Raport Stiintific Grant CEEX-MENER Nr.717/ , Etapa II Universitatea: Dunărea de Jos din Galaţi

Size: px
Start display at page:

Download "Raport Stiintific Grant CEEX-MENER Nr.717/ , Etapa II Universitatea: Dunărea de Jos din Galaţi"

Transcription

1 Rapor Siiific Gra CEEX-MENER Nr.77/4.7.6, Eapa II Uiversiaea: Duărea de Jos di Galaţi Obiecivul VI: Sudiul si implemearea de observere de sare i vederea uilizarii lor i algorimii de reglare a proceselor de epurare biologica a apelor reziduale proveie di idusria alimeara. Aciviaea VI.: Dezvolarea de observere de sare cu validare i regim de simulare umerica. ESTIMAREA STĂRII ŞI PARAMETRILOR PROCESULUI DE TRATARE A APELOR UZATE. INTRODUCERE Necesiaea observerelor de sare peru procese bioehologice ese impusă de abseţa uor biosezori siguri şi iefii, capabili să realizeze direc măsurăori o-lie ale variabilelor biochimice şi biologice, uilizae peru implemearea uor meode avaajoase de moiorizare şi coducere a proceselor bioehologice (Carama şi Barbu, 5). Achiziţia biomasei, a subsraului, a produselor de meabolism, se face pri aaliză de laboraor, aceasă meodă făcâd dificilă coducerea bioreacoarelor (î sesul reglării direce a acesor mărimi). Aaliza de laboraor ecesiă prelevarea uei probe di coţiuul bioreacorului, ceea ce presupue u risc mări î coamiarea (ifecarea) culurii. De asemeea, meodele de laboraor peru deermiarea umărului de microorgaisme, deermiarea coceraţiei subsraului, precum şi a coceraţiilor produselor de meabolism su desul de imprecise, geerâd asfel iceriudii î aprecierea evoluţiei mărimilor meţioae. Acese probleme su mul amplificae î cazul proceselor de raare a apelor uzae, î special daoriă lipsei doării corespuzăoare şi a uui persoal suficie de califica peru realizarea uor măsurăori de caliae î laboraor. Î mod ormal, î acese codiţii, se poae coa pe ua-două aalize de laboraor î cursul uei săpămâi. O posibiliae de a ocoli muliplele eajusuri legae de achiziţia daelor, ese esimarea mărimilor de ieres di procesul de raare a apelor uzae cu ămol aciv cosidera. Esimaorul de sare (umi î lieraura de specialiae şi sezor sofware sau observer ) u ese alceva decâ u algorim uiliza peru deermiarea uor mărimi ale procesului, care u su măsurabile î imp real, pe baza alor mărimi accesibile di puc de vedere al achiziţiei lor. Procesele de raare a apelor uzae, fiid procese eliiare, deermiă uilizarea variaelor exise ale esimaoarelor liiare, î care maricele sisemului su obţiue pri liiarizare la fiecare pas de eşaioare. Asfel, calculul maricei de câşig are loc la fiecare pas de eşaioare. De asemeea, procesele de raare a apelor uzae su pueric afecae de iceriudii paramerice şi de prezeţa zgomoului de măsură. Î acese codiţii, î cadrul graului au fos ivesigae diverse meode de esimare a mărimilor de ieres di cadrul proceselor de epurare a apelor uzae: observer deermiis (Lueberger), observer sohasic (filrul Kalma), observere robuse (filrul H exis şi observerul î regim aluecăor).. CHESTIUNI TEORETICE.. Forma geerală a observerului de sare Fie u sisem eliiar î formă geerală descris de ecuaţiile urmăoare: 38

2 x () = f x (), u () () y() = h x(), u() () ude x ese vecorul de sare al sisemului x, u ese vecorul irărilor sisemului m p u, iar y ese vecorul ieşirilor sisemului y. O clasă geerală de observere de sare peru sisemul eliiar descris de ecuaţiile () şi () ese urmăoarea: xˆ () = f xˆ(), u() + K xˆ(), u() ( y() yˆ()) (3) Observerul de sare, descris de ecuaţia (3), ese o copie a modelului sisemului, descris de ecuaţia (), la care se adaugă o compoeă proporţioală cu eroarea de observare ( y y ˆ). Eroarea de observare devie ulă î cazul esimării perfece, observerul fiid ideic, î aces caz, cu sisemul iiţial. Vecorul sărilor esimae ˆx coţie oae sările, iclusiv cele măsurabile, uilizae peru recosrucţia celor emăsurabile. Problema proiecării uui observer de sare cosă î alegerea poriviă a maricei de amplificare K( xˆ( ), u() ). Defiiţia erorii de observare ese: e () x () x ˆ() (4) Ţiâd co de relaţiile ()-(4), diamica erorii de observare ese prezeaă î coiuare: e () = x () x ˆ() = f x ˆ() + e (), u () f x ˆ(), u () K x ˆ(), u () h x ˆ() + e (), u () h x ˆ(), u () ( ) (5) Se observă că eroarea e = ese u puc de echilibru al modelului (5). Fie aproximaţia liiară î jurul valorii e = : [ ˆ ˆ ˆ ] e = Axu (, ) K( xu, ) C( xu, ) e (6) ude: f( x, u) Axu ( ˆ, ) = x x= xˆ hxu (, ) Cxu ( ˆ, ) = x (8) x= xˆ Proiecarea observerului de sare (3) cosă î alegerea uei marice de amplificare K( xu ˆ, ) asfel îcâ sisemul liiar să aibă o comporare doriă. Pracic se doreşe impuerea evoluţiei erorii de esimare pri proiecarea maricei de amplificare K( xu ˆ, ). (7). Observabiliaea proceselor eliiare Dacă se po aloca liber valorile proprii ale maricei sisemului liiar (6), auci se poae asigura o covergeţă expoeţială a variabilelor de sare esimae căre valorile reale ale sisemului. Î aces caz sisemul () se umeşe expoeţial observabil, iar observerul (3) se umeşe observer expoeţial. Î coiuare se preziă o codiţie ecesară peru observabiliaea expoeţială a proceselor eliiare. Proprieaea. (Selişeau, ) O codiţie ecesară peru ca procesul () să fie expoeţial observabil ese ca maricea de observabiliae O să aibă ragul de-a lugul raiecoriilor procesului: 39

3 rag( O) = (9) ude: şi Cxu (, ) Cxu (, ) Axu (, ) O Cxu (, ) A( xu, ) Cxu (, ) A ( xu, ) f ( xu, ) Axu (, ) = x hxu (, ) Cxu (, ) = x () () () Proprieaea permie deecarea proceselor care u su expoeţial observabile, codiţia (9) fiid o codiţie doar ecesară, u şi suficieă. De asemeea, codiţia (9) ese o codiţie ecesară şi suficieă peru sisemul () liiariza î jurul uui puc de echilibru x. Daca modelul liiariza ageţial î jurul pucului de echilibru ese expoeţial observabil, auci sisemul eliiar () ese observabil îr-o veciăae a acesui puc..3 Sudiul observabiliăţii procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv Fie procesul eliiar de raare a apelor uzae cu ămol aciv (Nejjari ş.a., 999) descris de ecuaţiile (3)-(7). dx = μ () X () D()( + r) X () + rd() Xr () (3) d ( ) ds μ = X () D()( + r) S() + D() Si (4) d Y ddo d dx d r μ() = μ K μ () X() () α D r DO W DO DO DDO = + + max + i (5) Y = D()( + r) X() D()( β + r) X () (6) max S () DO () K + S() K + DO() s DO r ude: X() biomasa (coceraţia ămolului aciv î baziul de aerare); S() subsraul; DO() coceraţia de oxige dizolva; DO max caiaea maximă de DO(); X r () biomasa recirculaă (coceraţia ămolului aciv recircula); D() vieză de diluţie = debi/volumul baziului; Y coeficie de producţie; μ vieză specifică de creşere a microorgaismelor; μ max raă maximă de creşere; k s cosaă de sauraţie; K DO cosaă de sauraţie peru oxige; α raă a rasferului de oxige; K cosaă de model; W raă a fluxului de aer; S i coceraţie a subsraului î apă la irare; DO i coceraţie a oxigeului dizolva î apă la irare; r raă de ămol recircula; β raă de ămol excedear (elimia). (7) 4

4 Î coiuare su prezeae mărimile de irare şi ieşire ale procesului: - mărimi de irare: raa de aerare W [m 3 /h - ] şi raa de diluţie D [h - ]. - mărimi de ieşire (mărimi cosiderae măsurabile): coceraţia subsraului orgaic di eflue S [mg/l] şi coceraţia oxigeului dizolva di baziul aera DO [mg/l]. Mărimea de caliae ese coceraţia subsraului orgaic di eflue. Scopul srucurii de corol va fi obţierea uui eflue avâd coceraţia subsraului sub limia sadard impusă pri lege (sub mg/l). Peru modelul descris de ecuaţiile (3)-(7) se cosideră urmăorii parameri: μ =.5 mg/l; K = mg/l; K = mg/l; Y=.65; K =.5; α=.8; DO = mg/l; β =.. max S DO max Î Figura su prezeae rezulaele simulării privid diamicile libere ale modelului da de ecuaiile (3)-(7). Simularea a fos făcuă cosiderâd urmăoarele codiţii iiţiale: X() = mg/l, S() = 9 mg/l, DO() = 5 mg/l, X r () = 3 mg/l. De asemeea, s-a - 3 cosidera că: D=. h, W = 8 m /h, r=.6, DO =.5 mg/l, S = mg/l. i i X [mg/l] S [mg/l] DO [mg/l] Xr [mg/l] Timp [h] 3 5 Figura : Rezulaele simulării modelului î buclă deschisă Peru aces sisem se cosideră că su măsurabile subsraul orgaic (S) şi oxigeul dizolva (DO), doridu-se esimarea îregului vecor de sare. Maricele de sare şi ieşire ale procesului liiariza î jurul lui x = xˆ su dae de urmăoarele ecuaţii: ˆ μ Xˆ K ˆ ˆ S μ X K DO ˆ μ D ( + r) r D ˆ ( ˆ S KS + S) DO ( KDO + DO) ˆ μ ˆ μ Xˆ K ˆ ˆ S μ X KDO D ( + r) Ax ( ˆ) Y Y Sˆ ( K ˆ = S + S) DO ( KDO + DO) K ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ μ K μ X KS K μ X KDO D ( + r) αw Y Y Sˆ ( K ˆ S + S) DO ( KDO + DO) D ( + r) D ( β + r) (8) C = (9) 4

5 ude: S ˆ DO () ˆ( μ ) = μmax Ks + Sˆ( ) K + DO() DO Maricea de observabiliae, prezeaă î cadrul proprieăţii, are î aces caz urmăoarea formă: O L L A( x) = L A ( x) 3 L A ( x) Di calculul deermiaului asocia maricei de observabiliae, se poae rage cocluzia că ragul maricei ese maxim (=4) dacă ese îdepliiă codiţia: μ S DO D r Y ( K + S) ( K + DO) max s DO de-a lugul raiecoriilor sisemului. Cum peru procesul sudia μ max, S, DO, D, r au îodeaua valori sric poziive, rezulă că rag( O ) = 4 şi codiţia ecesară de observabiliae expoeţială ese îdepliiă (coform cu proprieaea ). Î acese codiţii se poae rece la proiecarea observerelor expoeţiale peru procesul de epurare a apelor uzae cu ămol aciv. () () () 3. ESTIMATORUL KALMAN EXTINS 3.. Prezearea algorimului de implemeare a filrului Kalma exis Fie sisemul eliiar descris de urmăoarele ecuaţii (Lewis, 986): x () = f( x(), u()) + Gw() (3) y () = hx ( ()) + Gv () (4) z () = Cx () (5) m p ude: x R ese vecorul de sare, y R ese vecorul mărimilor măsurae şi z R ese vecorul semalelor esimae; w() şi v() su vecori ai zgomoelor de proces şi, respeciv, de măsură. Zgomoul de proces şi zgomoul de măsură su presupuse ca fiid zgomoe albe, ecorelae şi cu disribuţie ormală. Peru implemearea uui filru Kalma exis al procesului eliiar se parcurg urmăorii paru paşi: Pas: Se liiarizează procesul î jurul pucului de fucţioare x = xˆ : f ( xu ˆ, ) Ax ( ˆ) = ; xˆ f ( xu ˆ, ) Bx ( ˆ) = u hx ( ˆ) C ( xˆ ) = (6) xˆ ; Pas : Se calculează maricea de câşig a esimaorului, uilizâd ruia Malab kalma: [Ses, K, P] = kalma(sis,q,r) 4

