도가 증가할수록, 가열시간이 증가할수록 또한 염농도가 감소할수록 조직의 압축응력으로 나타내어지는 젤강도는 증가하였으나 그에 상응하는 초음파의 잔존시간은 감소하였으며 젤강도와 잔존시간이 반비례함을 보였다. 각 처리조건을 변수로 하여 중회귀분석을 한 결과 초음파의 잔존시간에 의해 계산 예측된 압축응력과 실측정값과 비교시 유사함을 나타내었다. 이와 같이 볼 때 초음파를 이용한 잔존시간의 측정은 식품조직내의 변화에도 민감한 변화를 나타내었으며 식품공정과정 중에 비파괴적인 방법으로의 사용여부도 기대되어진다.
Blind equalization of transmission channel is important in communication areas and signal processing applications because it does not need training sequence, nor does it require a priori channel information. Recently, Tong et al. proposed solutions for this problem exploit the diversity induced by antenna array or time oversampling, leading to the second order statistics techniques, fur example, subspace method, prediction error method, and so on. The linear prediction error method is perhaps the most attractive in practice due to the insensitive to blind equalizer length mismatch as well as for its simple adaptive filter implementation. Unfortunately, the previous one-step prediction error method is known to be limited in arbitrary delay. In this paper, we induce the optimal delay, and propose the adaptive blind equalizer with multi-step linear prediction using RLS-type algorithm. Simulation results are presented to demonstrate the proposed algorithm and to compare it with existing algorithms.
A decentralised computational procedure is proposed for the optimal feedback gain matrix of large-scale discrete-time systems with time-delays. The constant feedback gain matrix is computed from the optimal state and input trajectries obtained hierarchically by the interaction prediction method. All the calculation in this approach are done off-line. The resulting gains are optimal for all the initial conditions. The interaction prediction method is applied to time-delay large-scale systems with general structures by extending the dimensions of coupling matices. A numerical exampie illustrates the algorithm.
This research is concerned with the development of an Internet-based robot system, which is insensitive to the unpredictable internet time delay. For this purpose, a simple mobile robot system that moves in response to the user s direct control on the internet has been developed. The time delay in data transmission is an important problem for the construction of this kind of system. Therefore, the PPS (Position Prediction Simulator) is suggested and implemented to compensate for the time delay problem of the internet. The simulation and experimental results show that the distance error can be reduced using the developed PPS.
This research is concerned with the development of an Internet-based robot system, which is insensitive to the unpredictable Internet time delay. For that purpose, a simple mobile robot system that moves in response to the user' direct control on the Internet has been built. The time delay in data transmission is a big problem for the construction of this kind of system. Therefore, the PPS (Position Prediction Simulator) is suggested and implemented to compensate for the time delay problem of the Internet. The simulation and experimental result show that the distance error can be reduced using the developed PPS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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