비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.
A four-degree of freedom model is suggested to understand the basic dynamical behaviors of the normal interaction between two masses of the friction induced normal vibration system. The two masses may be considered as the pad and the disk of the brake. The phase space analysis is performed to understand complicated in-plane dynamics of the non-linear model. Attractors in the phase space are examined for various conditions of the parameters. In certain conditions, the attractor becomes a limit cycle showing the stick-slip phenomena. In this paper, on the basis of the in-plane motion not only the existence of the limit cycle but also the size of the limit cycle is examined o demonstrate the non-linear dynamics that leads the unstable state and then the normal vibration is investigated as the state of the in-plane motion For only one case of the system frequency(two masses with same natural frequencies), the propensity of the normal vibration is discussed in detail. The results show an important fact that it may be not effective when too much damping is present in the only one part of the masses.
지금까지 삽입(Embedding)백터를 이용한 국소적예측방법은 고차미분방정식으로부터 생성된 카오스 시계열을 예측할 때, 파라메타 $\tau$의 추정이 정확하지 않으면 예측성능은 떨어졌다. 지금까지 지연시간 ($\tau$)의 값을 추정하는 방법은 많이 제안되어있지만 실제로 고차원미분방정식부터 생성되어진 수많은 시계열에 모두 적용 가능한 방법은 아직 없다. 이것을 기울기 백터를 이용한 기울기 선형모델을 도입하는 것에 의해 정확한 지연시간 ($\tau$)의 값을 추정하지 않아도 예측성능에 만족할 수 있는 결과를 표시했다. 이것을 이론뿐이 아니고 경제시계열에도 적용해서 종래의 예측방법과 비교해서 그 유효성을 표시했다.
PD phenomena can be regarded as a deterministic dynamical process where PD should be occurred if the local electric field be reached to be sufficiently high. And thus, its mathematical model can be described by either difference equations or differential equations using several state variables obtained from the time sequential measured data of PD signals. These variables can provide rich and complex behavior of detectable time series, for which Chaos theory can be employed. In this respect, a new PD pattern recognition method is proposed and named as 'Chaotic Analysis of Partial Discharges (CAPD)' for this work. For this purpose, six types of specimen are designed and made as the models of the possible defects that may cause sudden failures of the underground power transmission cables under service, and partial discharge signals, generated from those samples, are detected and then analyzed by means of CAPD. Throughout the work, qualitative and quantitative properties related to the PD signals from different defects are analyzed by use of attractor in phase space, information dimensions ($D_0$ and D2), Lyapunov exponents and K-S entropy as well. Based on these results, it could be pointed out that the nature of defect seems to be identified more distinctively when the CAPD is combined with traditional statistical method such as PRPDA. Furthermore, the relationship between PD magnitude and the occurrence timing is investigated with a view to simulating PD phenomena.
In this study, the psycho-physiological response of drivers was investigated in terms of EEG(Electroencephalogram), especially with the fractal dimensions computed by Chaotic algorithm. The Chaotic algorithm Is well Known to sensitively analyze the non-linear information such as brain waves. An automobile with a fully equipped data acquisition system was used to collect the data. Ten healthy subjects participated in the experiment. EEG data were collected while subjects were driving the car between Won-ju and Shin-gal J.C. on Young-Dong highway The results were presented in terms of 3-Dimensional attractor to confirm the chaotic nature of the EEG data. The correlation dimension and fractal dimension were calculated to evaluate the complexity of the brain activity as the driving duration changes. In particular, the fractal dimension indicated a difference between the driving condition and non-driving condition while other spectral variables showed inconsistent results. Based upon the fractal dimension, drivers processed the most information at the beginning of the highway driving and the amount of brain activity gradually decreased and stabilized. No particular decrease of brain activity was observed even after 100 km driving. Considering the sensitivity and consistency of the analysis by Chaotic algorithm, the fractal dimension can be a useful parameter to evaluate the psycho-physiological responses of human brain at various driving conditions.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제3권2호
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pp.81-89
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1999
This study estimates the correlation dimensions of the land-sea breeze phenomenon, that has a clear diurnal cycle, in order to gain a more detailed understanding of this phenomenon. The data adopted include north-south wind velocity component(v) and temperature(T) time series that were observed at Kimhae Airport and Inje University over a period of 5 days, from the 4th to the 8th of August, 1994. The embedding phase space of the time series were reconstructed from 2 to 14 dimensions, and the correlation dimensions of the attractors were then estimated. The results show that the land-sea breeze phenomenon exhibits a deterministic chaos with non-integer correlation dimension values between 2 and 3. Accordingly, 3 is the minimum number of independent variables required to model the dynamics of the landsea breeze phenomenon in the Kimhae area. Since the saturated embedding dimension, when the correlation dimension remains unchanged, is larger for the wind velocity v-component than for temperature, this indicates that wind velocity is susceptible to topology.
