The partial discharge(PD) signal, may seems to be stochastic and merely random, was investigated using the method to discern between chaos and random signal, e.g. correlation integral, Lyapunov characteristic exponents and etc. For the purpose of obtaining experimental data, partial discharge detecting system via computer aided acoustic sensor, detect PD signal from the insulating system, was used. While this method is very different from typical statistical analysis from the point of view of a nonlinear analysis, it can provide better interpretable criterion according to the time evolution with a degradation process in the same type insulating system.
Nonlinear analysis of various phenomena has been developed with improvement of computer. The characteristics form nonlinear analysis are available in monitoring and diagnosis state of system. There are many nonlinear property in cutting process, but nonlinear signals have been considered as noise. In this study, nonlinear analysis technique is applied and it will be verified that cutting force is chaos by calculating Lyapunov exponents,fractal dimension and embedding dimension. The relation between characteristic parameter calculated form sensor signal and various cutting condition is investigated.
The chaotic characteristics of partial discharge(PD), may seems to be stochastic and merely random, were investigated using the method to discern between chaos and random signal, e.g. correlation integral, Lyapunov characteristic exponents and etc. For the purpose of obtaining experimental data, computer aided partial discharge detecting system was used. While this method is very different from typical statistical analysis from the point of view of a nonlinear analysis, it can provide better interpretable criterion according to the time evolution with a degradation process in the same type insulating system.
The quality of chaotic mixing in square cavity flow was studied numerically by CFD simulation and particle tracking technique. The chaotic mixing was generated by using time-periodic electro-osmotic flow. Finite Volume Method (FVM) was employed to get the stretching and folding field in cavity domain. With adjusting the initial condition of concentration distribution, the best values of modulation period and Peclet number which gave us good mixing performance was determined precisely. From $Poicar{\acute{e}}section$and Lyapunov exponents for characteristic trajectories we find that mixing performance also depends on modulation period. The higher value of modulation period, the better mixing performance wag achieved in this case. Furthermore, the results for tracking particle trajectories were also compared between using of Bilinear Interpolation and Higher-order scheme. The values of modulation period for obtaining best mixing effect were matched between using FVM and particle tracking techniques.
Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos, which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end millingprocess. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional deterministic chaos calculating Lyapunov exponents, Fractal dimension, Embedding dimension. Aen it will be investigated that the relations between characteristic parameter caculated form sensor signal and tool wear.
Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and control system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end milling process. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional chaos by calculating Lyapunov exponents. Fractal dimension, embedding dimension. And it will be investigated that the relation between characteristic parameter calculated from sensor signal and tool wear.
음성 인식 연구에서 잡음이 있는 상태에서 음성 발음상의 시작점과 종단점을 찾는 것은 매우 중요하다. 기존 음성인식 시스템의 오차는 대부분 참고템플릿의 시작점과 종단점을 왜란이나 잡음으로 인해 자동적으로 찾지 못했을 경우 발생한다. 따라서 음성 신호상에서 필요 없는 부분을 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 음성 종단점을 찾는 방법으로는 시간도메인 측정방법, 미세시간 에너지 분석, 영교차율 방법이 있다. 위의 방법들은 저주파 신호 노이즈의 영향에 정밀성을 보장을 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간영역상에서 리야프노프 지수를 이용한 종단점 인식 알고리즘을 제안하였다. 기존의 방법들과의 비교를 통해 제안한 방법의 성능 우수성을 보였으며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 잡음환경에서도 음성종단 인식이 가능함을 보였다.
In this paper, new Partial Discharge (PD) detection technique using Pockels cell was proposed and considerable apparent chaotic characteristics were discussed. For this purpose, PD was generated from needle-plane electrode in air and detected by optical measuring system using Pockels cell, based on Mach-Zehnder interferometer, consisting of He-Ne laser, single mode optical fiber, 50/50 beam splitter and photo detector. A qualitative analysis was carried out by drawing Return map for the normalized time series of the detected PD signals. The results are as follows:(a) Fixed points, between 0.7 and 1.0, are appeared clearly in the right upper area of the return map as the increase in the number of obtained data.(b) Considerable periodicity have been remarked even though exact period and length can not be determined.(c) The self-similarity can be also observed inasmuch as the late paths do not follow the previous ones. Accordingly, exact quantitative analysis such as embedding dimension, fractal dimension, and Lyapunov exponents should be carried out for deducing the quantitative properties regarding PD phenomena.
중력구배 인공위성의 pitch 운동이 관성 모멘트 비와 편심율에 따라 혼돈계가 될 수 있다. 혼돈계의 경우 운동의 정확한 예측을 위하여 비혼돈계로 전환하는 혼돈계 제어가 필요하다. 혼돈계 제어에는 feedback control system을 사용할 수 있다. 중력구배 인공위성의 pitch 운동의 혼돈계 제어를 위하여, 비선형 pitch 운동 방정식을 선형화를 하여 linear nonautonomous system을 구하고, 이를 근거로 pitch 운동의 혼돈계 제어와 안정화(stabilization)를 위한 제어법칙을 설계하고 원래의 비선형 혼돈계 pitch 운동에 적용하였다. 설계된 pitch 운동 제어계는 두 개의 parameter를 가지는데, 혼돈계 제어와 안정화에 만족할 만한 결과를 보여주었다.
오늘날, 우주비행궤도의 정밀계산은 매우 실용적인 학문이 되었다. 프엥카레의 천체역학의 주요 키워드는 적분불변, 주기해, 점근해, 특성지수, 단일값을 갖는 새로운 적분의 불가능성등으로 볼 수 있다. 적분불변은 모든 시간에 걸쳐서 일정한 적분 값을 유지하는 것을 말한다. 곡선의 호상에서 취한 적분은 2, 3차원으로 확장하였다. 고유치는 궤적의 형식에 따라서 분류되는 바 매듭, 초점들, 말 안장점, 중심과 같은 것이다. 주기해에서는 고유값에 해당하는 특성지수에 따라서 주기해를 갖는다고 하였다. 주기해의 안정성은 특성지수의 성질을 조사하는 것과 동일한 것이다. 분지라고 불리는 천체궤도의 카오스적 존재 가능성을 프엥카레는 예외적 궤도의 존재로 주장하였고, 이는 아다마르의 견해대로 우연에 의한 확률적 궤도의 존재를 말하는 것이다. 호모크리닉점의 존재는 삼체문제의 이중 점근해를 말하고, 이것은 궤적이 카오적임을 말해주는 것이다. 주어진 조건에 따라서 엑스포넨셜 함수의 고유값인 특성지수가 계속 변함으로, 매우 작은 간격에서도 분지들은 얻게 되고, 원래의 주기와는 다소 멀어지는 것이다. 주기해의 안정성문제는 특성지수를 연구하는 것과 같다. 프엥카레는 궤적의 거동이 선형변환의 고유값 성질에 의존하고 이 고유값들과 서로 다른 특이점들 사이에 매우 밀접한 관련이 있음을 발견하였다. 뷔른스, 질덴, 순드만, 힐, 다윈, 벌코프, 하이테커, 아다마르등의 이론전개는 프엥카레의 이론과 불가분의 관계를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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