Structural parameter evaluation and external force estimation are two important parts of structural health monitoring. But the structural parameter identification with limited input information is still a challenging problem. A new simultaneous identification method in time domain is proposed in this study to identify the structural parameters and evaluate the external force. Each sampling point in the time history of external force is taken as the unknowns in force evaluation. To reduce the number of unknowns for force evaluation the time domain measurements are divided into several windows. In each time window the structural excitation is decomposed by orthogonal polynomials. The time-variant excitation can be represented approximately by the linear combination of these orthogonal bases. Structural parameters and the coefficients of decomposition are added to the state variable to be identified. The extended Kalman filter (EKF) is augmented and selected as the mathematical tool for the implementation of state variable evaluation. The proposed method is validated numerically with simulation studies of a time-invariant linear structure, a hysteretic nonlinear structure and a time-variant linear shear frame, respectively. Results from the simulation studies indicate that the proposed method is capable of identifying the dynamic load and structural parameters fairly accurately. This method could also identify the time-variant and nonlinear structural parameter even with contaminated incomplete measurement.
In this study, a semi-active isolator was constructed from applying a MR damper that used the MR fluid to an isolator. The parameter identification was also performed to determine the characteristics of this semi-active isolator during which the least squares method and the auxiliary variable method were applied to produce a value closest to the true value. In addition, the MR damper's nonlinear damping force was closely analyzed to greatly reduce the range of error. Based on this analysis, it was discovered that the parameter tended to increase with more electric current. Such analysis of the dynamic properties of semi-active isolator proved that constructing an isolator that provides a more stable operation could be achieved.
The D-optimal design criterion for precise parameter estimation in nonlinear regression analysis is called the determinant criterion because the determinant of a matrix is to be maximized. In this thesis, we derive the gradient and the Hessian of the determinant criterion, and apply a QR decomposition for their efficient computations. We also propose an approximate form of the Hessian matrix which can be calculated from the first derivative of a model function with respect to the design variables. These equations can be used in a Gauss-Newton type iteration procedure.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.701-714
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2020
Quantitative high throughput screening (qHTS) assays are used to assess toxicity for many chemicals in a short period by collectively analyzing them at several concentrations. Data are routinely analyzed using nonlinear regression models; however, we propose a new method to analyze qHTS data using a nonlinear mixed effects model. qHTS data are generated by repeating the same experiment several times for each chemical; therefor, they can be viewed as if they are repeated measures data and hence analyzed using a nonlinear mixed effects model which accounts for both intra- and inter-individual variabilities. Furthermore, we apply a one-step approach incorporating robust estimation methods to estimate fixed effect parameters and the variance-covariance structure since outliers or influential observations are not uncommon in qHTS data. The toxicity of chemicals from a qHTS assay is classified based on the significance of a parameter related to the efficacy of the chemicals using the proposed method. We evaluate the performance of the proposed method in terms of power and false discovery rate using simulation studies comparing with one existing method. The proposed method is illustrated using a dataset obtained from the National Toxicology Program.
In this paper we propose direct and indirect adaptive controllers for a nonlinear multivariable steam generating unit(200MW). In the direct adaptive scheme the estimation of the controller parameter are achieved from tracking error, while in the indirect approach the unknown parameter of the boiler system is estimated by the Hopfield network-based identifier. The performance of two proposed adaptive controllers is shown through simulations.
항공기의 비행 제어법칙을 설계하기 위해서는 정확한 항공기 운동모델이 요구되며, 이를 구축하기 위한 공력 데이터베이스(DB)를 획득하는 데는 일반적으로 많은 횟수의 풍동시험을 수행해야 한다. 그러나 유인 항공기의 무인화 과정과 같이, 대상 항공기의 비행시험 데이터가 존재하는 경우, 파라미터 추정기법과 DB튜닝 절차를 통해 항공기 운동모델을 획득할 수 있다. 본 논문에서는 KC-100 항공기의 무인화를 위한 비선형 모델 구축 과정 및 검증 방법에 관해 기술한다. 추정기법 적용의 적합성을 판단하는 비행데이터 유효성 분석 과정과 최대공산 추정법을 사용한 선형모델 추정, 그 결과를 활용하는 공력 DB튜닝 과정과 이를 통해 최종 구축된 비선형 모델에 FFS 기준을 적용한 검증 결과를 제시한다.
파라미터 변동이나 외란에 강인한 영구자석 동기전동기의 궤환선형화 속도제어기를 설계하고 DSP를 이용하여 실험 시스템을 구현하였다. 시스템의 상태변수에 비하여 매우 느리게 변화하는 파라미터의 추정을 위하여 MRAS를 이용한 추정방법이 MIT rule을 이용하여 유도되었다. 외란이나 시스템의 상태변수 정도의 변화를 보이는 피라미터에 대하여는 그영향이 고려된 준-선형화 비간섭 모델이 유도되었다. 이 모델을 이용하여 제어시스템의 강인성을 얻고자 경계층을 가지는 Sliding mode 제어기를 설계하고 PD 제어기를 적용한 기존의 제어기와 비교하였다. 제안된 제어 방법의 유용성은 Simulation과 DSP에 기반한 실험 시스템을 통하여 검증하였다.
The nonlinear characteristics of a suspension is directly related to the ride quality of a passenger car. In this study, the nonlinear characteristics of a spring and a damper of a passenger car is analyzed by dynamic experiments using the MTS single-axial testing machine. Also, a mathematical nonlinear dynamic model for the suspension is devised to estimate the ride quality using the K factor. And the effect on the variation of the parameters of the suspension is examined. The results showed that the dynamic viscosity of the oil in a damper was the parameter that most influeced the ride quality of a passenger car for the ride quality of a passenger car.
본 논문에서는 잡음과 시간지연이 존재하며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 적응하는 신경회로망이 결합된 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. PID구조를 갖는 자기동조는 PID제어기처럼 구조가 간단하고 계통을 정밀하게 제어하는 자기동조 제어기의 특성을 그대로 유지할 수 있다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기 파라미터는 비선형 시스템을 선형시스템으로 간주하고 순환최소자승법으로 추정하며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 역전파 학습 알고리듬을 사용하는 신경회로망 제어기는 비선형 부분의 제어를 보상하기 위해 필터된 기준입력과 필터된 플랜트 출력이 같도록 제어값을 출력한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 잘 적응함을 보였다.
우리는 두꺼운 꼬리를 갖는 분포의 모수를 추정하는 방법론을 연구하였다. 일반적으로 MLE(최대우도 추정량)가 모수추정 방법론중에 가장 많이 사용되는데, 이는 MLE가 점근적 일치성과 정규성 그리고 효율성을 가지고 있기 때문이다. 하지만 MLE가 늘 가장 좋은 추정법은 아니다. 어떤 경우에는 MLE가 존재하지 않을 수도 있고 계산이 안정적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 비선형 최소제곱추정법을 이용한 모수추정 방법론을 제시하고 그 성능을 MLE와 비교하였다. NLS 추정량은 empirical CDF와 이론적 CDF의 차이의 제곱을 최소화 하는 방법론이다. 본 논문에서는 두꺼운 꼬리를 가지는 다양한 분포하에서 우리가 제안하는 NLS방법론과 MLE와의 성능을 비교하였다. 그 결과, Burr 분포에서 표본의 수가 적을 때 우리의 방법론이 MLE보다 좋은 성능을 보여주었고, Frechet 분포에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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