본 논문은 퍼지 모델을 이용한 불확실한 카오스 시스템의 적응 동기화 기법을 제안한다. 카오스 동기화 시스템은 마스터 시스템과 슬레이브 시스템으로 구성되며 각각의 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 통해 표현된다. 마스터 시스템은 파라미터가 미리 알려지지 않은 불확실한 모델로 가정되므로 불확실한 파라미터를 추정하기 위해 적응 기법을 적용하여 슬레이브 시스템을 설계한다. 동기화 오차 시스템을 안정화하고 불확실한 파라미터를 추정하는 적응 규칙을 이용한 제어기를 설계하며 Lyapunov 이론을 통해 안정도를 해석한다. 제안된 퍼지 적응 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 Duffing 시스템과 Lorenz 시스템에 대해 모의 실험을 수행한다.
게임 인공지능 분야중 하나인 경로탐색은 좀더 사실적인 게임을 만들기 위한 중요한 요소이다. 경로탐색 시스템은 한정된 자원을 소비해야만 하는 제약사항 때문에 때때로 단순하게 처리되어 사실적이지 못한 경로를 생성하였다. 기존 연구에서는 정적인 지형과 장애물들을 이용하여 자연스럽게 회피하는 경로생성에 집중하였다. 하지만, 게임 공간에서는 다양한 종류의 움직이는 장애물들이 존재한다. 따라서 이러한 움직이는 장애물을 자연스럽게 회피하는 경로를 생성하는 시스템 이 필요하다. 본 논문에서는 네비게이션 메시(Navigation Mesh)로 공간을 표현하며 지형의 특성을 고려한 경로 탐색 방법을 적용하고, 움직이는 물체를 회피하기 위하여 지능적인 밀개와 끌개의 방법을 사용하여 경로 탐색을 수행한다. 제안된 시스템을 통하여 생성된 경로를 살펴보고 실제 게임에서의 활용성을 검증한다.
This study aims to apply multistage homotopy perturbation method(MHPM) to space truss composed of discrete members to obtain a semi-analytical solution. For the purpose of this research, a nonlinear governing equation of the structures is formulated in consideration of geometrical nonlinearity, and homotopy equation is derived. The result of carrying out dynamic analysis on a simple model is compared to a numerical method of 4th order Runge-Kutta method(RK4), and the dynamic response by MHPM concurs with the numerical result. Besides, the displacement response and attractor in the phase space is able to delineate dynamic snapping properties under step excitations and the responses of damped system are reflected well the reduction effect of the displacement.
Nonlinear normal modes(NNMs) is a branch of periodic solution of nonlinear dynamic systems. Determination of stable periodic solution is very important in many engineering applications since the stable periodic solution can be an attractor of such nonlinear systems. Periodic solutions of nonlinear system are usually calculated by perturbation methods and numerical methods. In this study, numerical method is used in order to calculate the NNMs. Iteration of the solution is presented by multiple shooting method and continuation of solution is presented by pseudo-arclength continuation method. The stability of the NNMs is analyzed using Floquet multipliers, and bifurcation points are calculated using indirect method. Proposed analyses are applied to two nonlinear numerical models. In the first numerical model nonlinear spring-mass system is analyzed. In the second numerical model Jeffcott rotor system which has unstable equilibria is analyzed. Numerical simulation results show that the multiple shooting method can be applied to self excited system as well as the typical nonlinear system with stable equilibria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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