6 ude: Ses ese esimaorul Kalma liiar obţiu î pucul respeciv de fucţioare, K ese maricea de câşig a filrului Kalma, P ese eroarea de covariaţă, Sis ese sisemul obţiu pri liiarizare, uilizâd formula (6), şi el se calculează asfel: Sis = SS(A,[B G ],C,D), Q repreziă covariaţa zgomoului de proces, iar R ese covariaţa zgomoului de măsură. Pas 3: Uilizâd maricea de câşig deermiaă la Pasul, se scriu ecuaţiile corespuzăoare filrului Kalma exis: [ ] x ˆ() = f( xˆ(), u()) + K y() h( xˆ()) (7) Pas 4: Se iegrează sisemul şi filrul Kalma exis, se obţi oile puce de fucţioare şi se revie la Pasul. Implemearea uui filru Kalma exis peru esimarea sării şi a paramerilor uui proces se face uilizâd acelaşi algorim, cu uilizarea îsă a vecorului de sare exis, pri icluderea sărilor propriu-zise şi a paramerilor ce se doreşe a fi esimaţi (Barbu, 6). 3.. Implemearea filrului Kalma exis peru procesul de raare a apelor uzae Peru implemearea filrului Kalma exis peru esimarea sării se cosideră măsurabile subsraul orgaic şi oxigeul dizolva, doridu-se esimarea îregului vecor de sare al procesului. Sisemul (3)-(7) a fos liiariza, rezulâd urmăoarele valori peru maricele sisemului liiar: A a a a a a a a a = a3 a3 a33 a34 a4 a4 a43 a44 ude X KS a = μ D ( + r), a = μ, S ( KS + S) X KDO μ a3 = μ, a4 = r D, a =, DO ( KDO + DO) Y μ X KS μ X KDO a = D ( + r), a3 =, a 4 =, Y S ( KS + S) Y DO ( KDO + DO) K μ K μ X KS a3 =, a3 =, Y Y S ( KS + S) K μ X KDO a33 = D ( + r) α W, a 34 =, a4 = D ( + r), Y DO ( K + DO) DO a 4 =, a 43 =, a44 = D ( β + r) X ( + r) + r Xr S ( + r) + Si B = DO ( + r) + DOi α ( DOmax DO) X ( + r) Xr ( β + r) G = ; 43

7 C = ; D =. Coceraie biomasa [mg/l] Coceraie subsra [mg/l] Coceraie oxige dizolva [mg/l] Coceraie biomasa recirculaa [mg/l] Timp [h] Figura : Esimarea sării uilizâd filrul Kalma exis (liie coiuă: variabile proces, liie îrerupă: esimaţiile acesora) Implemearea filrului Kalma exis peru procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv se face uilizâd programele Pric.m şi Ord.m, prezeae î aexa CD. Rezulaele obţiue uilizâd filrul Kalma exis su prezeae î Figura. Di figură se observă o buă covergeţă a esimaorului implemea, chiar î codiţiile prezeţei aâ a zgomoului de proces câ şi a zgomoului de măsură. 4. ESTIMATORUL LUENBERGER EXTINS 4. Prezearea algorimului de implemeare a observerului Lueberger exis Fie sisemul eliiar descris de urmăoarele ecuaţii: x () = f( x(), u()) (8) y () = hx ( ()) (9) z () = Cx () (3) m p ude: x R ese vecorul de sare, y R ese vecorul mărimilor măsurae şi z R ese vecorul semalelor esimae. Peru implemearea uui observer Lueberger exis al procesului eliiar se parcurg urmăorii 4 paşi: Pas: Se liiarizează procesul î jurul pucului de fucţioare maricele: x = xˆ, obţiadu-se 44

8 f ( xu ˆ, ) Ax ( ˆ) = ; xˆ f ( xu ˆ, ) Bx ( ˆ) = u hx ( ˆ) C ( xˆ ) = (3) xˆ ; Pas : Se calculează maricea de câşig a esimaorului, uilizâd ruia Malab place: K = place(a T,C T,P) (3) ude: K ese maricea de câşig a observerului Lueberger, A şi C maricele sisemului liiariza calculae la Pasul, iar P ese vecorul valorilor proprii alocae esimaorului. Se face precizarea că ruia Malab place ese uilizaă de obicei peru calculul reacţiei după sare a uui sisem. Pri apelarea ei îr-o formă modificaă, aşa cum ese prezeaă mai sus, ea poae fi uilizaă şi peru calculul maricei de câşig a observerului Lueberger. Pas 3: Uilizâd maricea de câşig deermiaă la Pasul, se scriu ecuaţiile corespuzăoare observerului Lueberger exis: [ ] xˆ () = f( xˆ(), u()) + K y() h( xˆ()) (33) Pas 4: Se iegrează sisemul şi observerul Lueberger exis, se obţi oile puce de fucţioare şi se revie la Pasul. Implemearea uui esimaor de sare şi parameri baza pe observer Lueberger exis, peru u proces eliiar, se poae face î două moduri: fie pri exiderea vecorului de sare cu paramerii ce se doreşe a fi esimaţi, fie pri proiecarea a două esimaoare, uul peru sare şi uul peru parameri. 4. Implemearea observerului Lueberger exis peru procesul de raare a apelor uzae Peru implemearea observerului Lueberger exis peru esimarea sării se uilizează aceleaşi marice ale sisemului liiariza, ca şi î cazul filrului Kalma exis. Sigurele difereţe cosau î fapul că acum se poae cosidera măsurabil doar oxigeul dizolva, iar vecorul valorilor proprii, pri care se impue diamica aulării erorii de esimare, are urmăoarea valoare: P = [.5.5..] T ; C = [ ] Implemearea observerului Lueberger exis peru procesul de raare a apelor uzae cu ămol aciv se face uilizâd programele Pric.m şi Ord.m, prezeae î coiuare i aexa CD. Rezulaele obţiue, uilizâd observerul Lueberger exis, su prezeae î Figura 3, di figură observâdu-se o buă covergeţă a esimaorului implemea. Cocluzii privid esimaoarele Lueberger exis si Kalma exis Di sudiul esimaoarelor propuse, observer Lueberger exis şi filrul Kalma exis, po fi rase urmăoarele cocluzii:. Î lucrare au fos propuşi algorimi de implemeare a filrului Kalma exis şi a observerului Lueberger exis uilizâd ruiele Malab. Cele două meode de esimare prezeae oferă bue rezulae î priviţa covergeţei mărimilor esimae căre valorile reale. Î cazul sisemelor de ordi superior, ele au dezavaajul dificulăţii de implemeare. Aces dezavaaj poae fi îlăura pri uilizarea ruielor Malab kalma 45

9 şi place.. Filrul Kalma exis oferă foare bue rezulae î prezeţa zgomoelor de proces şi de măsură, î imp ce observerul Lueberger exis are o sesibiliae mare la prezeţa zgomoului de măsură. Coceraie biomasa [mg/l] Coceraie subsra [mg/l] Coceraie oxige dizolva [mg/l] Coceraie biomasa recirculaa [mg/l] Timp [h] Figura 3: Esimarea sării uilizâd observerul Lueberger exis (liie coiuă: variabile proces, liie îrerupă: esimaţiile acesora) 5. ESTIMAREA STĂRII PROCESULUI DE TRATARE A APELOR UZATE FOLOSIND ESTIMATOR H 5. Defiirea ormei H Defiiţia : Peru u semal v () defii peru, orma L a semalului ese rădăciă păraă a iegralei lui v () : ( ) / () v v d (34) O ierpreare fizică a ormei L ese aceea că v ese proporţioală cu eergia oală asociaă cu semalul v (). Coform cu defiiţia rasformaei Laplace avem: s V() s = v() e d (35) Aalog cu (34), puem defii orma L a semalului rasforma î Laplace V() s pe axa imagiară: 46

10 / V V( jω) dω π (36) Coform eoremei lui Parseval, ormele L î domeiul imp şi î domeiul frecveţă su egale (Toivoe, 998): v = V (37) Norma L ese u caz special al ormei p ( ) / p L p, ce ese defiiă asfel: v v() d, p (38) p Se po defii ormele L p şi î domeiul Laplace, aalog cu (6), dar u exisă ici o relaţie corespuzăoare eoremei lui Parseval peru p. Dacă p, orma L p ide căre aşa umia ormă, sau orma L, ce poae fi defiiă asfel: v max v( ) (39) presupuâd că exisă u maxim. Dar, î geeral, u poae fi garaaă exiseţa uui maxim î (39), deci corec ese defiirea ormei L ca supremum al valorii absolue (Gree şi Limebeer, 995): v = sup v( ) (4) Similar se poae defii orma L î domeiul Laplace: V = sup V( jω) (4) ω Fie u sisem liiar moovariabil cu fucţia de rasfer Gs. () Norma H a acesui sisem ese defiiă ca: G sup G( jω) (4) ω Porid de la defiiţia G( jω ), ca fiid facorul cu care ese amplifica de căre sisem u semal siusoidal de irare de frecveţă ω, se poae obţie o ierpreare fizică a ormei H a uui sisem. Asfel orma H ese o măsură a celui mai mare facor cu care orice semal siusoidal de irare ese amplifica de căre sisem. Fie u semal v () cu rasformaa Laplace V() s, asfel îcâ orma L daă de (34) sau (36) să fie mărgiiă. Î acese codiţii ieşirea sisemului Y() s = G() s V() s are orma L, daă de (36), mărgiiă de G V (Toivoe, 998): GV G V (43) Aceasa implică: G GV,peru V (44) V Î acese codiţii orma H poae fi caracerizaă asfel: 47

11 G = GV sup, V V Deci, orma H dă facorul maxim pri care sisemul amplifică orma L a oricărei irări, sau alfel spus ese maximul rasferului eergeic de la irare la ieşire. Î acese codiţii G ese umi şi câşigul sisemului. Fie u sisem mulivariabil, avâd maricea de rasfer de ordiul p m. Norma H a maricei de rasfer Gs () ese defiiă asfel: G sup G( jω) (46) ω ude G( jω ) ese câşigul maxim al lui G la frecveţa ω şi ese da de formula urmăoare: G( jω) v m G( jω) = max, v, v (47) v v ude v ese orma euclidiaă a uui vecor complex v= [ v,..., v ] T m m : /... m v = v + + v (48) Se poae demosra că orma mariceală G( jω ) ese egală cu valoarea sigulară maximă ( G( j )) σ ω a maricei G( jω )(Zhou şi Doyle, 998). Î acese codiţii orma H a uui sisem mulivariabil poae fi exprimaă asfel: ( G jω ) G = sup σ (49) ω (45) 5. Filrul H liiar Fie u sisem diamic descris de ecuaţiile: x () = A() x() + B() u() + D () w() (5) y () = Cx () () + D() v () (5) m p ude x, u, y, iar w () şi v () repreziă vecorii zgomoului de proces şi de măsură. Zgomoul se cosideră a fi alb, ecorela, de medie zero şi covariaţă Q şi, respeciv, R. Problema filrării cosă a găsi o esimaţie xˆ( ) a lui x(), uilizâd măsurăorile lui y pâă la momeul. Asfel se impue ca filrul să miimizeze fucţia cos (Nagpal şi Khargoekar, 99): T x xˆ T J = sup, x() = x, S = S > ( x, w) L w + x Sx ude S ese o măsură a relaivei imporaţe a iceriudiilor daorae ecuoaşerii sării iiţiale î rapor cu iceriudiile cauzae de proces şi de zgomoul de măsură. O valoare mică aleasă peru S reflecă o iceriudie mai mare privid codiţiile iiţiale. Defiiţia : Sisemul descris de ecuaţiile (5) şi (5) ese deecabil dacă exisă o fucţie mărgiiă K (), asfel îcâ sisemul x () = ( A() K() C()) x() ese expoeţial sabil. Sau se mai poae spue că ( CA, ) ese deecabilă. Presupuâd că ( CA, ) ese deecabilă, auci poae fi formulaă urmăoarea eoremă: (5) 48

12 Teorema : (Nagpal şi Khargoekar, 99) Fie u sisem avâd codiţia iiţială ecuoscuă şi u orizo de imp fii T <. ) Exisă u filru asfel îcâ J < γ, γ >, dacă şi umai dacă exisă o marice simerică P () >, peru [, T], care ese coiuă şi saisface ecuaţia: T T T P () = AP () () + P () A () + P () I C () R C () P () DQD + (53) γ ude I ese maricea uiae, iar P() = S. ) Mai mul, dacă (53) ese saisfăcuă, u filru care respecă codiţia J ecuaţiile: xˆ () = A() xˆ() + B() u() + K() y() C() xˆ() (54) K () PC () () R < γ ese da de T = (55) Se observă că filrul H are o srucură similară cu a filrului Kalma. Daca γ, auci ecuaţia (53) devie ecuaţia difereţială mariceală Riccai, iar filrul (54)-(55) devie filrul Kalma. Se face de asemeea observaţia că peru esimare se poae seleca parţial vecorul sărilor: z () = C() x () (56) filrul păsrâdu-şi aceleaşi proprieăţi. 5.3 Filrul H exis Fie sisemul eliiar î forma geerală: x () = f x(), u() + D () w() (57) y () = h x (), u () + D() v () (58) m p ude x, u, y. Filrul H exis ese descris de ecuaţia urmăoare: x ˆ() = f x ˆ(), u () + K x ˆ(), u () h x (), u () h x ˆ(), u () (59) ude maricea de amplificare a filrului ese daă de ecuaţia: K () PC () () R T = (6) Maricea simerică P () se obţie pri rezolvarea la fiecare mome de imp a ecuaţiei Riccai modificaă: T T T P () = AP () () + P () A () + P () I C () R C () P () DQD + (6) γ f ( x ˆ, u ) hx ( ˆ, u ) ude: A () =, C () =. x x O dezvolare a lui f (,) î jurul lui xˆ( ) coduce la: ( (), ()) ( ˆ(), ()) ()( () ˆ() ) ϕ ( (), ˆ(), ()) f x u f x u = A x x + x x u (6) 49

