Emerging demands for rechargeable battery for various applications needs more effective battery management system such as the prediction of the usable time about a battery. Many prediction methods have been suggested but none of them come into bounds of reliability. In this paper, we proposed a new prediction algorithm for the remaining capacity of a rechargeable battery by using the transformed curve based on its impedance. Hardware for monitoring a battery was designed and made. Through a series of experiment, we showed the effectiveness of the proposed prediction algorithm of a battery's remaining capacity.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.10
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pp.138-148
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1995
While Model-based Monitoring systems based on state observer theory have shown much promise in the laboratory, they have not been widely accepted by industry because, inpractice, these systems often have poor performance with respect to accuracy, band-width, reliability(false alarms), and robustness. In this paper, the linitations of the deterministic discrete-time state observer are investigated quantitatively from the machine monitoring viewpoint. The limitations in the transient and steady-state observer performance are quantified as estimation error bounds from which performance indices are selected. Each index represents the conditioning of the corresponding performance. By utilizing matrix norm theory, an unified main index is determined, that dominates all the indices. This index could from the basis for an observer design methodology that should improve the performance of model-based monitoring systems.
We design and implement a process-based fault recovery system to increase the reliability of new memory based computer systems. A rollback point is made at every context switch to which a process can rollback to upon a fault. In this study, a clone process of the original process, which we refer to as a P-process (Persistent-process), is created as a rollback point. Such a design minimizes losses when a fault does occur. Specifically, first, execution loss can be minimized as rollback points are created only at context switches, which bounds the lost execution. Second, as we make use of the COW (Copy-On-Write)mechanism, only those parts of the process memory state that are modified (in page units) are copied decreasing the overhead for creating the P-process. Our experimental results show that the overhead is approximately 5% in 8 out of 11 PARSEC benchmark workloads when P-process is created at every context switch time. Even for workloads that result in considerable overhead, we show that this overhead can be reduced by increasing the P-process generation interval.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.7
no.1
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pp.43-50
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2014
Based on the reliability theory, the risk assessment of steel beams is performed by the determination of failure probability. In the calculation, bending, shearing and combined (bending + shearing) modes are examined. The resistance and the loads on the beam are assumed to be normal distribution. To investigate the failure probability changes, total load applied at the mid span of beam is divided into 1 to 1 and 1 to 2 ratio and then these divided loads are placed on the trisected points on beam. The change of boundary conditions at beam ends are also included in the investigation. It shows that failure is governed by the combined mode for the present beams and the second order bound analysis of failure probability is not crucial. On the whole failure probability decreases with increasing end restraints at the beam ends with some exception.
The test results from non-destructive and destructive field testing of a three-span deteriorated reinforced concrete slab bridge are used as a vehicle to examine the reliability of available tools for finite-element analysis of in-situ structures. Issues related to geometric modeling of members and connections, material models, and failure criteria are discussed. The results indicate that current material models and failure criteria are adequate, although lack of inelastic out-of-plane shear response in most nonlinear shell elements is a major shortcoming that needs to be resolved. With proper geometric modeling, it is possible to adequately correlate the measured global, regional, and local responses at all limit states. However, modeling of less understood mechanisms, such as slab-abutment connections, may need to be finalized through a system identification technique. In absence of the experimental data necessary for this purpose, upper and lower bounds of only global responses can be computed reliably. The studies reaffirm that success of finite-element models has to be assessed collectively with reference to all responses and not just a few global measurements.
Load and Resistance Factor Design (LRFD) is one of the limit state design methods, and has been used worldwide, especially in North America. Also, the study for LRFD has been actively conducted in Korea. However, the data for LRFD in Korea were not sufficient, so resistance factors suggested by AASTTO have been used for the design in Korea. But the resistance factors suggested by AASHTO represent the characteristics of bedrocks defined in the US, therefore, it is necessary to determine the resistance factors for designs in Korea, which can reflect the characteristics of bedrocks in Korea. Also, the calculated probabilities of failure from conventional reliability analyses which commonly use log-normal distribution are not realistic because of the lower tail that can be extended to zero. Therefore, it is necessary to calibrate the resistance factors considering the lower-bound resistance. Thus, this study calculates the resistance factors using thirteen sets of drilled shaft load test results, and then calibrates the resistance factors considering the lower-bound resistance corresponding to a target reliability index of 3.0. As a result, resistance factors from conventional reliability analyses were determined in the range of 0.13-0.32 for the shaft resistance, and 0.19-0.29 for the base resistance, respectively. Also, the lower bounds of resistance were determined based on the Hoek-Brown failure criteria (2002) and GSI downgrading. Considering the lower-bound resistances, resistance factors increased by 0~8% for the shaft, and 0~13% for the base, respectively.
