This paper presents the modeling and analysis of dynamic characteristics of hydraulic snubber in electric power plant. The nonlinear state-space model of 14th order to describe the dynamics of the snubber was established by Simulink. The simulation results show that the hydraulic snubber reacts as like the conventional shock absorbers against the high pulse shock load. The snubber also shows the peculiar characteristics to the small step load, which temporarily lock the control valves up, however maintain same steady-state pressures of all internal chambers in the long run. Two case studies for the analysis of the snubber were addressed. Practical pulse testing method was also proposed to identify the frequency response characteristics of the snubber.
This paper presents the modeling and analysis of dynamic characteristics of hydraulic snubber in electric power plant. The nonlinear state-space model of 14th order to describe the dynamics of the snubber was established by Simulink. The simulation results show that the hydraulic snubber reacts as like the conventional shock absolvers against the high pulse shock load. The snubber also shows the peculiar characteristics to the small step load, which temporarily lock the control valves up, however maintain same steady-state pressures of all internal chambers in the long run. Two case studies for the analysis of the snubber are addressed. Practical pulse testing method was also proposed to identify the frequency response of the snubber.
To control the noise of an enclosed sound field, we built a state space model using the acoustic modal parameter description. Using the state space model, we can investigate the controllability and observability, and find an appropriate position of control speaker and microphone to control sound field of the enclosed space. We implemented LQR(linear quadratic regulator) controller and reduced order observer to reduce the first acoustic mode. Experiments showed satisfactory results of 4∼10 dB reduction of magnitude of the first acoustic mode, and support the feasibility of the proposed scheme to lightly damped acoustic field.
Lithium-ion batteries are widely used in hybrid and pure electric vehicles. State-of-charge (SOC) estimation is a fundamental issue in vehicle power train control and battery management systems. This study proposes a novel model-based SOC estimation method that applies closed-loop state observer theory and a comprehensive battery model. The state-space model of lithium-ion battery is developed based on a three-order resistor-capacitor equivalent circuit model. The least square algorithm is used to identify model parameters. A multi-state closed-loop state observer is designed to predict the open-circuit voltage (OCV) of a battery based on the battery state-space model. Battery SOC can then be estimated based on the corresponding relationship between battery OCV and SOC. Finally, practical driving tests that use two types of typical driving cycle are performed to verify the proposed SOC estimation method. Test results prove that the proposed estimation method is reasonably accurate and exhibits accuracy in estimating SOC within 2% under different driving cycles.
주어진 상태가 도달 가능한지를 판정하는 작업은 모델 체킹과 같은 유한 상태 모델의 분석에서 필수적이다 만일 모델의 크기가 작다면 상태 공간을 전부 조사해서 판정할 수 있지만, 크기가 큰 경우에는 전체 상태 공간을 조사하는 것이 어렵거나 불가능할 수 있다. 이런 경우, 도달성 여부를 조사하기 전에 추상화를 통해서 모델을 축소해야 하며 이때 사용된 추상화는 false positive 오류를 허용하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 추상화를 고안하여 네모라이즈 게임 풀이에 적용하였다. 그 결과, 상태 폭발 문제로 풀 수 없었던 큰 규모의 문제를 추상화를 통해서 해결할 수 있었다.
This paper considers a tracking filter algorithm which can track a maneuvering target. Multiresolutional Interacting Multiple Model (MRIMM) algorithm is proposed to reduce computational burden. In this paper multiresolutional state space model equation and multiresolutional measurement equation are derived by using wavelet transform. This paper shows the outline of MRIMM algorithm. Simulation results show that MRIMM algorithm maintains a good tracking performance and reduces computational burden.
In this paper, we study on the identification of discrete-time state-space model for robust control of tandem cold mill, using a MOESP(MIMO output-error state-space model identification) algorithm based on subspace method. It is shown that the identified model is well adapted to input-output data sets, which are obtained from nonlinear mathematical equations of tandem cold mill. Furthermore, deterministic H$\infty$ norm bounds on uncertainties including modeling errors and disturbances are quantitatively identified in the frequency domain. Finally, the results give a basic idea to determine weighting functions included in formulating some robust control problems of tandem cold mill.
Most forecasting models often fail to produce appropriate forecasts because we build a model based on the assumption of the data being generated from the only one stochastic process. However, in many real problems, the time series data are generated from one stochastic process for a while and then abruptly undergo certain structural changes. In this paper, we assume the basic underlying process is the simple state-space model with random level and deterministic drift but interrupted by three types of exogenous shocks: level shift, drift change, outlier. A Bayesian procedure to detect, estimate and adapt to the structural changes is developed and compared with simple, double and adaptive exponential smoothing using simulated data and the U.S. leading composite index.
실시간 검증은 명세와 요구사항과의 논리적 정확성 뿐만 아니라 시간적 정확성을 확인하는 일련의 과정이다. 하지만 시간의 무한성에 의해 시스템 상태가 무한히 증가할 수 있는 상태 폭발 문제가 검증과정에서 중요한 문제점이 되고 있다. 본 논문에서는 형식 검증에 기반을 두며, 시스템의 행위 측면을 시간 오토마타로 기술한 시스템 모델이 Timed mu-calculus로 표현된 시스템의 특성에 만족하는지의 여부를 통해 명세의 완전성을 확인하는 실시간 검증 비법을 기술한다. 이를 위해 초기상태의 논리값에 초점을 두어 검증과정에서 필요로 하는 노드로만 Product Graph를 구성하여 노드 값을 결정해나가는 지역모형검사 기법에 대해 제안한다. 이 방법은 모델의 모든 상태를 조사하지 않으므로 상태 폭발 문제를 최소화 시킬 수 있어 실시간 시스템 검증에 효과적으로 적용이 가능하다.
This paper considers the parameter estimation for the state-space model based time-delay systems in the case that the Lyapunov stability of the system is guaranteed. In order to estimate the parameters, two estimation methods can be proposed which are known as the parallel model and the series parallel model. It is shown that the parameters can be estimated using each method, and also certied that the results are correct by simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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