13 ude ( x(), xˆ (), u() ) ϕ repreziă ermeii de ordi superior di dezvolare. Lema : (Korad ş.a., 999) Fie vecorii reali xx, ˆ şi dimesiue ϕ,, ce respecă codiţia: (, ˆ, ) şi fucţia m u, maricea simerică Π de ϕ x xu κ x xˆ (63) + + Q peru u κ. Dacă se alege γ care să respece codiţia: κ <, auci exisă u γ δ > asfel îcâ:,, γ T T ( x xˆ) Πϕ( x xˆ u) ( x xˆ) I + Q δ ΠΠ ( x xˆ) (64) Uilizâd lema, poae fi euţaă eorema de covergeţă expoeţială a filrului H exis. Teorema : (Korad ş.a., 999) Fie sisemul eliiar descris de ecuaţiile (57) şi (58) şi u observer da de ecuaţiile (59)-(6). Fie γ > şi o marice poziiv defiiă R, asfel îcâ să fie respecae urmăoarele codiţii: ) Peru orice soluţie xˆ( ) a ecuaţiei observerului (59), soluţia P () a ecuaţiei difereţiale Riccai modificaă (6) ese mărgiiă: pi P() pi (65) cu pp>,. ) Termeii eliiari ( x(), xˆ (), u() ) ϕ( x(), xˆ(), u() ) κ x() xˆ() ϕ di relaţia (6) su mărgiiţi: (66) Q cu κ <. γ Î acese codiţii filrul cosidera ese u observer expoeţial. Mai mul, ecuaţia erorii de esimare ese global expoeţial sabilă la zero. Peru demosraţie se cosideră mai îâi ecuaţia erorii de esimare: e () = x () x ˆ() (67) Ecuaţia difereţială ce descrie diamica erorii de esimare ese: ( ˆ ) e () = A () KC () () e () +ϕ x (), x (), u () (68) Peru a demosra sabiliaea expoeţială a erorii se cosideră fucţia Lyapuov: T V e(), = e() Π () e() (69) ude Π () = P (). Coform cu presupuerea, avem urmăoarele limie peru fucţia Lyapuov: e () V( e (), ) e () (7) p p ceea ce implică fapul că fucţia Lyapuov cosideraă ese poziiv defiiă. Derivaa î rapor cu impul a fucţiei Lyapuov ese: 5

14 V e (), = e () T Π ()() e + e () T Π ()() e + e () T Π()() e (7) Iroducâd ecuaţia erorii (68) î (7), se obţie că: T ϕ ( ˆ ) T + e () Π() ( A () KC () ()) e () + ϕ ( x (), x ˆ(), u ()) T V e (), = e () Π ()() e + A () KC () () e () + x (), x (), u () Π() e () Ţiâd co de (6), ecuaţia (7) devie: T T T T ( (), ) = () ( Π () +Π () () + () Π() () ()) () + () ϕ ( (), ˆ(), ()) V e e A A C R C e e x x u (7) (73) Cum e () = x () x ˆ(), aplicâd Lema, obţiem că: T T T ( Π +Π + Π ) V e (), e () () () A () A () () C () R C () e () T + e () ( Q δ ) Π() Π () + I e () γ sau rearajâd ermeii: V ( e ) e A A C R C I Q e γ T T T (), () Π () +Π () () + () Π() () () + + Π() Π() () T ( δ ) T + e () C () R C () Π() Π() e () (74) (75) Dar Π () = P (), ceea ce implică: Π () = Π() P () Π() (76) sau dacă se fac calculele: T T Π () = Π () A () + A () Π() C () R C () + I+ QΠ() Π() (77) γ Iroducâd (77) î (75) rezulă că: V e(), e() C () R C() () () e() (78) T T ( δπ Π ) Ţiâd co de limiele impuse î (65) se obţie iegaliaea: (), e() (79) V e δ p ceea ce implică fapul că derivaa fucţiei Lyapuov ese egaiv defiiă. Di relaţiile (7) şi (79) se poae rage cocluzia că ecuaţia difereţială (68) are u puc de echilibru global expoeţial sabil la zero (Vidyasagar, 993). Aceasa iclude si fapul că observerul cosidera ese u observer expoeţial. 5.4 Esimarea sării procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv Fie procesul de raare a apelor uzae cu ămol aciv descris de ecuaţiile (3)-(7). Peru aces sisem eliiar se cosideră că su măsurabile subsraul orgaic (S) şi oxigeul dizolva (DO), doridu-se esimarea îregului vecor de sare. Peru proiecarea filrului H exis maricele A şi C su cele prezeae î cadrul paragrafului 3.. De asemeea, se cosideră că P ese o marice simerică de ordiul 4, D ese egală cu maricea uiae D = I ), iar γ =. Î acese codiţii, rezulaele simulării su prezeae î Figura 4. Di ( 4 5

15 figură se observă o buă comporare a filrului H exis, î codiţiile prezeţei aâ a zgomoului de proces, câ şi a zgomoului de măsură. Programele de simulare (Model3.m şi Fuc3.m) se găsesc i aexa CD. Biomasa [mg/l] Subsra [mg/l] Oxige dizolva [mg/l] Biomasa recirculaa [mg/l] Timp [h] Figura 4: Esimarea sării procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv (liie coiuă: variabile proces, liie îrerupă: esimaţiile acesora) 6. ESTIMAREA STĂRII ŞI PARAMETRILOR PROCESULUI DE TRATARE A APELOR UZATE 6. Esimaor de sare şi parameri peru procese eliiare Fie sisemul eliiar descris de ecuaţiile: ( θ ) x () = f x (), (), u() + D () w() (8) y() = h x (), u() + D () v() (8) ude x () ese vecorul sărilor sisemului, iar θ () ese vecorul paramerilor procesului ce se doresc a fi esimaţi. Aceşi parameri po fi modelaţi ca iegraoare ce su coduse de zgomo alb, şi adăugae la sările sisemului (Kaebi, ). Î aces caz, oul vecor de sare poae fi scris asfel: [ θ ] x() = x () () (8) iar fucţia sisemului eliiar ese: ( θ ) f x(), (), u() f ( x(), u() ) = (83) Noului sisem eliiar obţiu i se va aplica procedura de proiecare a uui esimaor de 5

16 sare exis (Barbu, 6), î care: (, θ, ) (, θ, ) f x u f x u ( ˆ Axu, ) = x θ x= xˆ Cxu ˆ hx (, u) = (, ) x x= xˆ (84) (85) 6 35 Biomasa [mg/l] 4 Subsra [mg/l] Oxige dizolva [mg/l] Biomasa recirculaa [mg/l] Miu [/h] Alfa Timp [h] Figura 5: Esimarea sării şi paramerilor procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv (liie coiuă: variabile proces, liie îrerupă: esimaţiile acesora) 6. Esimarea sării şi paramerilor procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv Î cazul procesului eliiar de raare a apelor uzae cu ămol aciv paramerii cei mai imporaţi, care vor fi esimaţi î cadrul acesui gra, su: vieza specifică de creşere a microorgaismelor μ () şi raa rasferului de oxige α. Î acese codiţii, vecorul de sare devie: x= [ X S DO Xr μ α ]. Meoda de esimare uilizaă ese filrul Kalma exis. Maricele de rasfer ecesare proiecării filrului Kalma exis peru esimarea sării si paramerii procesului eliiar de raare a apelor uzae cu ămol aciv devi: 53

17 ˆ μ D + r r D Xˆ ˆ μ Xˆ D ( + r) Y Y K ˆ μ K Xˆ Y Y D ( + r) D ( β + r) Ax ( ˆ) = D ( + r) ˆ α W W DOmax DO C = (86) (87) De asemeea, se cosideră că P ese o marice simerică de ordiul 6, D ese egală cu maricea uiae ( D = I6), iar γ =. Î acese codiţii, î Figura 5 su prezeae rezulaele simulării. Di figură se observă o buă comporare a filrului Kalma exis, aâ î ceea ce priveşe esimarea sărilor, câ şi a paramerilor procesului. De asemeea, di figură se observă că î cadrul simulării s-a cosidera siuaţia î care paramerii îşi schimbă valoarea î impul fucţioării procesului, algorimul de esimare propus reuşid să urmărească acese modificări ale paramerilor. Programele de simulare (Model4.m şi Fuc4.m) se găsesc i aexa CD. 7. ESTIMAREA STĂRII PROCESULUI DE TRATARE A APELOR UZATE FOLOSIND OBSERVER ÎN REGIM ALUNECĂTOR (SLIDING-MODE) 7. Aspece eoreice ale corolului î regim aluecăor Coducerea sisemelor cu srucură variabilă cosă î aplicarea uor comezi de îală frecveţă, sisemul î circui îchis obţiu fucţioâd î regim aluecăor. Scopul legii de coducere ese de a dirija raiecoriile de sare ale sisemului codus căre o suprafaţă prespecificaă şi de a meţie pe aceasa raiecoriile de sare. Aceasă suprafaţă se umeşe suprafaţă de comuaţie. Dacă î mod ideal raiecoriile de sare odaă ajuse pe suprafaţă u o mai părăsesc şi aluecă de-a lugul ei, aceasă suprafaţă se umeşe suprafaţă de aluecare. Diamicile sisemului resricţioae la aceasă suprafaţă repreziă de fap comporarea sisemului codus. Proiecarea legii de coducere î regim aluecăor se face î două eape (Selişeau, ): î prima eapă se proiecează suprafaţa de comuaţie, asfel îcâ diamica sisemului pe suprafaţă să aibă comporarea doriă (sabiliae, urmărire ec.), iar î cea de a doua eapă se proiecează o comadă care coduce sisemul spre suprafaţa de comuaţie şi îl meţie pe aceasă suprafaţă. Fie î coiuare clasa de siseme eliiare descrise de ecuaţia: x () = f x, + g( xux,) (,) (88) ude x() ese vecorul de sare -dimesioal, u ese comada m -dimesioală şi fucţiile f şi g su presupuse coiue cu derivaele î rapor cu x coiue şi mărgiie. Sisemului (88) i se asociază o suprafaţă de comuaţie m dimesioală: {( x, ) / σ ( x, ) } S = = (89) 54

18 ude: [ ] σ( x, ) = σ ( x, ) σ ( x, )... σ ( x, ) = (9) m T Dacă fucţiile σ i, i=,..., m u depid de imp, auci suprafaţa m dimesioală ese deermiaă î spaţiul sărilor ca iersecţia celor m suprafeţe σ i ( x, ) =. Suprafeţele su proiecae asfel îcâ raiecoriile de sare resricţioae la σ ( x, ) = să aibă o comporare doriă. După alegerea suprafeţei de comuaţie, regulaorul ese proieca de forma: + ui ( x, ), peru σ i( x, ) > ui ( x, ) = ui ( x, ), peru σ i( x, ) < (9) ude ui ( x, ) ese o compoeă a vecorului comezilor ux (, ) = u( x, ) u( x, )... u ( x, ) T. [ ] m Comada ux (, ) u ese defiiă pe suprafaţa de comuaţie, iar î afara aceseia valorile u + i, u i su alese asfel îcâ vecorii ageelor la raiecoriile de sare să fie îdrepaţi spre suprafaţa de comuaţie, asfel îcâ sările sisemului să fie coduse şi meţiue pe aceasă suprafaţă. Regimuri aluecăoare Comada ux (, ) ese proiecaă asfel îcâ raiecoriile de sare să fie arase de suprafaţa de comuaţie şi să rămâă pe aceasa. Pri urmare se poae cosidera că raiecoriile de sare aluecă pe suprafaţă şi că sisemul ese î regim aluecăor. Dacă exisă u regim aluecăor auci S se umeşe suprafaţă aluecăoare. U regim aluecăor ideal exisă auci câd raiecoriile de sare ale sisemului codus saisfac codiţia σ ( x, ) = peru >, ude repreziă momeul de imp la care raiecoriile de sare iersecează peru prima daă suprafaţa de aluecare. Teoreic, aces regim ideal ecesiă o comuare cu o frecveţă ifiiă. Î cazurile reale, di cauza îârzierilor, hiserezisurilor ec., comuarea se realizează cu o frecveţă fiiă. Î acese codiţii sarea oscilează îr-o veciăae a suprafeţei de comuaţie, oscilaţiile obţiue purâd deumirea de chaerrig. Î Figura 6 su ilusrae feomeele de aluecare şi chaerig peru u regim aluecăor obţiu î cazul uei probleme de urmărire x = x. Plecâd de la orice codiţie iiţială, raiecoriile de sare aig suprafaţa îr-u imp fii şi apoi aluecă de-a lugul suprafeţei spre x. y chaerig ( x, ) x () y σ = Figura 6: feomeele de aluecare şi chaerig peru u regim aluecăor obţiu î cazul uei probleme de urmărire x = x 55

