Dynamic irregularity and acceleration of bridges subjected to high-speed trains provide crucial information for comprehensive evaluation of the health state of under-track structures. This paper proposes a novel approach for real-time estimation of vertical track dynamic irregularity and bridge acceleration using deep generative adversarial network (GAN) and vibration data from in-service train. The vehicle-body and bogie acceleration responses are correlated with the two target variables by modeling train-bridge interaction (TBI) through least squares generative adversarial network (LSGAN). To realize supervised learning required in the present task, the conventional LSGAN is modified by implementing new loss function and linear activation function. The proposed approach can offer pointwise and accurate estimates of track dynamic irregularity and bridge acceleration, allowing frequent inspection of high-speed railway (HSR) bridges in an economical way. Thanks to its applicability in scenarios of high noise level and critical resonance condition, the proposed approach has a promising prospect in engineering applications.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.18
no.1
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pp.90-102
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2009
In this paper, a tracking control problem for a mechanical servo system with nonlinear dynamic friction is treated. The nonlinear friction model contains directly immeasurable friction state and the uncertainty caused by incomplete modeling and variations of its parameter. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose a hybrid control scheme, which consists of a robust friction state observer, a RFNN estimator and an approximation error estimator with sliding mode control. A sliding mode controller and a robust friction state observer is firstly designed to estimate the unknown infernal state of the LuGre friction model. Next, a RFNN estimator is introduced to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, an adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the RFNN estimator. Some simulations and experiments on the mechanical servo system composed of ball-screw and DC servo motor are presented. Results demonstrate the remarkable performance of the proposed control scheme.
We present a time-frequency analysis algorithm based on the multitaper method and the state-space frameworks. In general, time-frequency representations have a trade-off between the time duration and the spectral bandwidth by the uncertainty principle. To optimize the trade-off problems, the short-time Fourier transform and wavelet based algorithms have been developed. Alternatively, the authors proposed the state-space frameworks based on the multitaper method in the previous work. In this paper, we develop a real-time algorithm to estimate variances and spectrum using the state-space framework. We test our algorithm in spectral analysis of simulated data.
Quintero, Russ;Wei, Jun;Galati, Nestore;Nanni, Antonio
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.1
no.1
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pp.29-36
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2007
The purpose of this paper is the assessment of the capacity of the reinforced concrete (RC) elements of an arch bridge when they are subjected to contact and near-contact explosive charges of various amounts, and the estimation of the critical charges for these components. The bridge considered is the Tenza Viaduct, a decommissioned structure south of Naples, Italy. Its primary elements, deck, piers and arches were analyzed. The evaluation was accomplished via numerical analyses that made possible to obtain the elements dynamic response when they are exposed to blast loading conditions. To evaluate the member's capacities, failure criteria for deck, piers and arches were proposed based on concrete damage parameters. Additionally, curves relating the explosive charge to the residual capacity and to damage level of the elements were also developed. The results of this work were taken into account to investigate the progressive collapse of the global structure.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.25
no.6
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pp.293-303
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2021
Seismic fragility functions for unreinforced masonry buildings were derived based on the incremental dynamic analysis of eight representative inelastic numerical models for application to Korea's earthquake damage estimation system. The effects of panel zones formed between piers and spandrels around openings were taken into account explicitly or implicitly regarding stiffness and inelastic deformation capacity. The site response of ground motion records measured at the rock site was used as input ground motion. Limit states were proposed based on the fraction of structural components that do not meet the required performance from the nonlinear static analysis of each model. In addition to the randomness of ground motion considered in the incremental dynamic analysis explicitly, supplementary standard deviation due to uncertainty that was not reflected in the fragility assessment procedure was added. The proposed seismic fragility functions were verified by applying them to the damage estimation of masonry buildings located around the epicenter of the 2017 Pohang earthquake and comparing the result with actual damage statistics.
