The dynamic characteristics of a system can be critically influenced by system uncertainty, so the dynamic system must be analyzed stochastically in consideration of system uncertainty. This study presents the stochastic model of a nonlinear dynamic system with uncertain parameters under nonstationary stochastic inputs. And this stochastic system is analyzed by a new stochastic process closure method and moment equation method. The first moment equation is numerically evaluated by Runge-Kutta method and the second moment equation is numerically evaluated by stochastic process closure method, 4th cumulant neglect closure method and Runge-Kutta method. But the first and the second moment equations are coupled each other, so this equations are approximately evaluated by a iterative method. Finally the accuracy of the present method is verified by Monte Carlo simulation.
In this article, we discuss the domain of attraction of HIV-1 system by using the moment theory. First, the asymptotic stabilities of the equilibrium point of the system are given, and then we introduce how to use the moment method to estimate domain of attraction. Finally, one simulation shows the effectiveness of moment method.
The dynamic characteristics of a system can be critically influenced by system uncertainty, so the dynamic system must be analyzed stochastically in consideration of system uncertainty. This study presents a generalized stochastic model of dynamic system subjected to bot external and parametric nonstationary stochastic input. And this stochastic system is analyzed by a new stochastic process closure method and moment equation method. The first moment equation is numerically evaluated by Runge-Kutta method. But the second moment equation is founded to constitute an infinite coupled set of differential equations, so this equations are numerically evaluated by cumulant neglect closure method and Runge-Kutta method. Finally the accuracy of the present method is verified by Monte Carlo simulation.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제21권4호
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pp.215-224
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2017
The moment closure method is an approximation method to compute the moments for stochastic models of chemical reaction systems. In this paper, we develop an analytic estimation of errors generated from the approximation of an infinite system of differential equations into a finite system truncated by the moment closure method. As an example, we apply the result to an essential bimolecular reaction system, the dimerization model.
This paper describes real-time unbalance moment compensation method for line of sight(LOS) stabilization control systems. The factors of system inertia, frictions and unbalance moment affect the control accuracy of drive systems that are equipped to on the move(OTM) platforms requiring LOS stabilization function. In case of the unbalance moment among those factors is continuously changed as variation of relative angle between gravity vector and drive torque vector. Then, consideration of the effect in real-time is very complicate. Therefore, its effect should be designed to be minimized, however, designing it almost zero is impossible in real condition. In other words, it is hard to achieve target performance overcoming stability issue of highly unbalanced systems. To solve these problems, this paper proposes calculation method of unbalance moment by using measured sensor data for LOS stabilization control and its use for control compensation. Also, kinematical converting process and control structure for compensation are explained. The effectiveness of the proposed method as variation of unbalance moment is verified under simulation circumstance modeled by assuming LOS control system with 2-axis gimbal structure.
In this paper an application technique of moment equation method to solution of nonlinear rolling equation of motion of ships is investigated. The exciting moment in the equation of rolling motion of ships is described as non-white noise. This non-white exciting moment is generated through use of a shaping filter. These coupled equations are used to generate moment equations. The nonstationary responses of the nonlinear system are obtained. The results are compared with those of a linear system.
This paper presents a novel structural damage detection method with a new damage index based on the statistical moments of dynamic responses of a structure under a random excitation. After a brief introduction to statistical moment theory, the principle of the new method is put forward in terms of a single-degree-of-freedom (SDOF) system. The sensitivity of statistical moment to structural damage is discussed for various types of structural responses and different orders of statistical moment. The formulae for statistical moment-based damage detection are derived. The effect of measurement noise on damage detection is ascertained. The new damage index and the proposed statistical moment-based damage detection method are then extended to multi-degree-of-freedom (MDOF) systems with resort to the leastsquares method. As numerical studies, the proposed method is applied to both single and multi-story shear buildings. Numerical results show that the fourth-order statistical moment of story drifts is a more sensitive indicator to structural stiffness reduction than the natural frequencies, the second order moment of story drift, and the fourth-order moments of velocity and acceleration responses of the shear building. The fourth-order statistical moment of story drifts can be used to accurately identify both location and severity of structural stiffness reduction of the shear building. Furthermore, a significant advantage of the proposed damage detection method lies in that it is insensitive to measurement noise.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.800-808
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2008
A fingerprint verification system based on a set of invariant moment features and a nonlinear Back Propagation Neural Network(BPNN) verifier is proposed. An image-based method with invariant moment features for fingerprint verification is used to overcome the demerits of traditional minutiae-based methods and other image-based methods. The proposed system contains two stages: an off-line stage for template processing and an on-line stage for testing with input fingerprints. The system preprocesses fingerprints and reliably detects a unique reference point to determine a Region-of-Interest(ROI). A total of four sets of seven invariant moment features are extracted from four partitioned sub-images of an ROI. Matching between the feature vectors of a test fingerprint and those of a template fingerprint in the database is evaluated by a nonlinear BPNN and its performance is compared with other methods in terms of absolute distance as a similarity measure. The experimental results show that the proposed method with BPNN matching has a higher matching accuracy, while the method with absolute distance has a faster matching speed. Comparison results with other famous methods also show that the proposed method outperforms them in verification accuracy.
Biped robot has better mobility than other mobile robot, but it is hard to maintain balance during walking. In order to maintain balance, stability analysis is a key point for a biped robot. The zero moment point analysis has been used most in stability analysis. In this paper, we propose different method of stability analysis using wrench system. It is possible to generate a wrench system by applying a force along an axis in space and simultaneously applying a moment about the same axis. Wrench system is equivalent to a force and moment applied along the same axis. We compare the result of wrench system analysis with that of zero moment analysis in biped robot stability using simulation program.
This study is directed for the development of an efficient system-level Importance Sampling Technique for system reliability analysis of bridge structures Many methods have been proposed for structural reliability assessment purposes, such as the First-order Second-Moment Method, the Advanced Second-Moment Method, Computer Simulation, etc. The Importance Sampling Technique can be employed to obtain accurate estimates of the required probability with reasonable computation effort. Based on the observation and the results of application, it nay be concluded that Importance Sampling Method is a very effective tool for the system reliability analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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