19 Codiţii de exiseţă a regimurilor aluecăoare Exiseţa regimului aluecăor ecesiă sabiliaea raiecoriilor de sare pe suprafaţa de comuaţie σ ( x, ) =. Aceasă sabiliae presupue ca după u imp fii, sarea sisemului x() să fie îr-o veciăae a suprafeţei S { x ()/ σ ( x,) < ε}, peru ε >. Di puc de vedere al reprezeării geomerice a mişcării, su de ieres raiecoriile di veciăaea iersecţiei suprafeţelor de discoiuiae σ i, asfel îcâ la o mică deviaţie de la aceasă iersecţie, vecorul de sare să reviă la iersecţie. Defiiţia 3: (Uki, 978) Î spaţiul -dimesioal al sisemului (88), u domeiu Γ, m dimesioal, care aparţie iersecţiei suprafeţelor discoiue defiie î (89)-(9), se umeşe domeiu de regim aluecăor dacă peru ε >, δ > asfel îcâ oricare raiecorie iiţiaă îr-o veciăae - δ -dimesioală a lui Γ poae părăsi veciăaea - ε -dimesioală a lui Γ doar pri veciăaea - ε -dimesioală a margiilor lui Γ. Defiiţia 3 izolează de fap u domeiu geeral variabil î imp al coordoaelor sisemului asfel îcâ peru proiecţia îregii mişcări î subspaţiul m dimesioal σ,..., σ m origiea ese u puc de echilibru sabil î mic [Sel]. Daoriă fapului că sabiliaea regimului aluecăor poae fi rascrisă î ermeii clasici ai sabiliăţii sisemelor eliiare poae fi formulaă o eoremă de sabiliae de ip Lyapuov peru deermiarea domeiului de regim aluecăor. Teorema 3: (Uki, 978) Peru ca domeiul m dimesioal Γ să fie u domeiu de regim aluecăor ese suficie ca îr-u domeiu oarecare dimesioal Ω Γ să exise o fucţie Vxσ (,, ), coiuu difereţiabilă î rapor cu oae argumeele sale şi care saisface codiţiile: ) Vxσ (,, ) ese poziiv defiiă î rapor cu σ, adică peru şi x arbirare, Vxσ (,, ) > auci câd σ şi Vx (,,) = ; pe sfera σ ρ >, peru oţi x Ω şi relaţiile urmăoare su saisfăcue: if Vx (,, σ ) = h, h > σ = ρ sup Vx (,, σ ) = H, H > σ = ρ ρ ρ ρ ρ ude h ρ şi H ρ depid doar de ρ cu h ρ auci câd ρ. ) Derivaa î rapor cu impul a fucţiei Vxσ (,, ) de-a lugul raiecoriilor sisemului (88) are supremum egaiv peru oţi x Ω excepâd pe cei de pe suprafaţa de comuare ude comada u ese defiiă şi ude derivaa fucţiei Vxσ (,, ) u exisă. Srucuri de coducere î regim aluecăor Î cea de-a doua eapă a proiecării uui sisem de coducere î regim aluecăor, peru deermiarea legii de comadă asfel îcâ raiecoriile de sare să fie coduse spre suprafaţa de aluecare şi să rămâă acolo, ese de regulă uilizaă o abordare de ip Lyapuov. Peru sisemul eliiar descris de ecuaţia (88) se poae uiliza o fucţie Lyapuov păraică de forma: Vx (,, σ) = σ T ( x,) P σ( x,) (9) ude P ese o marice simerică poziiv defiiă. Teorema 4: (Uki, 978) O codiţie suficieă peru ca suprafaţa de comuaţie (89) să fie global aracivă ese ca legea de comadă ux (, ) să fie aleasă asfel îcâ derivaa î rapor cu impul a fucţiei Lyapuov V <, adică Vxσ (,, ) să fie egaiv defiiă. Porid de la Teorema 4, se po preciza câeva srucuri de coducere î regim 56

20 aluecăor: lege de comadă de ip releu cu amplificare cosaă, lege de comadă de ip releu cu amplificare depedeă de sare, lege de coducere cu reacţie liiară coiuă după sare ec. Meoda coducerii echivalee Fie sisemul eliiar (88) rescris sub forma geerală: x () = f x, + g( xux,) (,) = f xu,, (93) si presupuem că exisă u regim aluecăor pe o suprafaţă de ip (9): [ ] σ( x, ) = σ ( x, ) σ ( x, )... σ ( x, ) = (94) m T Se poae auci defii o comadă coiuă, asfel îcâ peru cazul uei poziţii iiţiale a vecorului de sare pe aceasă suprafaţă, derivaa î rapor cu impul a lui σ ( x) de-a lugul raiecoriilor de sare ale sisemului (93) ese ulă: σ = σ f x,, u = (95) ude σ ese gradieul fucţiei σ, adică o marice m dimesioală care are drep liii gradieţii fucţiilor σ i, i=,..., m. Se presupue că exisă o soluţie a ecuaţiei (95) î rapor cu comada. Aceasă soluţie, deumiă comadă echivaleă uech ( x, ), se uilizează î locul comezii u î (93) (Selişeau, ): x () = f xu,, ( x,) (96) ech σ ( ) =, daoriă codiţiei (95), va deermia rămâerea pe raiecoriile di σ ( x) =. Aceasă procedură de deermiare a comezii de umeşe meoda de coducere echivaleă, iar ecuaţia (96) obţiuă ca urmare a aplicării acesei meode poae fi priviă ca o ecuaţie de regim aluecăor care descrie mişcarea î iersecţia suprafeţelor discoiue σ i ( x) =. Meoda coducerii echivalee implică îlocuirea comezii discoiue de ip (9) cu o comadă echivaleă, care direcţioează ageele vecorului de sare spre iersecţia suprafeţelor de discoiuiae. Dacă sisemul eliiar de forma (88) ese liiar î rapor cu comada, comada echivaleă geerală descrisă de (95) poae fi rescrisă: Se observă că o mişcare iiţiaă î ( x ) σ = σ f( x, ) + σ g( x, ) u= (97) Dacă se presupue că maricea m m dimesioală σ g( x, ) ese esigulară peru oţi x şi, se poae calcula di (95) comada echivaleă: [ σ ] u (, ) (, ) (, ) ech x = g x σ f x (98) Pri îlocuirea acesei comezi î (88) se obţie diamica echivaleă a sisemului pe suprafaţa de aluecare: [ σ ] x () = f x, g(,) x g(,) x σ f (,) x (99) Observaţie: Poae fi formulaă o ierpreare fizică a acesei comezi echivalee (Uki, 978). O comadă aluecăoare reală iclude o compoeă leă la care se adaugă o compoeă rapidă. Comporarea procesului codus privi ca obiec diamic ese deermiaă de compoea leă, răspusul procesului la compoea rapidă fiid eglijabil. Meoda coducerii echivalee cere îlocuirea comezii reale cu o fucţie coiuă u ech care 57

21 u coţie compoee rapide. Comada echivaleă se obţie pri uilizarea uui filru rece jos, a cărui cosaă de imp ese suficie de mică peru a permie recerea compoeei lee (care ese de fap comada echivaleă), dar suficie de mare peru a elimia compoea de îală frecveţă. 7. Esimaor eliiar de sare î regim aluecăor Fie sisemul eliiar descris de ecuaţiile: x = f( x) + B( x) u () y = hx () m p ude x, u, y. Observer î regim aluecăor peru siseme eliiare fără irări Se cosideră mai îâi cazul uui sisem fără irări ( Bx = ) şi cu o sigură ieşire ( p = ). Peru aces sisem se iroduc urmăoarele oaţii: H( x) = [ h( x), h ( x),..., h ( x)] T () ude: h( x) = h( x) (3) h i x hi ( x) = f ( x) (4) x cu i=,...,. Se observă că h i+ x ese derivaa Lie de ordiul i a fucţiei hx de-a lugul raiecoriilor sisemului: h x i i Lf h( x) = (5) Se fac urmăoarele presupueri asupra fucţiilor f ( x ) şi hx : ) Fucţiile f ( x ) şi hx su coiue, derivaele parţiale iroduse aerior exisă şi su coiue; ) Peru u domeiu da X al codiţiilor iiţiale ale sisemului (), ce se presupue a fi mărgii, oae soluţiile sisemului () aparţi domeiului X, peru oţi <. Se cosideră că Jacobiaul lui H( x ) ese esigular î X : H( x) de δ (6) x peru u δ > şi orice x X. Peru sisemul eliiar descris de ecuaţiile () şi (), se poae cosrui urmăorul observer î regim aluecăor (Drakuov, 99): H( x) x ˆ() = M( xˆ)sg ( V() H( xˆ) ) x (7) ude: V = [ v( ), v( ),..., v( )] T (8) 58

22 v () = y () (9) ( ˆ ( ˆ )) v ( ) = m ( x)sg v ( ) h ( x( )), i=,..., () i i i i ech şi M ese o marice diagoală dimesioală avâd elemeele poziive: M ( xˆ) = diag m ( xˆ),..., m ( xˆ) () Teorema 5: (Drakuov şi Ozguer, 99) Cosiderâd presupuerile şi saisfăcue auci peru orice > exisă o marice diagoală M ( x ˆ) asfel îcâ observerul să fie coverge peru >. Di limiarea codiţiilor iiţiale la regiuea X rezulă că oae soluţiile x() ce poresc di X su uiform mărgiie î orice ierval de imp fii [, T ]. Presupuerea implică fapul că exisă o corespodeţă uivocă di domeiul X î domeiul H( x ), adică rasformarea H ese o ijecţie. Î acese codiţii ese suficie a se demosra că eroarea modificaă e = H( x ) H( x ˆ) coverge la zero îr-u imp fii. Luâd î cosiderare ecuaţiile (), () şi (7) se obţie: dh ( x( )) dh ( xˆ( )) dh ( x( )) H ( xˆ( )) dh ( x( )) e () = = x ˆ = d d d x d H( xˆ ( )) H( x) dh( x( )) M ( xˆ)sg V( ) H( xˆ) M( xˆ)sg V( ) H( xˆ) x x d Ţiâd co de (4) şi () rezulă că: ( ) = ( ) () e ˆ ˆ i = hi+ ( x( )) mi( x)sg vi( ) hi( x( )), i=,..., (3) e Dacă se alege o fucţie Lyapuov de forma V = şi ţiâd co că v() = h() auci avem: V = e ˆ ( h( x) m( x)sg( e)) (4) Dacă h ( x) m ( xˆ ) auci V < şi apare regimul aluecăor. Pe duraa regimului aluecăor e ( ) = h ( x) h ( xˆ ) =. Î acord cu meoda coducerii echivalee e () =, ceea ce implică: h( x( )) = ( m ˆ ( x)sg ( v ˆ ( ) h( x( )) )), sau coform cu (): v ech () = h (). Dacă se alege e e fucţia Lyapuov de forma V = + se obţie că: V = e ( h ˆ ˆ ( x) m( x)sg( e)) + e ( h3( x) m( x)sg( e)) (5) Cum e = şi dacă h ˆ 3( x) m( x) auci V < şi apare regimul aluecăor, ceea ce implică e( ) = h ˆ ( x) h( x) =. Î maieră similară se demosrează apariţia regimului aluecăor peru oae compoeele erorii de observare, ceea ce implică: e () =. Codiţia ca regimul aluecăor să apară î ecuaţia (3), peru fiecare di compoeele erorii de observare ese ca: ˆ i h ( x ) m ( x ) (6) cu i=,...,. i Î acese codiţii pri alegerea corespuzăoare a lui M se poae obţie covergeţa 59

23 observerului î mome de imp fii < T. Observer î regim aluecăor peru siseme eliiare cu irări Dacă Bx observerul descris pri ecuaţia (7) poae fi modifica, fără afecarea proprieăţilor de covergeţă (Drakuov şi Ozguer, 99): H( x) xˆ () = M( xˆ)sg ( V() H( xˆ) ) + B( xˆ) u (7) x cu codiţia ca urmăoarea ecuaţie să fie saisfăcuă: H( x) Bx = x x (8) Touşi majoriaea sisemelor, prire care şi procesul de raarea a apelor uzae cu ămol aciv, u saisfac codiţia (8). Î acese codiţii, î coiuare va fi prezeaă o meodă de proiecare a uui observer î regim aluecăor peru cazul geeral al proceselor eliiare. Observer î regim aluecăor peru siseme eliiare Fie sisemul eliiar î forma: x x + g( x, u) x x3 + g( x, x, u) = x x + g ( x,, x, u) x f( x) ++ g( x, u) peru care se cosideră ca fiid măsurabilă x : (9) y = x () şi gi (, u = ) = peru orice i=,...,. Peru sisemul eliiar descris de ecuaţia (), avâd la bază rezulaele obţiue î (Drakuov, 99), (Barbo ş.a., ) propue urmăorul observer î regim aluecăor. xˆ xˆ + g( x, u) + λsg( x xˆ) xˆ xˆ3 + g( x, x, u) + λsg( x ˆ x) = () xˆ xˆ (,,,, ) sg( ˆ ) g x x x u λ x x + + ˆ f (,,, ) (,,,, ) sg( ˆ x x x x + g x x x u + λ x x) ude: ( ˆ ) ( ˆ ) x = xˆ + λsg x x x 3 = xˆ3 + λsg x x x = xˆ + sg x xˆ λ ude fucţia sg ese filraă cu u filru rece jos, aplicâdu-se asfel o comadă echivaleă. 6

24 Teorema 6: (Barbo ş.a., ) Cosiderâd sisemul MIMS (Mărgii Irare Mărgii Sare) î imp fii descris de ecuaţia (9) şi observerul î regim aluecăor (), peru orice sare iiţială şi orice irare mărgiiă, auci exisă o alegere a lui λ i asfel îcâ sarea observerului ˆx ese covergeă î imp fii căre x. Demosraţia Teoremei 6 ese similară cu cea a Teoremei 5 şi coduce la urmăoarea codiţie asupra paramerilor observerului: λ,,..., i > ei i= () max λ > (3) 7.3 Trasformări eliiare de coordoae Majoriaea sisemelor eliiare su descrise î urmăoarea formă: x = f( x) + g( x) u (4) y= h( x) (5) Sisemul eliiar (4) poae fi rasforma şi adus la forma (9) prir-o rasformare eliiară de coordoae. Defiiţia 4: Fie o schimbare de variabile descrisă de relaţia: z =Φ ( x) (6) ude Φ ( x) ese o ( x) φ ( x) φ ( x) φ x Φ = - fucţie de variabile: care are urmăoarele proprieăţi: ) Φ ( x) ese iversibilă, adică exisă fucţia ) Φ ( x) şi Φ ( x) asfel îcâ: (7) Φ Φ ( x) = x, x (8) Φ ( x) su aplicaţii eede, adică cu derivaele parţiale coiue de orice ordi. Auci (6) ese o rasformare care se umeşe diffeomorfism. Dacă proprieăţile şi su îdepliie î îreg spaţiul, auci diffeomorfismul ese global. Sisemul (4) poae fi adus la forma (9) pri iermediul urmăoarei rasformări de coordoae: hx Lhx f Φ ( x) = Lf h( x) cu codiţia ca rasformarea Φ ( x) să fie u diffeomorfism global. (9) 6

