It is important to accurately measure and control the relative humidity of humidified gas entering a PEM (polymer electrolyte membrane) fuel cell stack because the level of humidification strongly affects the performance and durability of the stack. Humidity measurement devices can be used to directly measure the relative humidity, but they cost much to be equipped and occupy spaces in a fuel cell system. We present soft sensors for predicting the relative humidity without actual humidity measuring devices. By combining FIR (finite impulse response) model with PLS (partial least square) and SVM (support vector machine) regression models, DPLS (dynamic PLS) and DSVM (dynamic SVM) soft sensors were developed to correctly estimate the relative humidity of humidified gases exiting a planar-type membrane humidifier. The DSVM soft sensor showed a better prediction performance than the DPLS one because it is able to capture nonlinear correlations between the relative humidity and the input data of the soft sensors. Without actual humidity sensors, the soft sensors presented in this work can be used to monitor and control the humidity in operation of PEM fuel cell systems.
This paper reviews some of the most prominent and promising areas of chemical process control both in relations to batch and continuous processes. These areas include the modeling, optimization, control and monitoring of chemical processes and entire plants. Most of these areas explicitly utilize a model of the process. For this purpose the types of models used are examined in some detail. These types of models are categorized in knowledge-driven and datadriven classes. In the areas of modeling and optimization, attention is paid to batch reactors using the Tendency Modeling approach. These Tendency models consist of data- and knowledge-driven components and are often called Gray or Hybrid models. In the case of continuous processes, emphasis is placed in the closed-loop identification of a state space model and their use in Model Predictive Control nonlinear processes, such as the Fluidized Catalytic Cracking process. The effective monitoring of multivariate process is examined through the use of statistical charts obtained by the use of Principal Component Analysis (PMC). Static and dynamic charts account for the cross and auto-correlation of the substantial number of variables measured on-line. Centralized and de-centralized chart also aim in isolating the source of process disturbances so that they can be eliminated. Even though significant progress has been made during the last decade, the challenges for the next ten years are substantial. Present progress is strongly influenced by the economical benefits industry is deriving from the use of these advanced techniques. Future progress will be further catalyzed from the harmonious collaboration of University and Industrial researchers.
In this paper, a novel and robust Power System Stabilizer (PSS) is proposed as an effective approach to improve stability in electric power systems. The dynamic performance of proposed PSS has been thoroughly compared with Conventional PSS (CPSS). Both the Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques are applied to optimum tune the parameter of both the proposed PSS and CPSS in order to damp-out power system oscillations. Due to the high sufficiency of both the RCGA and PSO techniques to solve the very non-linear objective, they have been employed for solution of the optimization problem. In order to verify the dynamic performance of these devices, different conditions of disturbance are taken into account in Single Machine Infinite Bus (SMIB) power system. Moreover, to ensure the robustness of proposed PSS in damping the power system multi-mode oscillations, a Multi Machine (MM) power system under various disturbances are considered as a test system. The results of nonlinear simulation strongly suggest that the proposed PSS significantly enhances the power system dynamic stability in both of the SMIB and MM power system as compared to CPSS.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.165-170
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2015
The unsharp mask technique emphasize the boundary of the image by adding the boundary of the original image. This technique improves quality by emphasize its boundaries but produce rough image from image noise. The multi channel unsharp mask is possible to enhance entire contrast of the image by applying at least two channels of unsharp mask. However, There is limitations to strengthen boundaries even if the scale strongly applies the multi channel unsharp mask technique. To solve this problem, linear scaling to nonlinear scaling by applying exponential function to existing multi channel unsharp mask technique. Experimental results show enhanced contrast for desired area because of control scaling in details compared with existing unsharp mask technique.
In the last decades, valuable results have been reported regarding conventional passive, active, semi-active, and hybrid structural control systems on two-dimensional and a few three-dimensional shear buildings. In this research, using a three-dimensional finite element model of high-rise concrete structures, designed by performance based plastic design method, it was attempted to construct a relatively close to reality model of concrete structures equipped with Tuned Mass Damper (TMD) by considering the effect of soil-structure interaction (SSI), torsion effect, hysteresis behavior and cracking effect of concrete. In contrast to previous studies which have focused mainly on linearly designed structures, in this study, using performance-based plastic design (PBPD) design approach, nonlinear behavior of the structures was considered from the beginning of the design stage. Inelastic time history analysis on a detailed model of twenty-story concrete structure was performed under a far-field ground motion record set. The seismic responses of the structure by considering SSI effect are studied by eight main objective functions that are related to the performance of the structure, containing: lateral displacement, acceleration, inter-story drift, plastic energy dissipation, shear force, number of plastic hinges, local plastic energy and rotation of plastic hinges. The tuning problem of TMD based on tuned mass spectra is set by considering five of the eight previously described functions. Results reveal that the structural damage distribution range is retracted and inter-story drift distribution in height of the structure is more uniform. It is strongly suggested to consider the effect of SSI in structural design and analysis.
Kim, Il;Shin, Nam-Ho;Jo, Jung-Kyu;Hur, A-Young;Li, Haiqing;Ha, Chang-Sik
Elastomers and Composites
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v.44
no.3
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pp.196-208
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2009
Sophisticated polymeric materials with 'responsive' properties are beginning to reach the market. The use of reversible, noncovalent interactions is a recurring design principle for responsive materials. Recently developed hydrogen-bonding units allow this design principle to be taken to its extreme. Supramolecular polymers, where hydrogen bonds are the only force keeping the monomers together, form materials whose (mechanical) properties respond strongly to a change in temperature or solvent. In this review, we describe some examples of hydrogen-bonded supramolecular polymers that can be utilized for self-healing materials. Synthesis of a rubber-like material that can be recycled might not seem exciting. But one that can also repeatedly repair itself at room temperature, without adhesives, really stretches the imagination. Autonomic healing materials respond without external intervention to environmental stimuli in a nonlinear and productive fashion, and have great potential for advanced engineering systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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