The performance of face recognition is greatly affected by the illumination effect because intra-person variation under different lighting conditions can be much bigger than the inter-person variation. In this paper, we propose an illumination robust face recognition by separating identity factor and illumination factor using the symmetric bilinear models. The translation procedure in the bilinear model requires a repetitive computation of matrix inverse operation to reach the identity and illumination factors. Sometimes, this computation may result in a nonconvergent case when the observation has an noisy information. To alleviate this situation, we suggest a ridge regressive bilinear model that combines the ridge regression into the bilinear model. This combination provides some advantages: it makes the bilinear model more stable by shrinking the range of identity and illumination factors appropriately, and it improves the recognition performance by reducing the insignificant factors effectively. Experiment results show that the ridge regressive bilinear model outperforms significantly other existing methods such as the eigenface, quotient image, and the bilinear model in terms of the recognition rate under a variety of illuminations.
An adaptive predictive control for steam-reforming plant which consist of a steam-gas reformer and a waste heat steam-boiler was studied by using MIMO bilinear model. The simulation experiments of the process identification were performed by using linear and bilinear models. From the simulation results it was found that the bilinear model represented the dynamic behavior of a steam-reforming plant very well. ARMA model was used in the process identification and the adaptive predictive control. To verify the performance and effectiveness of the adaptive predictive controller proposed in this study the simulation results of steam-reforming plant control based on bilinear model were compared to those of linear model. The simulation results showed that the adaptive predictive controller based on bilinear model provides better performance than those of linear model.
We consider the subdiagonal bilinear model and ARMA model with subdiagonal bilinear errors. Sufficient conditions for geometric ergodicity of associated Markov chains are derived by using results on generalized random coefficient autoregressive models and then strict stationarity and ,a-mixing property with exponential decay rates for given processes are obtained.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.4
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pp.344-350
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1996
An adaptive predictive level control of waste heat steam boiler was studied by using mathematical models considering the inverse response. The simulation experiments of the model identification were performed by using linear and bilinear models. From the results of simulations it was found that the bilinear model represented the actual dynamic behavior of steam boiler very well. ARMA model was used in the model identification and the adaptive predictive controller. To verify the performance and effectiveness of the adaptive predictive controller used in this study the simulation results of the adaptive predictive level control for waste heat steam boiler based on bilinear model were compared to those of P, PI and PID controller. The results of simulations showed that the adaptive predictive controller provides the fast arrival to setpoint of liquid level.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.19
no.5
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pp.207-217
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2015
In order to increase seismic performance of nuclear power plant (NPP) in strong seismic zone, lead-rubber bearing (LRB) can be applied to seismic isolation system of NPP structures. Simple equivalent linear model as structural analysis model of LRB is more widely used in initial design process of LRB than a bilinear model. Seismic responses for seismically isolated NPP containment structures subjected to earthquakes categorized into 5 different soil-site classes are calculated by both of the equivalent linear- and bilinear- LRB models and compared each others. It can be observed that the maximum displacements of LRB and shear forces of containment in the case of the equivalent linear LRB model are larger than those in the case of bilinear LRB model. From the seismic fragility curves of NPP containment structures isolated by LRB, it can be observed that seismic fragility in the case of equivalent linear LRB model are about 5~30 % larger than those in the case of bilinear LRB model.
Under the assumption that process input/output data are sufficiently rich to allow reasonable plant identification, a long-range predictive control method for SISO bilinear plant is derived. In order to ensure offset-free behaviour of the control method, a new bilinear CARIMA model with variable dead-time is introduced. Furthermore, to extend the maximum output prediction horizon, the future predicted outputs in the bilinear term are assumed to be equal to the known future set-points. With a classical recursive adaptation algorithm, the proposed control scheme is capable of stable control of bilinear plants with variable parameters, with variable dead-time, and with a model order which changes instantaneously. Several simulation results demonstrate the characteristics of the proposed bilinear model predictive control method.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2004.04a
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pp.97-106
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2004
The paper making process itself is a typical nonlinear process with complicated dynamics. In the application of advanced control-methods especially for the grade change operations the nonlinear process is linearized to give suitable linear models to be used in the control strategies. However, the use of the linear model is limited within short range containing steady-state operating conditions for grade change operation. In this paper a bilinear model for the nonlinear grade change processes is presented. We can see that the dynamic behavior for grade change operations can be effective analyzed by using multivariable bilinear model.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.21
no.2
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pp.95-103
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2017
In order to modeling seismic isolation system such as lead-rubber bearing (LRB), bilinear model is widely used by many researchers. In general, an actual force-displacement relationship for LRB has a smooth hysteretic shape. So, Bouc-Wen model with smooth hysteretic shape represents more accurately actual hysteretic shape than bilinear model. In this study, seismic responses for seismically isolated nuclear power plant (NPP) with LRB modelled by Bouc-Wen and bilinear models are compared with those of NPP without seismic isolation system. To evaluate effect of earthquake characteristics for seismic responses of NPP isolated by LRB, 5 different site class earthquakes distinguished by Geomatrix 3rd Letter Site Classification and artificially generated earthquakes corresponding to standard design spectrum by Reg. Guide 1.60 are used as input earthquakes. From the seismic response results of seismically isolated NPP, it can be observed that maximum displacements of seismic isolation modelled by Bouc-Wen model are larger than those by bilinear model. Seismic responses of NPP with LRB is significantly reduced than those without LRB. This reduction effect for seismic responses of NPP subjected to Site A (rock) earthquakes is larger than that to Site E (soft soil) earthquakes.
In the last decade, the model predictive control methods have enjoyed many industrial applications with successful results. Although the general predictive control methods for nonlinear chemical processes are not yet formulated, the promising features of the model predictive control methods attract attentions of many researchers who are involved with difficult but important nonlinear process control problems. Recently, the class of bilinear model has been introduced as an useful tool for examining many nonlinear phenomena. Since their structural properties are similar to those of linear models, it is not difficult to develop a robust adaptive model predictive control method based on bilinear model. We expect that the model predictive control method based on bilinear model will expand its region in the world of nonlinear systems.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.11a
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pp.101-104
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2008
Recently, the serious damage by earthquakes is increased around the world. SOC fo city is established to minimize the loss of lives and assets by earthquakes, which an objective standard is required. Generally, bridges damage by earthquakes occurred the inelastic hinge under the column. Nonlinear element model of inelastic hinge have been used to Bilinear model, but Takeda model for material characterization of concrete is a little. In this study, railway bridge was performed seismic fragility analysis for Takeda model and Bilinear model comparatively. This analysis shows that damage probability of Takeda model is larger than Bilinear model. And analysis of Takeda model in longitudinal direction and transverse direction are different. Therefore developed analysis for concrete column of bridge is expected to apply to material characterization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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