Frequency and phasor are the most important quantities in power system operation because they can reflect the whole power system situation. Frequency reflects the dynamic energy balance between load and generating power, while operators use phasor to constitute the state of system and, moreover, phasor based line relays are currently used in most power systems. So frequency and phasor are regarded as indices for the operating power systems in practice. The proposed technique is suitable for estimation near-nominal, nomina), and off-nominal frequencies. It is useful in designing microprocessor-based relays and meters that need to measure power system frequency. Performance test results, using signals from EMTP source and Excel program, indicate that the proposed technique can provide accurate estimates within 16ms. Maximum estimation errors observed during testing are of the order of 0.006Hz for nominal, near-nominal, and off-nominal frequencies. The proposed technique provides accurate estimates in presence of noise and harmonics and in case ground fault. The rate change of the phase angle is used for estimation. To confirm the validity of the proposed algorithm, the simulation studies carried out on a typical 154[KV] double T/L system by using EMTP software. Some test results are presented in the paper.
Park, Chul-Won;Shin, Dong-Kwang;Kim, Chul-Hwan;Kim, Hak-Man;Kim, Yoon-Sang
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.6
no.4
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pp.439-446
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2011
Frequency is an important operating parameter for the protection, control, and stability of a power system. Thus, it must be maintained very close to its nominal frequency. Due to the sudden change in generation and loads or faults in a power system, however, frequency deviates from its nominal value. An accurate monitoring of the power frequency is essential for optimum operation and prevention of wide area blackout. Most conventional frequency estimation schemes are based on the DFT filter. In these schemes, the gain error could cause defects when the frequency deviates from the nominal value. We present an advanced frequency estimation technique using gain compensation to enhance the DFT filter-based technique. The proposed technique can reduce the gain error caused when the frequency deviates from the nominal value. Simulation studies are performed using both the data from EMTP-RV software and the user-defined arbitrary signals to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Results show that the proposed algorithm achieves good performance under both steady state tests and dynamic conditions.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.12
no.1
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pp.24-36
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2011
A new approach for spacecraft absolute attitude estimation based on the unscented Kalman filter (UKF) is extended to relative attitude estimation and navigation. This approach for nonlinear systems has faster convergence than the approach based on the standard extended Kalman filter (EKF) even with inaccurate initial conditions in attitude estimation and navigation problems. The filter formulation employs measurements obtained from a vision sensor to provide multiple line(-) of(-) sight vectors from the spacecraft to another spacecraft. The line-of-sight measurements are coupled with gyro measurements and dynamic models in an UKF to determine relative attitude, position and gyro biases. A vector of generalized Rodrigues parameters is used to represent the local error-quaternion between two spacecraft. A multiplicative quaternion-error approach is derived from the local error-quaternion, which guarantees the maintenance of quaternion unit constraint in the filter. The scenario for bounded relative motion is selected to verify this extended application of the UKF. Simulation results show that the UKF is more robust than the EKF under realistic initial attitude and navigation error conditions.
We studied the nonlinear estimation problem of extended Kalman filter and appled this method to LEO satellite system. Through this method the performance of extended Kalman filter was analyzed. There were certain presumption taken; J2 and atmospheric drag were simply considered in the dynamic model of LEO satellite and the system noise error of $\sigma_r$=150m, $\sigma_r$=10m/s was presumed in the observation data. As results of this simulation, the overall state estimation errors of extended Kalman filter were within the presumed error range and also the ability of performance was maximized when the condition was the state process noise Q has the 1/10 level of covariance matrix Po.
With the evolution of technology, cyber physical systems (CPSs) are being upgraded, and new types of cyber attacks are being discovered accordingly. There are many forms of cyber attack, and all cyber attacks are made to manipulate the target systems. A representative system among cyber physical systems is a cyber physical power system (CPPS), that is, a smart grid. Smart grid is a new type of power system that provides reliable, safe, and efficient energy transmission and distribution. In this paper, specific types of cyber attacks well known as false data injection attacks targeting state estimation and energy distribution of smart grid, and protection strategies for defense of these attacks and dynamic monitoring for detection are described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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