In general, solving or analyzing nonilinear dynamical equations is very difficult and requires special techniques. To avoid these difficulties, systems are generally linearized in an attempt to predict their begavior. These linearized equations, however, may not predict true system behavior. Therefore, the nonlinear dynamical analysis using bifurcation theory may become a fundamental framework in understanding nonlinear situation in power systems. In this paper, we propose a systematic procedure based on a bifurcation theory to analyze nonlinear behaviors in power systems. We show usefulness of our procedure by applying 3-bus model system. In addition, we consider nonlinear model of SMES and verify the effect of SMES in power system's nonlinear behaviors.
This paper deals with the controllability of linear and nonlinear generalized fractional dynamical systems in finite dimensional spaces. The results are obtained by using fractional calculus, Mittag-Leffler function and Schauder's fixed point theorem. Observability of linear system is also discussed. Examples are given to illustrate the theory.
This paper deals with the dynamical analysis of a vessel that leads to capsize in regular beam seas. The complete investigation of nonlinear behaviors includes sub-harmonic motion, bifurcation, and chaos under variations of control parameters. The vessel rolling motions can exhibit various undesirable nonlinear phenomena. We have employed a linear-plus-cubic type damping term (LPCD) in a nonlinear rolling equation. Using the fourth order Runge-Kutta algorithm with the phase portraits, various dynamical behaviors (limit cycles, bifurcations, and chaos) are presented in beam seas. On increasing the value of control parameter ${\Omega}$, chaotic behavior interspersed with intermittent periodic windows are clearly observed in the numerical simulations. The chaotic region is widely spread according to system parameter ${\Omega}$ in the range of 0.1 to 0.9. When the value of the control parameter is increased beyond the chaotic region, periodic solutions are dominant in the range of frequency ratio ${\Omega}=1.01{\sim}1.6$. In addition, one more important feature is that different types of stable harmonic motions such as periodicity of 2T, 3T, 4T and 5T exist in the range of ${\Omega}=0.34{\sim}0.83$.
본 연구에서는 Lindstedt-Poincare 방법을 이용하여, Duffing 진동계에 5차항 을 포함시킴으로써 진폭이 더 큰 운동에도 타당성이 있는 근사해를 구하고자 한다. VAXIMA를 사용하여 해석하는 과정은 부록에 첨부되어 있으며 이 작업은 VAX 11/750 컴 퓨터에서 수행된 것이다.
본 연구에서는 강수량 및 기온과 같은 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하여 대상자료를 재현기간별 성분으로 분리하였다. 변환을 위한 기저함수로는 Daubechies의 9번 ('db9') 웨이블렛 함수를 사용하였다. 또한 웨이블렛 변환의 스케일의 증가에 따른 각 분리단계에서 추출된 상세성분과 근사성분이 비선형 동역학적 특성을 지니는지를 판단하기 위하여 상관차원분석을 이용하였다. 즉 수문기상자료내에 비선형 동역학적 성질을 지니는 성분을 추출하기 위한 방법론으로써 웨이블렛 변환과 상관차원분석의 결합을 제안하였으며, 도출된 결과는 일반적으로 원자료를 이용할 경우에는 파악하기 어려운 대상자료의 시간에 따른 비선형적 변화를 분리 추출하기 위해 본 연구에서 제안한 방법이 적합함을 보이고 있다.
In this work, some various types of Dissipativity in random dynamical systems are introduced and studied: point, compact, local, bounded and weak. Moreover, the notion of random Levinson center for compactly dissipative random dynamical systems presented and prove some essential results related with this notion.
This paper describes design of a Chaos analyser and its applications to analysis of nonlinear characteristirs of ECG. The proposed system can easily distinguish chaotic system among the various dynamical systems by chaotic quantitative and qualitative analysis and also chaotic characteristics which represents states of nonlinear dynamical system. And we have also proposed new possibilities to recognize abnormal state of ECG signal using the chaotic characteristics.
The stochastic optimal nonlinear control of coupled adjacent building structures is studied based on the stochastic dynamical programming principle and the stochastic averaging method. The coupled structures with control devices under random seismic excitation are first condensed to form a reduced-order structural model for the control analysis. The stochastic averaging method is applied to the reduced model to yield stochastic differential equations for structural modal energies as controlled diffusion processes. Then a dynamical programming equation for the energy processes is established based on the stochastic dynamical programming principle, and solved to determine the optimal nonlinear control law. The seismic response mitigation of the coupled structures is achieved through the structural energy control and the dimension of the optimal control problem is reduced. The seismic excitation spectrum is taken into account according to the stochastic dynamical programming principle. Finally, the nonlinear controlled structural response is predicted by using the stochastic averaging method and compared with the uncontrolled structural response to evaluate the control efficacy. Numerical results are given to demonstrate the response mitigation capabilities of the proposed stochastic optimal control method for coupled adjacent building structures.
A method for the dynamical analysis of FE discretized uncertain linear and nonlinear structures is presented. This method is based on the moment equation approach, for which the differential equations governing the response first and second-order statistical moments must be solved. It is shown that they require the cross-moments between the response and the random variables characterizing the structural uncertainties, whose governing equations determine an infinite hierarchy. As a consequence, a closure scheme must be applied even if the structure is linear. In this sense the proposed approach is approximated even for the linear system. For nonlinear systems the closure schemes are also necessary in order to treat the nonlinearities. The complete set of equations obtained by this procedure is shown to be linear if the structure is linear. The application of this procedure to some simple examples has shown its high level of accuracy, if compared with other classical approaches, such as the perturbation method, even for low levels of closures.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권2호
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pp.101-101
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1996
This paper presents the linearized fuzzy modeling technique of nonlinear dynamical system and the stability analysis of fuzzy control system. Firstly, the nonlinear system is partitionized by multiple linear fuzzy subcontrol systems based on fuzzy linguistic variables and fuzzy rules. Secondly, the disturbance adaptaion controllers which guarantee the global asymptotic stability of each fuzzy subsystem by an optimal feedback control law are designed and the stability analysis procedures of the total fuzzy control system using Lyapunov functions and eigenvalues are discussed in detail through a given illustrative example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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