Modelling and Simulation of the activation process for the myocardium is meaningful to understand special excitation conduction system in the heart and to study cardiac functions. In this paper, we propose two dimensional cellular automata model for the activation process of the myocardium and simulated by means of discrete time and discrete event algorithm. In the model, cells are classified into anatomically similar characteristic parts of heart; SA node, internodal tracks, AV node, His bundle, bundle branch and four layers of the ventricular muscle, each of which has a set of cells with preassigned properties, that is, activation time, refractory duration and conduction time between neighbor cell. Each cell in this model has state variables to represent the state of the cell and has some simple state transition rules to change values of state variables executed by state transition function. Simulation results are as follows. First, simulation of the normal and abnormal activation process for the myocardium has been done with discrete time and discrete event formalism. Next, we show that the simulation results of discrete time and discrete event cell space model is the same. Finally, we compare the simulation time of discrete event myocardium model with discrete time myocardium models and show that the discrete event myocardium model spends much less simulation time than discrete time myocardium model and conclude the discrete event simulation method Is excellent in the simulation time aspect if the interval deviation of event time is large.
Explicit state-space formulate for an H$_{.inf}$ based two-degrees-of-freedom robust controller are derived in discrete-time. The controller provides robust stability against coprime factor uncertainty, and a degree of robust performance in the sense of making the closed-loop system match a prespecified reference model. It is shown that the controller consists of a plant observer, the chosen reference model, and a generalized state feedback law associated with the plant and model states. The controller structure is shown to be relatively simple and thus may reduce the computational load on the digital control processor.
This paper considers the design problem of adaptive filters based an the state-space models for linear discrete-time stationary stochastic signal processes. The adaptive state estimator consists of both the predictor and the sequential prediction error estimator. The discrete Chandrasakhar filter developed by author is employed as the predictor and the nonlinear least-squares estimator is used as the sequential prediction error estimator. Two models are presented for calculating the parameter sensitivity functions in the adaptive filter. One is the exact model called the linear innovations model and the other is the simplified model obtained by neglecting the sensitivities of the Chandrasekhar X and Y functions with respect to the unknown parameters in the exact model.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.36
no.1
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pp.43-51
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1987
In this paper, a state-space model of the burnthrough point control system of an industrial sintering process is derived. The model is then used in designing a self-tuning controller which consists of the receding horizon control law and a least-squares prediction algorithm with covariance resetting. By applying this controller to POSCO IV sintering process, satisfactory experimental results have been obtained. This paper presents some of these real-time experimental results and analyzes the control performance through productivity, operation indices, quality, sintered material composition, etc. From these experimental results and simulation results, the validity of the model can be observed. Moreover, the properties of the controller, e.g. stability, steady-state error, are shown based on the model.
A dynamic model of the Korean total artificial heart(TAH) which contains a brushless DC motor, all of mechanical components, the pump system with integrated variable volume space(WS) and the circulatory system model including the bronchial circulation were established Two different sets of seven differential equations were separately derived for the left and right systolic period of the Korean TAH operation. Throughout the computer simulation, a full-state fEedback optimal controller that minimizes the power consumption of the Korean TAH and drives the end stage velocity of the energy converter to zero was developed based upon the optimal control theory. Robustness of the controller were also analyzed with the dynamic model of the Korean TAH.
The present fractional-order plasticity models for granular soil are mainly established under the triaxial compression condition, due to its difficult in analytically solving the fractional differentiation of the third stress invariant, e.g., Lode's angle. To solve this problem, a three dimensional fractional-order elastoplastic model based on the transformed stress method, which does not rely on the analytical solution of the Lode's angle, is proposed. A nonassociated plastic flow rule is derived by conducting the fractional derivative of the yielding function with respect to the stress tensor in the transformed stress space. All the model parameters can be easily determined by using laboratory test. The performance of this 3D model is then verified by simulating multi series of true triaxial test results of rockfill.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.350-355
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1997
The problem of mathematical model for an unknown system by measureing its input-output data pairs is generally referred to as state estimates. The state estimation problem is often of importance in its own right since we may want to know the value of the states. For instance, in navigation, we may take noisy positional fixes using satelite or radar navigation, and the estimator can use these measurements to provide accurate estimates of current position, hedaing, and velocity. And the state estimates can also be used for control purposes. Then it is very important to know the state of plant. In this paper, the theory of the minimization of a loss function was used to design the fuzzy system. Here, the used teory is Least Square Esimation method. This parametrization has the Linear in the parameters charcteristic that allows standard parameter estimation technique to be used to estimate the parameters of the fuzzy system. The combination of the fuzzy system and the estimation m thod then performs as a nonlinear estimator. If several fuzzy label are defined for the input variables at the antecedent part, the fuzzy system then behaves as a collection of nonlinear estimators where different regions of rules have different parameters. In simulation results, the fuzzy model controlled a difference in the structure between the actual plant and the fuzzy estimator. It is also proved that the fuzzy system is equivalent to its transformed system. therefore we was able to get the state space equation of system with the estimated paramater.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.26
no.5
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pp.240-246
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2014
A fault detector was developed for heat exchangers of a hybrid heat pump (HP) for household. The proposed detector can be applied directly to raw operating data. It is to monitor a tracking error between a measured saturation temperature and its state observer. The observer was estimated from a state-space model simulating dynamics of a heat exchanger. The real hybrid HP was substituted with a dynamic simulator that implemented two-phased heat transfer and was validated by experimental data. And artificial fault data were generated using the simulator. Diagnosing the data showed the following. The residual calculated from the state observer error shows a relatively robust consistency with respect fouling level. The fault detector is practically useful because it detects a threshold fouling beyond which the performance starts to deteriorate significantly.
The problem of identification of multi-component and (or) spatially varying earthquake support motions based on measured responses in instrumented structures is considered. The governing equations of motion are cast in the state space form and a time domain solution to the input identification problem is developed based on the Kalman and particle filtering methods. The method allows for noise in measured responses, imperfections in mathematical model for the structure, and possible nonlinear behavior of the structure. The unknown support motions are treated as hypothetical additional system states and a prior model for these motions are taken to be given in terms of white noise processes. For linear systems, the solution is developed within the Kalman filtering framework while, for nonlinear systems, the Monte Carlo simulation based particle filtering tools are employed. In the latter case, the question of controlling sampling variance based on the idea of Rao-Blackwellization is also explored. Illustrative examples include identification of multi-component and spatially varying support motions in linear/nonlinear structures.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.6
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pp.34-43
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2008
The state-space average model is extended to buck-boost, and buck-boost topology switching mode DC/DC converters and modified to have higher precision without increment of computation. The modified model is used in continuous conduction mode(CCM) switching DC/DC converters and some significant conclusions are derived. This paper discusses the discontinuous conduction mode(DCM) modeling of DC/DC converter and critical characteristic using average model of switch. Average model of switch approach is expended to the modeling of boundary conduction mode DC/DC converters that operate at the boundary between continuous conduction mode(CCM) and discontinuous conduction mode(DCM). Frequency responses predicted by the average model of switch are verified by simulation and experiment. A prototype featuring 15[V] input voltage, 24[V] output voltage, and 24[W] output power using MOSFET.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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