25 Defiiţia 5: Se spue că sisemul (4)-(5) are gradul relaiv δ îr-u puc x dacă: k ) LLhx g f =, xdir-o veciaae a lui x si k< δ δ ) LL hx g f Sisemul eliiar descris de ecuaţiile (4)-(5), avâd gradul relaiv la urmăoarea formă, ideică cu forma ormală (9): z i = zi+, i=,, δ j z = z + L L h Φ ( z) u, j = δ,, ( ) ( ) j j+ g f z = L h Φ z + L L h Φ z u f g f δ poae fi adus (3) 7.4 Esimarea sării procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv Fie procesul de raare a apelor uzae cu ămol aciv descris de ecuaţiile (3)-(7). Peru aces sisem eliiar se cosideră că ese măsurabil subsraul orgaic (S), doridu-se esimarea îregului vecor de sare. Modelul procesului poae fi pus î forma (4)-(5) făcâd urmăoarele oaţii: μ X μ X Y f( x) = Kμ X + αw( DOmax DO) Y (3) ( + rx ) + rxr ( + rs ) + S i gx = ( + rdo ) + DOi ( + rx ) ( β + rx ) r hx (3) = S (33) Peru a cosruirea uui observer î regim aluecăor peru aces proces, acesa rebuie mai îâi adus la forma ormală (9). Asfel se cosruieşe rasformarea de coordoaă Φ ( x), daă de (9). Cum f ( x ) şi hx u coţi ermei î X r, aceasa implică fapul că rasformarea Φ ( x) u coţie ermei î X r. Î acese codiţii Jaccobiaul rasformării va avea forma: dh( x) dlf h( x) * * * d( Φ ( x) ) = = * * * dlf h( x) * * * deci d( x ) (34) de Φ =, ceea ce implică fapul că Jaccobiaul rasformării u ese esigular, deci rasformarea propusă u ese u diffeomorfism. Î acese codiţii, a fos defii u model simplifica al procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv, model care să permiă cosruirea uui observer de sare î regim aluecăor. Noul model se obţie pe baza urmăoarelor simplificări: oxigeul dizolva se cosideră ca avâd o diamică mul mai rapidă faţă de evoluţia celorlale variabile de sare, şi deci va avea o valoare cosaă şi 6

26 biomasa recirculaă ese proporţioală cu biomasa ( X r = X ( + r) /( β + r) ). Ambele simplificări su plauzibile di puc de vedere pracic, simplificări asemăăoare fiid uzuale î lieraura de specialiae (Kaebi, ), (Georgieva şi Ilchma, ). Modelul simplifica ese descris de urmăoarele ecuaţii de sare: r X + = μ() X () D() β X() β + r (35) f () S μ = X() D()( + r) S() + D() Si (36) Y μ() = μ max S () K + S() s Modelul procesului poae fi pus î forma (4)-(5) făcâd urmăoarele oaţii: μ X f( x) = μ X Y + r β X gx = β + r ( + rs ) + Si hx (37) (38) (39) = S (4) Derivaele Lie oae Lhx = hx = S i L h( x), i=,,3 ale modelului simplifica su: f hx μ X Lhx f = f( x) = x Y Lhx f μ X μ X KS Lhx f = f( x) = + x Y Y S( KS + S) ceea ce coduce la urmăoarea rasformare de sare: S hx Φ ( x) = = μ X Lhx f Y Jaccobiaul rasformării (4) ese: hx hx X S d( Φ ( x) ) = = μ μks X Lhx f Lhx f Y YS( KS + S) X S (4) (4) μmaxs şi are deermiaul de ( d( Φ ( x) )) =, peru oae siuaţiile îâlie î pracică Y( KS + S) ( μmax îodeaua, iar S = ar presupue lipsa subsraului orgaic, apa ar fi pură). Deci Jaccobiaul rasformării (4) ese esigular, ceea ce implică fapul că rasformarea ese u diffeomorfism global. Derivaa Lie, oaă LLhx, a modelului simplifica ese: hx LLhx = Lhx = gx = ( + rs ) + S x g f g i g f 63

27 Cum Si S şi ţiâd co de valoarea paramerului r, rezulă că î pracică LLhx g f, ceea ce implică fapul că modelul simplifica are gradul relaiv : δ =. Ţiâd co de (3), (4) şi de valorile derivaelor Lie obţiue aerior, auci rezulă că sisemul rasforma ese descris de urmăoarele ecuaţii: ( ) z = z + D S + r z (43) i μmax zz Kz S + r Kz S z = + + D zβ + ( Si ( + r) z) (44) KS + z ( KS + z) z β + r ( KS + z) z peru care se cosideră măsurabil z. Trasformaa iversă a sisemului (43)-(44), ce coduce la sisemul (35)-(36) ese daă de ecuaţia: S x=φ ( x) = Y( KS z) z + (45) μmax z Peru sisemul rasforma, descris de ecuaţiile (43) şi (44), se cosruieşe urmăorul observer î regim aluecăor: zˆ = zˆ + D S + r z + z zˆ (46) ( ) λ sg i max zz KSz r KSz z μ + ˆ = + + D zβ + ( S ) sg ( ˆ i + r z + λ z z) (47) KS + z ( KS + z) z β + r ( KS + z) z cu: z = zˆ + λ sg ( z zˆ ) şi î care s-au cosidera urmăoarele valori peru paramerii λ : λ =.5 şi λ = (Barbu şi Carama, 6). Coceraie subsra [mg/l] Coceraie biomasa [mg/l] Timp [h] Figura 7: Esimarea sării procesului de raare a apelor uzae cu ămol aciv simplifica (liie coiuă: variabile proces, liie îrerupă: esimaţiile acesora) Rezulaele obţiue cu observerul î regim aluecăor proieca aerior su prezeae î Figura 7. Di figură se observă o covergeţă rapidă a mărimilor esimae căre valorile 64

28 obţiue di proces. De asemeea, di figură se poae efecul chaerigului asupra esimaţiei variabilei biomasă. Î acese codiţii, fucţia sem (sg) va fi îlocuiă cu fucţia de comuaţie eedă ageă hiperbolică (ah) (Barbu şi Carama, 7). Rezulaele obţiue, prezeae î Figura 8, jusifică alegerea făcuă privid fucţia de comuaţie. Î fial observerul propus a fos esa di puc de vedere al comporării î prezeţa zgomoului de măsură, ce afecează măsurăorile de subsra orgaic, rezulaele obţiue fiid prezeae î Figura 9. Di figură se observă că esimaorul propus u reuşeşe decâ îr-o mică măsură să elimie zgomoul de măsură, iflueţa zgomoului asupra mărimii esimae biomasă fiid desul de imporaă. Programele de simulare (Model5.m şi Fuc5.m) se găsesc i aexa CD. Coceraie subsra [mg/l] Coceraie biomasa [mg/l] Timp [h] Figura 8: Esimarea sării procesului de raare a apelor uzae simplifica î cazul uilizării fucţiei ah (liie coiuă: variabile proces, liie îrerupă: esimaţiile acesora) Coceraie subsra [mg/l] Coceraie biomasa [mg/l] Timp [h] Figura 9: Comporarea observerului î regim aluecăor î prezeţa zgomoului de măsură (liie coiuă: variabile proces, liie îrerupă: esimaţiile acesora) 65

29 Cocluzii privid esimaoarele H si slidig-mode Rezulaele obţiue î urma simulărilor efecuae peru cele două srucuri de esimare propuse, filrul H exis şi observerul î regim aluecăor, coduc la urmăoarele cocluzii: - ambele meode oferă impi bui de covergeţă, cu u plus peru observerul î regim aluecăor peru care impul de covergeţă poae fi impus pri alegerea paramerilor de proiecare; - observerul î regim aluecăor oferă rezulae mai bue î ceea ce priveşe robuseţea la iceriudii paramerice, î imp ce filrul H exis oferă rezulae mai bue î ceea ce priveşe comporarea î prezeţă zgomoului; Bibliografie. (Barbo, ş.a., ) Barbo, J.P., Djemai, M. Ad Boukhobza, T., Slidig Mode Observers, i Slidig Mode Corol i Egieerig, Ediors: W. Perruquei ad J.P. Barbo, Marcel Dekker Ic.. (Barbu şi Carama, 6) Barbu, M., Carama, Sae Esimaio of a Wasewaer Treame Process Usig a Slidig-Mode Observer, Scieific Bullei of Poliehica Uiversiy of Timisoara, Trasacios o Auomaic Corol ad Compuer Sciece, Vol. 5 (65), ISSN 4-6X. 3. (Barbu, 6) Barbu, M., Coribuţii privid coducerea auomaă avasaă a proceselor bioehologice, Teză de docora, Uiversiaea Duărea de Jos di Galaţi. 4. (Barbu, ş.a., 7) Barbu, M., Carama, S., Desig of a slidig-mode observer for a bioehological process, IFAC h Compuer Applicaios i Bioechology, Cacu, Mexic. 5. (Carama şi Barbu, 5) Carama, S., Barbu, M., Modelarea si coducerea proceselor bioehologice. Lucrari pracice. Volumul : Modelarea si esimarea sarii si paramerilor proceselor bioehologice, Ediura Fudaiei Uiversiaii Duarea de Jos di Galai. 6. (Drakuov, 99) Drakuov, S., Slidig Mode Observers Based o Equivale Corol Mehod, Proceedigs of he 3s IEEE Coferece o Decisio ad Corol (CDC), Tucso, Arizoa, pp (Drakuov şi Ozguer, 99) Drakuov, S. ad Ozguer, U., Desceralized Slidig Observers for Iercoeced Noliear Sysems, IEEE Ieraioal Workshop o Variable Srucure ad Lyapuov Corol of Ucerai Dyamical Sysems, Sheffield, Eglad. 8. (Kaebi, ) Kaebi, M.R., H esimaio i Acivaed Sludge Process, Prepris of he 9 h IFAC/IFORS/IMACS/IFIP Symposium Large Scale Sysems: Theory & Applicaios LSS, Buchares, Romaia, pp , July (Korad ş.a., 999) Korad, R., Soema, F. ad Ubehaue, R., Noliear Sae Observaio Usig Hif Filerig Riccai Desig, I: IEEE Trasacios o Auomaic Corol, Vol. AC-44, No., pp (Gree şi Limebeer, 995) Gree, M., Limebeer, D., Liear Robus Corol, Preice Hall.. (Georgieva şi Ilchma, ) Georgieva, P. ad Ilchma, A., Adapive l-rackig corol of acivaed sludge processes, I: Ieraioal Jourl of Corol, Vol. 74, No.,

30 . (Lewis, 986) Lewis, F., Opimal Esimaio wih a Iroducio o Sochasic Corol Theory, Joh Wiley & Sos, Ic. 3. (Nagpal şi Khargoekar, 99) Nagpal, K.M. ad Khargoekar, P.P., Filerig ad smoohig i a Hif seig, I: IEEE Trasacios o Auomaic Corol, Vol. AC-36, No., pp (Nejjari ş.a., 999) Nejjari, F., e al., No-liear mulivariable adapive corol of a acivaed sludge wasewaer reame process, I: Ieraioal Joural of Adapive Corol ad Sigal Processig, Vol. 3, Issue 5, pp (Selişeau, ) Selişeau, D., Modelarea şi coducerea bioreacoarelor, Ediura Uiversiarea, Craiova. 6. (Toivoe, 998), Toivoe, H.T., Advaced Corol Mehods, Εbo Akademi Uiversiy, Filad. 7. (Uki, 978) Uki, V.I., Slidig regimes ad heir applicaios i variable srucure sysems, MIR Publishers, Moscow. 8. (Vidyasagar, 993) Vidyasagar, M., Noliear Sysems Aalysis, Preice Hall. 9. (Zhou şi Doyle, 998) Zhou, K., Doyle, J.C., Esseial of Robus Corol, Preice Hall. 67

Curs Teorema Limită Centrală Enunţ

Curs Teorema Limită Centrală Enunţ Curs 9 Teorema Limiă Cerală 9 Teorema Limiă Cerală 9 Euţ Teorema Limiă Cerală TLC) ese ua dire cele mai imporae eoreme di eoria probabiliăţilor Iuiiv, orema afirmă că suma uui umăr mare de v a idepedee,

More information

Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale în Matlab

Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale în Matlab Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor difereţiale î Matlab Bibliografie. G. Aastassiou, I. Iata, Itelliget Routies: Solvig Mathematical Aalsis with Matlab, Mathcad, Mathematica ad Maple, Spriger, 03.. I.

