This paper presents an improved algorithm of optimal measurement design with a reliability evaluation method for a large power system. The proposed algorithm is developed to consider the dummy bus and to achieve highest accuracy of the state estimator as well with the limited investment cost. The dummy bus in the power system is impossible to install measurement meter, while real and reactive power measurements is considered in the proposed algorithm. On the other hand, P/C model is developed by taking advantage of the matrix sparsity. The improved program is successfully tested for KEPCO system with PSS/E lineflow calculated data package.
In this paper, we present the results of parameter estimation for do-dc converter model by system identification. The parameter estimation for dc-dc converter aims at the diagnosis of its operating status. we applied the system identification method for parameter estimation. For verification of estimated parameter, we compare bode plot of estimated system transfer function and measurement results of HP4194 instrument.
The quality control of ocean observations data is becoming a major issue as real-time observational data and information services have increased recently. Therefore, it is necessary for oceanographic instruments to calibrate. In this paper, we first introduce the CTD calibration system and traceability. Next, CTD calibration procedures and estimation of uncertainty of measurement are described. The expanded uncertainty (k = 2) of the temperature, pressure and conductivity are 0.$0.003^{\circ}C$, $6.0{\times}10^{-5}$ and 0.006 mS/cm respectively. Finally, the excellence of CTD calibration and its measurement capability has been proven by comparing the inter-calibration result of KIOST and Sea-Bird Electronics (SBE). CTD calibration residuals are less than ${\pm}0.0001^{\circ}C$, ${\pm}0.001$ MPa, ${\pm}0.0001$ S/m for SBE 3plus temperature sensor, SBE 19plus pressure sensor and SBE 4C conductivity sensor respectively.
This paper proposes a new contact type ball tracking sensor to improve the control performance of a low cost ball-and-beam system. It is well-known that the impulsive measurement noise contained in ball position measurement is one of the factors which severely degrades the ball-and-beam control performance. The impulsive ball position measurement noises often appear under the sporadical ball floating on the beam. This fact motivates us to devise a simple analog preprocessing circuit to determine whether the ball loses the contact or not. Once the abnormal ball position measurement is detected, the design problem of the ball tracking sensor can be cast into the typical state estimation problem with missing data. In order to tackle the real-time implementation issue, a steady-state Kalman filter is applied to the problem. Through the experimental results, the usefulness of the proposed scheme is demonstrated.
몬테카를로 시뮬레이션 방법과 측정불확도 표현 지침은 불확도 평가를 위해 가장 널리 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는 자체 개발된 질량관성모멘트 측정장비의 신뢰도를 평가하기 위해 몬테카를로 방법과 GUM방법이 사용되었다. 결과에 따르면 GUM방법에 의해 평가된 불확도가 몬테카를로 방법에 의한 것보다 약간 과소평가되었고 그 차이는 GUM방법의 근사화에 기인한 것으로, 두 방법에 의해 평가된 관성모멘트 불확도들은 추정량의 1% 미만으로 개발된 관성모멘트 측정시스템의 높은 측정신뢰성을 보여준다.
In this paper, dynamic displacement is estimated with high accuracy by blending high-sampling rate acceleration data with low-sampling rate displacement measurement using a two-stage Kalman estimator. In Stage 1, the two-stage Kalman estimator first approximates dynamic displacement. Then, the estimator in Stage 2 estimates a bias with high accuracy and refines the displacement estimate from Stage 1. In the previous Kalman filter based displacement techniques, the estimation accuracy can deteriorate due to (1) the discontinuities produced when the estimate is adjusted by displacement measurement and (2) slow convergence at the beginning of estimation. To resolve these drawbacks, the previous techniques adopt smoothing techniques, which involve additional future measurements in the estimation. However, the smoothing techniques require more computational time and resources and hamper real-time estimation. The proposed technique addresses the drawbacks of the previous techniques without smoothing. The performance of the proposed technique is verified under various dynamic loading, sampling rate and noise level conditions via a series of numerical simulations and experiments. Its performance is also compared with those of the existing Kalman filter based techniques.
Yi, Heui-Seok;Hakchul Shin;Kim, Jeong-Hwan;Chonghun Han
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.69.2-69
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2002
Process measurements contain random and gross errors and the size estimation of gross errors is required for production accounting. Mixed integer programming technique had been applied to identify and estimate the gross errors simultaneously. However, the compensate model based on mixed integer programming used all measured variables or spanning tree as gross error candidates. This makes gross error estimation problem combinatorial or computationally expensive. Mixed integer programming with test statistics is proposed for computationally inexpensive gross error identification /estimation. The gross error candidates are identified by measurement test and the set of gross error candidates are...
When we visualize the sound field radiated from a spherical sound source, spherical acoustic holography is proper among acoustic holography methods. However, there are measurement errors due to sensor position mismatch, sensor mismatch, directivity of sensor, and background noise. These errors are amplified if one predicts the pressures close to the sources: backward prediction. The goal of this paper is to quantitatively examine the effects of the error due to sensor position mismatch on acoustic pressure estimation. This paper deals with the cases of which the measurement deviations are distributed irregularly on the hologram plane. In such cases, one can assume that the measurement is a sample of many measurement events, and the cause of the measurement error is white noise on the hologram plane. Then the bias and random error are derived mathematically. In the results, it is found that the random error is important in the backward prediction. The relationship between the random error amplification ratio and the measurement parameters is derived quantitatively in terms of their energies.
This study was conducted to explore portion size estimation by comparing the measurement errors of food and macronutrient intake by photography estimation and 24-hour recall from weighing method. A total of 28 female participants aged 20-24 years old were provided a meal that included rice, chard soup with soybean paste, stir-fried squid, japchae, stir-fried boiled fish paste, lettuce geotjeori, and kimchi. Each portion was measured accurately, and food intake was measured using three dietary assessment methods. For the photography method, trained researchers estimated remaining food amount by analyzing photographs using a mean of four times. The measurement errors for the stir-fried squid and japchae were larger by the 24-hour recall method, while the error for kimchi was larger by the photography method. The correlation coefficients for each food, except chard soup with soybean paste, between the weighing method and photography method were 0.77~0.99 (p<0.001). The correlation coefficients of energy and intake of macronutrients between the weighing method and photography method were 0.85~0.86 (p<0.001). The results of this study demonstrate substantially less measurement error using the photography method than the 24-hour recall method. However, further research is needed to standardize various kinds of foods, photograph angles, serving plates, and serving style for establishment of reliable and valid portion size estimation using the photography method.
In a linear regression model the idependent variables are frequently subject to measurement errors. For this case, the problem of estimating unknown parameters has been extensively discussed in the literature while very few has been concerned with the effect of measurement errors on prediction. This paper investigates the behavior of the predicted values of the dependent variable in terms of the average mean square error of prediction (AMSEP). AMSEP may be used as a criterion for selecting an appropriate estimation method, for designing an estimation experiment, and for developing cost-effective future sampling schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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