The musculotendon model is presented to show the declines in muscle force and shortening velocity during muscle fatigue due to the repeated functional electrical stimulation (FES). It consists of the nonlinear activation and contraction dynamics including physiological concepts of muscle fatigue. The activation dynamics represents $Ca^{2+}$ binding and unbinding mechanism with troponins of cross-bridges in sarcoplasm. It has the constant binding rate or activation time constant and two step nonlinear unbinding rate or inactivation time constant. The contraction dynamics is the modified Hill type model to represent muscle force - length and muscle force - velocity relations. A muscle fatigue profile as a function of the intracellular acidification, pH is applied into the contraction dynamics to represent the force decline. The computer simulation shows that muscle force and shortening velocity decline in stimulation time. And we validate the model. The model can predicts the proper muscle force without changing its parameters even when existing the estimation errors of the optimal fiber length. The change in the estimate of the optimal fiber length has an effect only on muscle time constant in transient period not on the tetanic force in the steady-state and relaxation periods.
Recently, the development of novel control methodology enables us to improve the performance of AC-machine drives by using pulse width modulation (PWM) technique. Usually, the dynamic characteristic of induction motor (IM) has been represented by the 5-th order nonlinear differential equation. This dynamics, however, can be reduced to 3-rd order dynamics by applying direct control of IM input current. This methodology concludes that it is much easier to control IM by means of the field-oriented methods employing the current controller. Therefore a precise current control is crucial to achieve a high control performance both in dynamic and steady state operations. This paper presents an adaptive fuzzy current controller with artificial neural network (ANN) for field-oriented controlled IM. This new control structure is able to adaptively minimize a current ripple while maintaining constant switching frequency. Especially the proposed controller employs neuro-computing philosophy as well as adaptive learning pattern recognizing principles with respect to variations of the system parameters. The proposed approach is applied to the IM drive system, and its performance is tested through various simulations. Simulation results show that the proposed system, compared among several known classical methods, has a superb performance.
In order to satisfy the urgent requirements for the overheating protection of induction motors, an approach that can be used to identify motor temperature has been proposed based on the rotor slots harmonic (RSH) in this paper. One method to accomplish this is to improve the calculation efficiency of the RSH by predicting the stator winding distribution harmonic order by analyzing the harmonics spectrum. Another approach is to increase the identification accuracy of the RSH by suppressing the influence of voltage flashes or current surges during temperature estimation based on model predictive control (MPC). First, an analytical expression of the stator inductance is extracted from a steady-state positive sequence motor equivalent circuit model developed from the rotor flux field orientation. Then a procedure that applies MPC for reducing the identification error of the rotor temperature caused by voltage sag or swell of the power system is given. Due to this work, the efficiency and accuracy of the RSH have been significantly improved and validated our experiments. This work can serves as a reference for the on-line temperature monitoring and overheating protection of an induction motor.
Kabir, Mohammad Lutful;Ji, Sung- Hoon;Lee, Jin-Yong;Koh, Yong- Kwon
한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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제20권2호
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pp.41-46
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2015
The drag of the excess charge in an electrical double layer at the solid fluid interface due to water flow induces the streaming current, i.e., the streaming potential (SP). Here we introduce a sandbox experiment to study this hydroelectric coupling in case of a tracer test. An acrylic tank was filled up with homogeneous sand as a sand aquifer, and the upstream and downstream reservoirs were connected to the sand aquifer to control the hydraulic gradient. Under a steady-state water flow condition, a tracer test was performed in the sandbox with the help of peristaltic pump, and tracer samples were collected from the same interval of five screened wells in the sandbox. During the tracer test, SP signals resulting from the distribution of 20 nonpolarizable electrodes were measured at the top of the tank by a multichannel meter. The results showed that there were changes in the observed SP after injection of tracer, which indicated that the SP was likely to be related to the solute transport.
Solar power generation systems require maximum power point tracking (MPPT) control to acquire maximum power using inefficient and high-cost PV modules. Most conventional MPPT algorithms are based on the slope-tracking concept. The perturb and observe (P&O) algorithm is a typical slope-tracking method. The two factors that determine the MPPT performance of P&O algorithm are the MPPT control period and the magnitude of the perturbation voltage. The MPPT controller quickly moves to the new maximum power point at insolation change when the perturbation voltage is set to large, and the error of output power will be huge in the steady state even when insolation is not changing. The dynamics of the MPPT controller can be accelerated even though the perturbation voltage is set to small when the MPPT control period is set to short. However, too short MPPT control period does not improve MPPT performance but consumes the MPPT controller resources. Therefore, analyzing the performance of the MPPT controller is necessary for actual insolation conditions in real weather environment to determine the optimum MPPT control period and the magnitude of the perturbation voltage. This study proposes an optimum MPPT control period that maximizes MPPT efficiency by measuring and analyzing actual insolation profiles in typical clear and cloudy weather in central Korea.