More information

Teorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu

Teorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu Teorema Reiduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Preentare de Alexandru Negrescu Integrale cu funcţii raţionale ce depind de sint şi cost u notaţia e it, avem: cost sint i ( + ( dt d i, iar integrarea

More information

Derivarea integralei şi integrarea derivatei

Derivarea integralei şi integrarea derivatei Derivre iegrlei şi iegrre erivei Dorim să evieţiem ici fpul că iegrre şi erivre fucţiilor rele su operţii iverse, îr-u ses cre urmeză fi preciz. Icepem pri remii formul Leibiz-Newo peru fucţii f : I R

More information

LUCRAREA NR Reprezentarea sistemelor liniare și invariante în timp 2. Răspunsul sistemelor la semnale de intrare

LUCRAREA NR Reprezentarea sistemelor liniare și invariante în timp 2. Răspunsul sistemelor la semnale de intrare Semale și iteme eoria itemelor LUCRAREA NR. 3. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp. Răpuul itemelor la emale de itrare. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp U item cotiuu, diamic,

More information

Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a

Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a B¼arb¼acioru Iuliaa Carme CURSUL 7 Cursul 7 2 Cupris 1 Legea umerelor mari 5 1.1 Geeralit¼aţi............................... 5 1.2 Iegalitatea lui Cebîşev........................

More information

Raport de Cercetare IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE ÎN CANALELE DE TELECOMUNICAII CAPITOLUL I

Raport de Cercetare IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE ÎN CANALELE DE TELECOMUNICAII CAPITOLUL I Raor de Cerceare Gra: CNCSIS 57 Tema Auori: Sl. Dr. Ig. Georgea Budura Sl. Dr. Ig.Coria Booca Uiversiaea: Poliehica Timioara IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE ÎN CANALELE DE TELECOMUNICAII

More information

LUCRAREA nr. 5: Analiza în domeniul timp a elementelor unui sistem de reglare automată. Sistemul de ordinul 2

LUCRAREA nr. 5: Analiza în domeniul timp a elementelor unui sistem de reglare automată. Sistemul de ordinul 2 LUCRAREA r. 5: Aaliza î domiul timp a lmtlor uui sim d rglar automată. Simul d ordiul. Scopul lucrării S va fac aaliza comportării î timp a simului liiar d ordiul pri dtrmiara variaţii mărimii d işir a

More information

Lucrarea de laborator nr. 8

Lucrarea de laborator nr. 8 Metode Numerice Lucrarea de laborator r. 8 I. Scopul lucrării Metoda Newto II. Coţiutul lucrării 1. Metoda tagetei 2. Metoda Newto cazul m-dimesioal III. Prezetarea lucrării III.1. Metoda tagetei Metoda

More information

Probleme rezolvate. Lăcrimioara GRAMA, Corneliu RUSU, Prelucrarea numerică a semnalelor aplicații și probleme, Ed. U.T.PRESS, Cluj-Napoca, 2008.

Probleme rezolvate. Lăcrimioara GRAMA, Corneliu RUSU, Prelucrarea numerică a semnalelor aplicații și probleme, Ed. U.T.PRESS, Cluj-Napoca, 2008. Probleme reolvate Lăcrimioara GRAMA, Coreliu RUSU, Prelucrarea umerică a semalelor aplicații și probleme, Ed UTPRESS, Clu-Napoca, 008 Capitolul Semale și secvețe Problema Geerarea uei expoețiale complexe:

More information

Sisteme cu logica fuzzy

Sisteme cu logica fuzzy Sisteme cu logica fuzzy 1/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Fie un sistem cu logică fuzzy Mamdani două intrări x şi y ieşire z x y SLF Structura z 2/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Baza de reguli R

More information

Numere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu

Numere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu Numere prime O selecţie de probleme petru gimaziu Adria Zaoschi Colegiul Natioal "Costache Negruzzi" Iasi (Clasa a V-a) Determiați submulțimea B a mulțimii A 0,,,, 49, 50, formată di toate elemetele lui

More information

Soluţii juniori., unde 1, 2

Soluţii juniori., unde 1, 2 Soluţii juniori Problema 1 Se consideră suma S x1x x3x4... x015 x016 Este posibil să avem S 016? Răspuns: Da., unde 1,,..., 016 3, 3 Termenii sumei sunt de forma 3 3 1, x x x. 3 5 6 sau Cristian Lazăr

More information

2. METODA GRADIENTULUI CONJUGAT PENTRU REZOLVAREA SISTEMELOR ALGEBRICE LINIARE

2. METODA GRADIENTULUI CONJUGAT PENTRU REZOLVAREA SISTEMELOR ALGEBRICE LINIARE MEOD GRDIENULUI CONJUG PENRU REZOLVRE SISEMELOR LGEBRICE LINIRE Neculai drei Research Istitute for Iformatics Ceter for dvaced Modelig ad Optimizatio 8- verescu veue Bucharest Romaia E-mail: adrei@iciro

More information

A Robust H Filter Design for Uncertain Nonlinear Singular Systems

A Robust H Filter Design for Uncertain Nonlinear Singular Systems A Robus H Filer Desig for Ucerai Noliear Sigular Sysems Qi Si, Hai Qua Deparme of Maageme Ier Mogolia He ao College Lihe, Chia College of Mahemaics Sciece Ier Mogolia Normal Uiversiy Huhho, Chia Absrac

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

State and Parameter Estimation of The Lorenz System In Existence of Colored Noise

State and Parameter Estimation of The Lorenz System In Existence of Colored Noise Sae ad Parameer Esimaio of he Lorez Sysem I Eisece of Colored Noise Mozhga Mombeii a Hamid Khaloozadeh b a Elecrical Corol ad Sysem Egieerig Researcher of Isiue for Research i Fudameal Scieces (IPM ehra

More information

Test de Departajare pentru MofM 2014 (Bucureşti) Enunţuri & Soluţii

Test de Departajare pentru MofM 2014 (Bucureşti) Enunţuri & Soluţii Test de Departajare petru MofM 04 Bucureşti Euţuri & Soluţii Problem. Give + distict real umbers i the iterval [0,], prove there exist two of them a b, such that ab a b < Solutio. Idex the umbers 0 a 0

More information

ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2

ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2 ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN ABSTRACT This paper has been updated and completed thanks to suggestions and critics coming from Dr. Mike Hirschhorn,

More information

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A Ήχος α H ris to os s n ș t slă ă ă vi i i i i ți'l Hris to o os di in c ru u uri, în tâm pi i n ți i'l Hris

More information

Linear System Theory

Linear System Theory Naioal Tsig Hua Uiversiy Dearme of Power Mechaical Egieerig Mid-Term Eamiaio 3 November 11.5 Hours Liear Sysem Theory (Secio B o Secio E) [11PME 51] This aer coais eigh quesios You may aswer he quesios

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

Inference of the Second Order Autoregressive. Model with Unit Roots

Inference of the Second Order Autoregressive. Model with Unit Roots Ieraioal Mahemaical Forum Vol. 6 0 o. 5 595-604 Iferece of he Secod Order Auoregressive Model wih Ui Roos Ahmed H. Youssef Professor of Applied Saisics ad Ecoomerics Isiue of Saisical Sudies ad Research

More information

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava)

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava) Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava) Reactorul cu curgere ideala Toate particulele se deplaseaza intr-o directie de-a lungul reactorului, precum

More information

Prof univ dr. Sever Spânulescu - LUCRARI DE LABORATOR

Prof univ dr. Sever Spânulescu - LUCRARI DE LABORATOR UNIVERSITATEA HYPERION Facultatea de Stiițe Exacte și Igierești Prof uiv dr. Sever Spâulescu CALCUL NUMERIC - LUCRARI DE LABORATOR Lucrarea de laborator. Rezolvarea sistemelor de ecuatii liiare pri metode

More information

T h e C S E T I P r o j e c t

T h e C S E T I P r o j e c t T h e P r o j e c t T H E P R O J E C T T A B L E O F C O N T E N T S A r t i c l e P a g e C o m p r e h e n s i v e A s s es s m e n t o f t h e U F O / E T I P h e n o m e n o n M a y 1 9 9 1 1 E T

More information

A Complex Neural Network Algorithm for Computing the Largest Real Part Eigenvalue and the corresponding Eigenvector of a Real Matrix

A Complex Neural Network Algorithm for Computing the Largest Real Part Eigenvalue and the corresponding Eigenvector of a Real Matrix 4h Ieraioal Coferece o Sesors, Mecharoics ad Auomaio (ICSMA 06) A Complex Neural Newor Algorihm for Compuig he Larges eal Par Eigevalue ad he correspodig Eigevecor of a eal Marix HANG AN, a, XUESONG LIANG,

More information

1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE

1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3.1 OPERAŢII CU NUMERE BINARE A. ADUNAREA NUMERELOR BINARE Reguli de bază: 0 + 0 = 0 transport 0 0 + 1 = 1 transport 0 1 + 0 = 1 transport 0 1 + 1 = 0 transport 1 Pentru

More information

Four equations describe the dynamic solution to RBC model. Consumption-leisure efficiency condition. Consumption-investment efficiency condition

Four equations describe the dynamic solution to RBC model. Consumption-leisure efficiency condition. Consumption-investment efficiency condition LINEARIZING AND APPROXIMATING THE RBC MODEL SEPTEMBER 7, 200 For f( x, y, z ), mulivariable Taylor liear expasio aroud ( x, yz, ) f ( x, y, z) f( x, y, z) + f ( x, y, z)( x x) + f ( x, y, z)( y y) + f

More information

Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea

Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea Ecuatia de forma Ecuatii de gradul al doilea a + b + c = 0, (1) unde a, b, c R, a 0, - variabila, se numeste ecuatie de gradul

More information

Lecture 15: Three-tank Mixing and Lead Poisoning

Lecture 15: Three-tank Mixing and Lead Poisoning Lecure 15: Three-ak Miig ad Lead Poisoig Eigevalues ad eigevecors will be used o fid he soluio of a sysem for ukow fucios ha saisfy differeial equaios The ukow fucios will be wrie as a 1 colum vecor [

More information

Cristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici;

Cristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici; Curs 8 Caldura specifica a retelei Cristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici; pentru tratarea cuantica, se inlocuieste tratamentul clasic al oscilatorilor cuplati, cu cel cuantic

More information

Solutions Manual 4.1. nonlinear. 4.2 The Fourier Series is: and the fundamental frequency is ω 2π

Solutions Manual 4.1. nonlinear. 4.2 The Fourier Series is: and the fundamental frequency is ω 2π Soluios Maual. (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) liear oliear liear liear oliear oliear liear. The Fourier Series is: F () 5si( ) ad he fudameal frequecy is ω f ----- H z.3 Sice V rms V ad f 6Hz, he Fourier

More information

A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π

A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 68, No., 6 A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π S.C. ŞTEFĂNESCU Algoritmul Monte Carlo clasic A1 estimeazează valoarea numărului π bazându-se

More information

Available online at ScienceDirect. Procedia Computer Science 103 (2017 ) 67 74

Available online at   ScienceDirect. Procedia Computer Science 103 (2017 ) 67 74 Available olie a www.sciecedirec.com ScieceDirec Procedia Compuer Sciece 03 (07 67 74 XIIh Ieraioal Symposium «Iellige Sysems» INELS 6 5-7 Ocober 06 Moscow Russia Real-ime aerodyamic parameer ideificaio

More information

O V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number

O V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number MSCN(2010) : 11A99 Author : Barar Stelian Liviu Adress : Israel e-mail : stelibarar@yahoo.com O V E R V I E W This study suggests grouping of numbers that do not divide the number 3 and/or 5 in eight collumns.

More information

Analiza econometrica a volatilitatii cursului valutar Modele de heteroskedasticitate

Analiza econometrica a volatilitatii cursului valutar Modele de heteroskedasticitate ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE BUCURESTI SCOALA DOCTORALA DE FINANTE BANCI Analiza economerica a volailiaii cursului valuar Modele de heeroskedasiciae Drd. Codirlasu Adrian - Noiembrie 00 - Cuprins. MODELELE

More information

AdaBoost. AdaBoost: Introduction

AdaBoost. AdaBoost: Introduction Slides modified from: MLSS 03: Guar Räsch, Iroducio o Boosig hp://www.boosig.org : Iroducio 2 Classifiers Supervised Classifiers Liear Classifiers Percepro, Leas Squares Mehods Liear SVM Noliear Classifiers

More information

Divizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi

Divizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi Divizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi Teorema îmărţirii cu rest în mulțimea numerelor naturale Fie a, b, b 0. Atunci există q, r astfel încât a=bq+r, cu 0 r < b. În lus, q şi r sunt unic

More information

Additional Tables of Simulation Results

Additional Tables of Simulation Results Saisica Siica: Suppleme REGULARIZING LASSO: A CONSISTENT VARIABLE SELECTION METHOD Quefeg Li ad Ju Shao Uiversiy of Wiscosi, Madiso, Eas Chia Normal Uiversiy ad Uiversiy of Wiscosi, Madiso Supplemeary

More information

F D D D D F. smoothed value of the data including Y t the most recent data.