To maintain safety and reliability of reactors, redundant sensors are usually used to measure critical variables and estimate their averaged time-dependency. Nonhealthy sensors can badly influence the estimation result of the process variable. Since online condition monitoring was introduced, the online cross-calibration method has been widely used to detect any anomaly of sensor readings among the redundant group. The cross-calibration method has four main averaging techniques: simple averaging, band averaging, weighted averaging, and parity space averaging (PSA). PSA is used to weigh redundant signals based on their error bounds and their band consistency. Using the consistency weighting factor (C), PSA assigns more weight to consistent signals that have shared bands, based on how many bands they share, and gives inconsistent signals of very low weight. In this article, three approaches are introduced for improving the PSA technique: the first is to add another consistency factor, so called trend consistency (TC), to include a consideration of the preserving of any characteristic edge that reflects the behavior of equipment/component measured by the process parameter; the second approach proposes replacing the error bound/accuracy based weighting factor ($W^a$) with a weighting factor based on the Euclidean distance ($W^d$), and the third approach proposes applying $W^d$, TC, and C, all together. Cold neutron source data sets of four redundant hydrogen pressure transmitters from a research reactor were used to perform the validation and verification. Results showed that the second and third modified approaches lead to reasonable improvement of the PSA technique. All approaches implemented in this study were similar in that they have the capability to (1) identify and isolate a drifted sensor that should undergo calibration, (2) identify a faulty sensor/s due to long and continuous missing data range, and (3) identify a healthy sensor.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.22
no.2
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pp.120-125
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2010
A Monte-Carlo simulation method is proposed which can take uncertainties of scale and location parameters of Gumbel distribution into account straightforwardly in evaluating significant design wave heights with respect to return periods. The uncertainties of design wave heights may directly depend on the amounts of uncertainties of scale parameter and those distributions may be followed by Gumbel distribution. In case of that the expected values of maximum significant wave height during lifetime of structures are considered to be the design wave heights, more uncertainties are happened than in those evaluated according to return periods with encounter probability concepts. In addition, reliability analyses on the armor units are carried out to investigate into the effects of the uncertainties of design wave heights on the probability of failure. The failure probabilities of armor units to 5% damage level for 50 return periods are evaluated and compared according to the methods of taking uncertainties of design wave heights into account. It is found that the probabilities of failure may be distributed into wide ranges of bounds when the uncertainties of design wave heights are assumed to be same as those of annual maximum significant wave heights.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.1
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pp.89-97
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2008
Chaotic behavior in motor systems is undesired dynamics in real-time implementation since the speed is oscillated in a wide range and the torque is changed by a random manner. We present an adaptive control approach for time-varying permanent-magnet synchronous motors (PMSM) with chaotic phenomenon. We consider that its parameters are changed randomly within certain bounds. First, a nonlinear system model of a PMSM is transformed to derive a nominal linear control strategy. Then, an auxiliary control for compensating real-time control error occurred by system perturbation due to parameter change is designed by using Lyapunov stability theory. Numerical simulation is accomplished for evaluating its efficiency and reliability comparing with the traditional control method. Additionally, we test our control method in real-time motor experiment including a PSoC based drive system to demonstrate its practical applicability.
Rainfall-runoff models are used for efficient management, distribution, planning, and design of water resources in accordance with the process of hydrologic cycle. The models simplify the transition of rainfall to runoff as rainfall through different processes including evaporation, transpiration, interception, and infiltration. As the models simplify complex physical processes, gaps between the models and actual rainfall events exist. For more accurate simulation, appropriate models that suit analysis goals are selected and reliable long-term hydrological data are collected. However, uncertainty is inherent in models. It is therefore necessary to evaluate reliability of simulation results from models. A number of studies have evaluated uncertainty ingrained in rainfall-runoff models. In this paper, Meta-Gaussian method proposed by Montanari and Brath(2004) was used to assess uncertainty of simulation outputs from rainfall-runoff models. The model, which estimates upper and lower bounds of the confidence interval from probabilistic distribution of a model's error, can quantify global uncertainty of hydrological models. In this paper, Meta-Gaussian method was applied to analyze uncertainty of simulated runoff outputs from $Vflo^{TM}$, a physically-based distribution model and HEC-HMS model, a conceptual lumped model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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