Generally, an electric railroad feeding system has many problems due to the different characteristics in contrast with a load of general three-phase AC electric power system. One of them is harmonics problem caused by the switching device existing in the feeding system, and moreover, the time-varying dynamic loads of rail way is inherently another cause to increase this harmonics problem. In Korea power systems, the electric railroad feeding system is directly supplied from the substation of KEPCO. Therefore, if voltages fluctuation or unbalanced voltages are created by the voltage and current distortion or voltage drop during operation, it affects directly the source of supply. The trainloads of electric railway system have non-periodic but iterative harmonic characteristics as operating condition, because the electric characteristic of the electric railroad feeding system is changed by physical conditions of the each trainload. According to the traditional study, the estimation of harmonics has been performed by deterministic way using the steady state data at the specific time. This method is easy to analyze harmonics, but it has limits in some cases which needs an assessment of dynamic load and reliability. Therefore, this paper proposes the probabilistic estimation method, moments matching method(MW) in order to overcome the drawback of deterministic method. In this paper, distributions for each harmonics are convolved to obtain the moments and cumulants of TDD(Total Demand Distortion), and this can be generalized for any number of trains. For the case study, the electric railway system of LAT(Intra Airport Transit) in Incheon International Airport is modeled using PSCAD/EMTDC dynamic simulator. The raw data of harmonics for the moments matching method is acquired from simulation of the LAT model.
LMF(Least Mean Fourth) 알고리즘은 특히 비정규 잡음 상황에서 안정성 및 빠른 수렴성을 나타낼 뿐만아니라 추정 오차도 낮은 것으로 잘 알려져 있다. 최근 LMS (Least Mean Square) 알고리즘 분야에서는 가변 스텝 크기를 적용한 알고리즘들에 대한 관심이 증대되어 왔다. 그 이유는 가변 스텝 크기 LMS가 다양한 환경에서 고정 스텝 크기 LMS보다 우수한 결과를 내기 때문이다. 본 논문에선 LMF에 대한 가변 스텝 크기의 한 방법으로 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 크기를 사용하는 LMF 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가변 스텝 크기 LMS와 마찬가지로 고정 스텝 크기 LMF보다 우수할 것이 예상된다. 본 논문은 그 우수성을 시불변 채널과 시변 채널 각각의 채널 환경하에서 시뮬레이션을 통하여 보인다.
Kumar, K. Varun;Saravanan, T. Jothi;Sreekala, R.;Gopalakrishnan, N.;Mini, K.M.
Geomechanics and Engineering
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제12권1호
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pp.161-183
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2017
This paper investigates the damage identification of the concrete pile element through axial wave propagation technique using computational and experimental studies. Now-a-days, concrete pile foundations are often common in all engineering structures and their safety is significant for preventing the failure. Damage detection and estimation in a sub-structure is challenging as the visual picture of the sub-structure and its condition is not well known and the state of the structure or foundation can be inferred only through its static and dynamic response. The concept of wave propagation involves dynamic impedance and whenever a wave encounters a changing impedance (due to loss of stiffness), a reflecting wave is generated with the total strain energy forked as reflected as well as refracted portions. Among many frequency domain methods, the Spectral Finite Element method (SFEM) has been found suitable for analysis of wave propagation in real engineering structures as the formulation is based on dynamic equilibrium under harmonic steady state excitation. The feasibility of the axial wave propagation technique is studied through numerical simulations using Elementary rod theory and higher order Love rod theory under SFEM and ABAQUS dynamic explicit analysis with experimental validation exercise. Towards simulating the damage scenario in a pile element, dis-continuity (impedance mismatch) is induced by varying its cross-sectional area along its length. Both experimental and computational investigations are performed under pulse-echo and pitch-catch configuration methods. Analytical and experimental results are in good agreement.
디젤 매연여과장치내 포집된 입자상물질의 재생 시기를 제어하기 위해서는 매연 포집량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 필터내 축적된 매연 포집량은 필터 전 후의 압력차와 배기유량에 의해 예측될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 먼저, 디젤산화촉매와 디젤매연여과장치 전 후의 각각 압력차의 비로써 정의한 매연지수의 산출을 위해 효과적인 신호처리방법을 제시하였다. 이를 3L급 승용 디젤엔진에서 정상운전조건과 과도운전조건에서 비교한 결과, 매연지수와 매연 포집량에 있어서 일정 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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