F D D D D F. smoothed value of the data including Y t the most recent data. Module 2 Forecasig 1. Wha is forecasig? Forecasig is defied as esimaig he fuure value ha a parameer will ake. Mos scieific forecasig mehods forecas he fuure value usig pas daa. I Operaios Maageme forecasig

More information

LINEAR APPROXIMATION OF THE BASELINE RBC MODEL SEPTEMBER 17, 2013

LINEAR APPROXIMATION OF THE BASELINE RBC MODEL SEPTEMBER 17, 2013 LINEAR APPROXIMATION OF THE BASELINE RBC MODEL SEPTEMBER 7, 203 Iroducio LINEARIZATION OF THE RBC MODEL For f( xyz,, ) = 0, mulivariable Taylor liear expasio aroud f( xyz,, ) f( xyz,, ) + f( xyz,, )( x

More information

Outline. simplest HMM (1) simple HMMs? simplest HMM (2) Parameter estimation for discrete hidden Markov models

Outline. simplest HMM (1) simple HMMs? simplest HMM (2) Parameter estimation for discrete hidden Markov models Oulie Parameer esimaio for discree idde Markov models Juko Murakami () ad Tomas Taylor (2). Vicoria Uiversiy of Welligo 2. Arizoa Sae Uiversiy Descripio of simple idde Markov models Maximum likeliood esimae

More information

UNIVERSITATEA POLITEHNICA TIMIŞOARA Facultatea de Electronică şi Telecomunicaţii DORINA ISAR

UNIVERSITATEA POLITEHNICA TIMIŞOARA Facultatea de Electronică şi Telecomunicaţii DORINA ISAR UNIVERSITATEA POLITEHNICA TIMIŞOARA Facultatea de Electroică şi Telecomuicaţii DORINA ISAR ÎMUNĂTĂŢIREA RAPORTULUI SEMNAL PE ZGOMOT ÎN SISTEMELE DE TELECOMUNICAŢII Teză de doctorat Coducător ştiiţific

More information

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) (Plug Flow Reactor PFR) cu amestecare completa (Mixed Flow Reactor MFR) de tip batch (autoclava)

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) (Plug Flow Reactor PFR) cu amestecare completa (Mixed Flow Reactor MFR) de tip batch (autoclava) Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) (Plug Flow Reactor PFR) cu amestecare completa (Mied Flow Reactor MFR) de tip batch (autoclava) Reactorul cu curgere ideala Toate particulele se deplaseaza

More information

LINEAR APPROXIMATION OF THE BASELINE RBC MODEL JANUARY 29, 2013

LINEAR APPROXIMATION OF THE BASELINE RBC MODEL JANUARY 29, 2013 LINEAR APPROXIMATION OF THE BASELINE RBC MODEL JANUARY 29, 203 Iroducio LINEARIZATION OF THE RBC MODEL For f( x, y, z ) = 0, mulivariable Taylor liear expasio aroud f( x, y, z) f( x, y, z) + f ( x, y,

More information

Research Article A Generalized Nonlinear Sum-Difference Inequality of Product Form

Research Article A Generalized Nonlinear Sum-Difference Inequality of Product Form Joural of Applied Mahemaics Volume 03, Aricle ID 47585, 7 pages hp://dx.doi.org/0.55/03/47585 Research Aricle A Geeralized Noliear Sum-Differece Iequaliy of Produc Form YogZhou Qi ad Wu-Sheg Wag School

More information

A Note on Random k-sat for Moderately Growing k

A Note on Random k-sat for Moderately Growing k A Noe o Radom k-sat for Moderaely Growig k Ju Liu LMIB ad School of Mahemaics ad Sysems Sciece, Beihag Uiversiy, Beijig, 100191, P.R. Chia juliu@smss.buaa.edu.c Zogsheg Gao LMIB ad School of Mahemaics

More information

ON THE LAGRANGE COMPLEX INTERPOLATION

ON THE LAGRANGE COMPLEX INTERPOLATION U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 72, Iss. 2, 200 ISSN 223-7027 ON HE LAGRANGE COMPLEX INERPOLAION Adria NEAGOE I lucrare prez uele rezultate legate de erpolarea Lagrage î domeiul complex ( cor. prop.

More information

Barem de notare clasa a V-a

Barem de notare clasa a V-a Barem de notare clasa a V-a Problema1. Determinați mulțimile A și B, formate din numere naturale, știind că îndeplinesc simultan condițiile: a) A B,5,6 ; b) B A 0,7 ; c) card AB 3; d) suma elementelor

More information

Inteligenta Artificiala

Inteligenta Artificiala Inteligenta Artificiala Universitatea Politehnica Bucuresti Anul universitar 2010-2011 Adina Magda Florea http://turing.cs.pub.ro/ia_10 si curs.cs.pub.ro 1 Curs nr. 4 Cautare cu actiuni nedeterministe

More information

Four equations describe the dynamic solution to RBC model. Consumption-leisure efficiency condition. Consumption-investment efficiency condition

Four equations describe the dynamic solution to RBC model. Consumption-leisure efficiency condition. Consumption-investment efficiency condition LINEAR APPROXIMATION OF THE BASELINE RBC MODEL FEBRUARY, 202 Iroducio For f(, y, z ), mulivariable Taylor liear epasio aroud (, yz, ) f (, y, z) f(, y, z) + f (, y, z)( ) + f (, y, z)( y y) + f (, y, z)(

More information

Comparison between Fourier and Corrected Fourier Series Methods

Comparison between Fourier and Corrected Fourier Series Methods Malaysia Joural of Mahemaical Scieces 7(): 73-8 (13) MALAYSIAN JOURNAL OF MATHEMATICAL SCIENCES Joural homepage: hp://eispem.upm.edu.my/oural Compariso bewee Fourier ad Correced Fourier Series Mehods 1

More information

Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II)

Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II) Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II) Metode multipas Prof.dr.ing. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică Suport didactic pentru disciplina

More information

Mean Square Convergent Finite Difference Scheme for Stochastic Parabolic PDEs

Mean Square Convergent Finite Difference Scheme for Stochastic Parabolic PDEs America Joural of Compuaioal Mahemaics, 04, 4, 80-88 Published Olie Sepember 04 i SciRes. hp://www.scirp.org/joural/ajcm hp://dx.doi.org/0.436/ajcm.04.4404 Mea Square Coverge Fiie Differece Scheme for

More information

Inegalităţi de tip Chebyshev-Grüss pentru operatorii Bernstein-Euler-Jacobi

Inegalităţi de tip Chebyshev-Grüss pentru operatorii Bernstein-Euler-Jacobi Iegalităţi de tip Chebyshev-Grüss petru operatorii Berstei-Euler-Jacobi arxiv:1506.08166v1 [math.ca] 26 Ju 2015 Heier Goska, Maria-Daiela Rusu, Elea-Doria Stăilă Abstract The classical form of Grüss iequality

More information

Research Design - - Topic 2 Inferential Statistics: The t-test 2010 R.C. Gardner, Ph.D. Independent t-test

Research Design - - Topic 2 Inferential Statistics: The t-test 2010 R.C. Gardner, Ph.D. Independent t-test Research Desig - - Topic Ifereial aisics: The -es 00 R.C. Garer, Ph.D. Geeral Raioale Uerlyig he -es (Garer & Tremblay, 007, Ch. ) The Iepee -es The Correlae (paire) -es Effec ize a Power (Kirk, 995, pp

More information

INTERDISCIPLINARITY IN ENGINEERING SCIENTIFIC CONFERENCE WITH INTERNATIONAL PARTICIPATION, TG. MUREŞ ROMÂNIA, NOVEMBER 2005.

INTERDISCIPLINARITY IN ENGINEERING SCIENTIFIC CONFERENCE WITH INTERNATIONAL PARTICIPATION, TG. MUREŞ ROMÂNIA, NOVEMBER 2005. Ier-Ig 2005 INTERDISCIPLINARITY IN ENGINEERING SCIENTIFIC CONFERENCE WITH INTERNATIONAL PARTICIPATION, TG. MUREŞ ROMÂNI 10-11 NOVEMBER 2005. MODELLING AND OPTIMIZATION OF TRANSFORMATION POSTS BUCUR DANIEL,

More information

The Solution of the One Species Lotka-Volterra Equation Using Variational Iteration Method ABSTRACT INTRODUCTION

The Solution of the One Species Lotka-Volterra Equation Using Variational Iteration Method ABSTRACT INTRODUCTION Malaysia Joural of Mahemaical Scieces 2(2): 55-6 (28) The Soluio of he Oe Species Loka-Volerra Equaio Usig Variaioal Ieraio Mehod B. Baiha, M.S.M. Noorai, I. Hashim School of Mahemaical Scieces, Uiversii

More information

Analysis of Using a Hybrid Neural Network Forecast Model to Study Annual Precipitation

Analysis of Using a Hybrid Neural Network Forecast Model to Study Annual Precipitation Aalysis of Usig a Hybrid Neural Nework Forecas Model o Sudy Aual Precipiaio Li MA, 2, 3, Xuelia LI, 2, Ji Wag, 2 Jiagsu Egieerig Ceer of Nework Moiorig, Najig Uiversiy of Iformaio Sciece & Techology, Najig

More information

O & M Cost O & M Cost

O & M Cost O & M Cost 5/5/008 Turbie Reliabiliy, Maieace ad Faul Deecio Zhe Sog, Adrew Kusiak 39 Seamas Ceer Iowa Ciy, Iowa 54-57 adrew-kusiak@uiowa.edu Tel: 39-335-5934 Fax: 39-335-5669 hp://www.icae.uiowa.edu/~akusiak Oulie

More information

Samuel Sindayigaya 1, Nyongesa L. Kennedy 2, Adu A.M. Wasike 3

Samuel Sindayigaya 1, Nyongesa L. Kennedy 2, Adu A.M. Wasike 3 Ieraioal Joural of Saisics ad Aalysis. ISSN 48-9959 Volume 6, Number (6, pp. -8 Research Idia Publicaios hp://www.ripublicaio.com The Populaio Mea ad is Variace i he Presece of Geocide for a Simple Birh-Deah-

More information

July 24-25, Overview. Why the Reliability Issue is Important? Some Well-known Reliability Measures. Weibull and lognormal Probability Plots

July 24-25, Overview. Why the Reliability Issue is Important? Some Well-known Reliability Measures. Weibull and lognormal Probability Plots Par I: July 24-25, 204 Overview Why he Reliabiliy Issue is Impora? Reliabiliy Daa Paer Some Well-kow Reliabiliy Measures Weibull ad logormal Probabiliy Plos Maximum Likelihood Esimaor 2 Wha is Reliabiliy?

More information

Uniform Strict Practical Stability Criteria for Impulsive Functional Differential Equations

Uniform Strict Practical Stability Criteria for Impulsive Functional Differential Equations Global Joural of Sciece Frotier Research Mathematics ad Decisio Scieces Volume 3 Issue Versio 0 Year 03 Type : Double Blid Peer Reviewed Iteratioal Research Joural Publisher: Global Jourals Ic (USA Olie

More information

Residue Integrals (4C)

Residue Integrals (4C) Residue Itegrals (4C) Iverse Laplace Trasform Copyright (c) 22 24 Youg W. Lim. Permissio is grated to copy, distribute ad/or modify this documet uder the terms of the GNU Free Documetatio Licese, Versio.2

More information

Raport de Cercetare APLICAII ALE FILTRELOR NELINIARE ÎN IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE CAPITOLUL I

Raport de Cercetare APLICAII ALE FILTRELOR NELINIARE ÎN IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE CAPITOLUL I Raport de Cercetare Grat: CNCSIS 57 Tema Autori: Georgeta Budura, Coria Botoca Uiversitatea: Politeica Timioara APLICAII ALE FILTRELOR NELINIARE ÎN IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE INTRODUCERE.

More information

A Generalized Cost Malmquist Index to the Productivities of Units with Negative Data in DEA

A Generalized Cost Malmquist Index to the Productivities of Units with Negative Data in DEA Proceedigs of he 202 Ieraioal Coferece o Idusrial Egieerig ad Operaios Maageme Isabul, urey, July 3 6, 202 A eeralized Cos Malmquis Ide o he Produciviies of Uis wih Negaive Daa i DEA Shabam Razavya Deparme

More information

IMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează

IMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează IMAR 017 Problema 1 Fie P u puct situat î iteriorul uui triughi ABC Dreapta AP itersectează latura BC î puctul D ; dreapta BP itersectează latura CA î puctul E ; iar dreapta CP itersectează latura AB î

More information

FORMULELE LUI STIRLING, WALLIS, GAUSS ŞI APLICAŢII

FORMULELE LUI STIRLING, WALLIS, GAUSS ŞI APLICAŢII DIDACTICA MATHEMATICA, Vol. 34), pp. 53 67 FORMULELE LUI STIRLING, WALLIS, GAUSS ŞI APLICAŢII Eugenia Duca, Emilia Copaciu şi Dorel I. Duca Abstract. In this paper are presented the Wallis, Stirling, Gauss

More information

Development of Kalman Filter and Analogs Schemes to Improve Numerical Weather Predictions

Development of Kalman Filter and Analogs Schemes to Improve Numerical Weather Predictions Developme of Kalma Filer ad Aalogs Schemes o Improve Numerical Weaher Predicios Luca Delle Moache *, Aimé Fourier, Yubao Liu, Gregory Roux, ad Thomas Warer (NCAR) Thomas Nipe, ad Rolad Sull (UBC) Wid Eergy

More information

A TAUBERIAN THEOREM FOR THE WEIGHTED MEAN METHOD OF SUMMABILITY

A TAUBERIAN THEOREM FOR THE WEIGHTED MEAN METHOD OF SUMMABILITY U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 78, Iss. 2, 206 ISSN 223-7027 A TAUBERIAN THEOREM FOR THE WEIGHTED MEAN METHOD OF SUMMABILITY İbrahim Çaak I his paper we obai a Tauberia codiio i erms of he weighed classical

More information

Page 1. Before-After Control-Impact (BACI) Power Analysis For Several Related Populations. Richard A. Hinrichsen. March 3, 2010

Page 1. Before-After Control-Impact (BACI) Power Analysis For Several Related Populations. Richard A. Hinrichsen. March 3, 2010 Page Before-Afer Corol-Impac BACI Power Aalysis For Several Relaed Populaios Richard A. Hirichse March 3, Cavea: This eperimeal desig ool is for a idealized power aalysis buil upo several simplifyig assumpios

More information

Linear Transient Analysis of Laminated Composite Plates using GLPT

Linear Transient Analysis of Laminated Composite Plates using GLPT Aca Techica apocesis: Civil Egieerig & Archiecure Vol. 56, o. (13) Joural homepage: hp://cosrucii.ucluj.ro/acacivileg Special ssue: Firs eraioal Coferece for PhD Sudes i Civil Egieerig, CE-PhD 1. Liear

More information

Guaranteed cost finite-time control for positive switched delay systems with ADT

Guaranteed cost finite-time control for positive switched delay systems with ADT Ieraioal Joural o dvaced Research i Comuer Egieerig & echology (IJRCE) Volume 6 Issue 9 Seember 7 ISSN: 78 33 Guaraeed cos iie-ime corol or osiive swiched delay sysems wih D Xiagyag Cao Migliag Ma Hao

More information

Sisteme cu logica fuzzy cu mai multe intrari (MISO)

Sisteme cu logica fuzzy cu mai multe intrari (MISO) Sisteme cu logica fuzzy cu mai multe intrari (MISO) Structura unui sistem cu logică fuzzy MISO Structura unui SLF cu 2 intrari Fie un sistem cu logică fuzzy Mamdani două intrări x şi y ieşire z x y SLF

More information

Cercet¼ari operaţionale

Cercet¼ari operaţionale Cercet¼ari operaţionale B¼arb¼acioru Iuliana Carmen CURSUL 9 Cursul 9 Cuprins Programare liniar¼a 5.1 Modelul matematic al unei probleme de programare liniar¼a.................... 5. Forme de prezentare

More information

INTEGER INTERVAL VALUE OF NEWTON DIVIDED DIFFERENCE AND FORWARD AND BACKWARD INTERPOLATION FORMULA

INTEGER INTERVAL VALUE OF NEWTON DIVIDED DIFFERENCE AND FORWARD AND BACKWARD INTERPOLATION FORMULA Volume 8 No. 8, 45-54 ISSN: 34-3395 (o-lie versio) url: hp://www.ijpam.eu ijpam.eu INTEGER INTERVAL VALUE OF NEWTON DIVIDED DIFFERENCE AND FORWARD AND BACKWARD INTERPOLATION FORMULA A.Arul dass M.Dhaapal

More information

MODIFIED ADOMIAN DECOMPOSITION METHOD FOR SOLVING RICCATI DIFFERENTIAL EQUATIONS

MODIFIED ADOMIAN DECOMPOSITION METHOD FOR SOLVING RICCATI DIFFERENTIAL EQUATIONS Review of he Air Force Academy No 3 (3) 15 ODIFIED ADOIAN DECOPOSIION EHOD FOR SOLVING RICCAI DIFFERENIAL EQUAIONS 1. INRODUCION Adomia decomposiio mehod was foud by George Adomia ad has recely become

More information

Extended Laguerre Polynomials

Extended Laguerre Polynomials I J Coemp Mah Scieces, Vol 7, 1, o, 189 194 Exeded Laguerre Polyomials Ada Kha Naioal College of Busiess Admiisraio ad Ecoomics Gulberg-III, Lahore, Pakisa adakhaariq@gmailcom G M Habibullah Naioal College

More information

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s A g la di ou s F. L. 462 E l ec tr on ic D ev el op me nt A i ng er A.W.S. 371 C. A. M. A l ex an de r 236 A d mi ni st ra ti on R. H. (M rs ) A n dr ew s P. V. 326 O p ti ca l Tr an sm is si on A p ps

More information

Performances and Stability Analysis of Networked Control Systems

Performances and Stability Analysis of Networked Control Systems Performaces ad Sabiliy Aalysis of Neworked Corol Sysems Yuaqig Xia, Li Zhou, Jie Che, Guopig Liu 2. Beijig Isiue of echology, Beijig 8,Chia E-mail: xia_yuaqig@63.e lixi_545@bi.edu.c chejie@bi.edu.c 2.

More information

Clock Skew and Signal Representation

Clock Skew and Signal Representation Clock Skew ad Sigal Represeaio Ch. 7 IBM Power 4 Chip 0/7/004 08 frequecy domai Program Iroducio ad moivaio Sequeial circuis, clock imig, Basic ools for frequecy domai aalysis Fourier series sigal represeaio

More information

e2- THE FRANKLIN INSTITUTE We" D4rL E; 77.e //SY" Laboratories for Research and Development ceizrrra L , Ps" /.7.5-evr ge)/+.

e2- THE FRANKLIN INSTITUTE We D4rL E; 77.e //SY Laboratories for Research and Development ceizrrra L , Ps /.7.5-evr ge)/+. ozr/-6-7-aw We" 0 Ze12, DrL E; 77.e //SY" ceizrrra L s, Ps" e2- j 1 /1/ -tv /.7.5-evr ge)/+.,v) c7-/er-vi 0, I tr9 1 If,t) e" '*? /:7010 1, 7!, re, /7 1' 8c / 771 ;.7..) t) - or, Tin E ei:e1licir '.e.

More information

LUCRARE DE LICENTA. Aplicatie grafica pentru controlul unui pendul dublu neliniar. Cuprins: Absolvent. Alexandru Stefan.

LUCRARE DE LICENTA. Aplicatie grafica pentru controlul unui pendul dublu neliniar. Cuprins: Absolvent. Alexandru Stefan. LUCRARE DE LICENTA Aplicatie grafica petru cotrolul uui pedul dublu eliiar Absolvet Alexadru Stefa Coordoator Asist.Ig. Dr. Valeti Taasa Bucuresti, 2013 Cupris: 1 Capitolul 1: Itroducere... 4 Capitolul

More information

APPLICATION OF THEORETICAL NUMERICAL TRANSFORMATIONS TO DIGITAL SIGNAL PROCESSING ALGORITHMS. Antonio Andonov, Ilka Stefanova

APPLICATION OF THEORETICAL NUMERICAL TRANSFORMATIONS TO DIGITAL SIGNAL PROCESSING ALGORITHMS. Antonio Andonov, Ilka Stefanova 78 Ieraioal Joural Iformaio Theories ad Applicaios, Vol. 25, Number 1, 2018 APPLICATION OF THEORETICAL NUMERICAL TRANSFORMATIONS TO DIGITAL SIGNAL PROCESSING ALGORITHMS Aoio Adoov, Ila Sefaova Absrac:

More information

Chapter 3. Second Order Linear PDEs

Chapter 3. Second Order Linear PDEs Chapter 3. Second Order Linear PDEs 3.1 Introduction The general class of second order linear PDEs are of the form: ax, y)u xx + bx, y)u xy + cx, y)u yy + dx, y)u x + ex, y)u y + f x, y)u = gx, y). 3.1)

More information

φ ( t ) = φ ( t ). The notation denotes a norm that is usually

φ ( t ) = φ ( t ). The notation denotes a norm that is usually 7h Europea Sigal Processig Coferece (EUSIPCO 9) Glasgo, Scolad, Augus -8, 9 DESIG OF DIGITAL IIR ITEGRATOR USIG RADIAL BASIS FUCTIO ITERPOLATIO METOD Chie-Cheg Tseg ad Su-Lig Lee Depar of Compuer ad Commuicaio

More information

Gradul de comutativitate al grupurilor finite 1

Gradul de comutativitate al grupurilor finite 1 Gradul de comutativitate al grupurilor finite Marius TĂRNĂUCEANU Abstract The commutativity degree of a group is one of the most important probabilistic aspects of finite group theory In this survey we

More information

Optimization of Rotating Machines Vibrations Limits by the Spring - Mass System Analysis

Optimization of Rotating Machines Vibrations Limits by the Spring - Mass System Analysis Joural of aerials Sciece ad Egieerig B 5 (7-8 (5 - doi: 765/6-6/57-8 D DAVID PUBLISHING Opimizaio of Roaig achies Vibraios Limis by he Sprig - ass Sysem Aalysis BENDJAIA Belacem sila, Algéria Absrac: The

More information

Controlul predictiv bazat pe modele intare-stare-iesire. Cuprins. 2. Modele intrare-stare-iesire :01

Controlul predictiv bazat pe modele intare-stare-iesire. Cuprins. 2. Modele intrare-stare-iesire :01 Modelare si control predictiv - proiect - Controlul predictiv bazat pe modele intrare-stare-iesire Asist. ing. Constantin Florin Caruntu 23:01 Cuprins Controlul predictiv bazat pe modele intare-stare-iesire

More information

LABORATOR DE ETALONARE A DISPOZITIVELOR DE MASURARE CURENTI MARI

LABORATOR DE ETALONARE A DISPOZITIVELOR DE MASURARE CURENTI MARI The First teratioal Proficiecy Testig Coferece Siaia, Româia 11 th 13 th October, 2007 LABORATOR DE ETALONARE A DSPOZTVELOR DE MASURARE CURENT MAR Adrei Mariescu, Coreliu Chiciu, Horia oescu, Costati lica,

More information

ECE 570 Session 7 IC 752-E Computer Aided Engineering for Integrated Circuits. Transient analysis. Discuss time marching methods used in SPICE

ECE 570 Session 7 IC 752-E Computer Aided Engineering for Integrated Circuits. Transient analysis. Discuss time marching methods used in SPICE ECE 570 Sessio 7 IC 75-E Compuer Aided Egieerig for Iegraed Circuis Trasie aalysis Discuss ime marcig meods used i SPICE. Time marcig meods. Explici ad implici iegraio meods 3. Implici meods used i circui

More information

Enhanced Online Subspace Estimation via Adaptive Sensing

Enhanced Online Subspace Estimation via Adaptive Sensing Ehaced Olie Subspace Esimaio via Adapive Sesig Greg Ogie, David Hog, Dejiao Zhag, Laura Balzao Deparme of Elecrical Egieerig ad Compuer Sciece Uiversiy of Michiga A Arbor, MI 488 e-mail: {gogie,dahog,dejiao,girasole}@umich.edu

More information

Time Series, Part 1 Content Literature

Time Series, Part 1 Content Literature Time Series, Par Coe - Saioariy, auocorrelaio, parial auocorrelaio, removal of osaioary compoes, idepedece es for ime series - Liear Sochasic Processes: auoregressive (AR), movig average (MA), auoregressive

More information

Approximating Solutions for Ginzburg Landau Equation by HPM and ADM

Approximating Solutions for Ginzburg Landau Equation by HPM and ADM Available a hp://pvamu.edu/aam Appl. Appl. Mah. ISSN: 193-9466 Vol. 5, No. Issue (December 1), pp. 575 584 (Previously, Vol. 5, Issue 1, pp. 167 1681) Applicaios ad Applied Mahemaics: A Ieraioal Joural

More information

On stability of first order linear impulsive differential equations

On stability of first order linear impulsive differential equations Ieraioal Joural of aisics ad Applied Mahemaics 218; 3(3): 231-236 IN: 2456-1452 Mahs 218; 3(3): 231-236 218 as & Mahs www.mahsoural.com Received: 18-3-218 Acceped: 22-4-218 IM Esuabaa Deparme of Mahemaics,

More information

Tracking Adversarial Targets

Tracking Adversarial Targets A. Proofs Proof of Lemma 3. Consider he Bellman equaion λ + V π,l x, a lx, a + V π,l Ax + Ba, πax + Ba. We prove he lemma by showing ha he given quadraic form is he unique soluion of he Bellman equaion.

More information

A Perceptron is a binary classifier that maps its input x (a real-valued vector) to an output value y (y single binary value, 0 or 1; -1 or 1)

A Perceptron is a binary classifier that maps its input x (a real-valued vector) to an output value y (y single binary value, 0 or 1; -1 or 1) Percepron A Percepron i a inary claifier ha map i inpu (a real-valued vecor) o an oupu value y (y ingle inary value 0 or ; - or ) Roenla [Roe6] creaed many variaion of he percepron. One of he imple: ingle-layer

More information

10.3 Autocorrelation Function of Ergodic RP 10.4 Power Spectral Density of Ergodic RP 10.5 Normal RP (Gaussian RP)

10.3 Autocorrelation Function of Ergodic RP 10.4 Power Spectral Density of Ergodic RP 10.5 Normal RP (Gaussian RP) ENGG450 Probabiliy ad Saisics for Egieers Iroducio 3 Probabiliy 4 Probabiliy disribuios 5 Probabiliy Desiies Orgaizaio ad descripio of daa 6 Samplig disribuios 7 Ifereces cocerig a mea 8 Comparig wo reames

More information

6/10/2014. Definition. Time series Data. Time series Graph. Components of time series. Time series Seasonal. Time series Trend

6/10/2014. Definition. Time series Data. Time series Graph. Components of time series. Time series Seasonal. Time series Trend 6//4 Defiiio Time series Daa A ime series Measures he same pheomeo a equal iervals of ime Time series Graph Compoes of ime series 5 5 5-5 7 Q 7 Q 7 Q 3 7 Q 4 8 Q 8 Q 8 Q 3 8 Q 4 9 Q 9 Q 9 Q 3 9 Q 4 Q Q

More information