This paper deals one of the methods of system identification, especially on-line system identification in time-domain. The algorithm in this study needs all states of the system as well input to it for system identification. In this reason, Kalman filter is used for state estimation. But in order to implement a state estimator, the fact that a system model must be known is logical contradiction. To overcome this, state estimation and system parameter estimation are performed simultaneously in one sample. And the result of the system parameter estimation is used as basis to state estimation in next sample. On-line system identification comes, in every sample by performing both processes of state estimation and parameter estimation that are related mutually and recursively. This paper demonstrates the validity of proposed algorithm through an example of an unstable inverted pendulum system. This algorithm can be useful for on-line system identification of a system that has fewer number of measurable output than system order or number of states.
Spatial detection system such as AVI, GPS, and Beacon etc. can provide spatial travel time only after a vehicle Passes through a road section. In this context, majority of the existing studies on the link travel time estimation area has focused on the arrival time-based link travel time estimation. rather than departure time-based link travel time estimation. Even if some of the researches on this area have developed departure time-based link travel time estimation algorithms, they are limited in that they are not applicable in a real-time mode. The objective of this study is to develop an departure time-based link travel time estimation algorithm which is applicable in a real-tine mode. Firstly, this study discussed the tradeoff between accuracy and timeliness of the departure time-based on-line link travel time estimates. Secondly, this study developed an departure time-based on-line link travel time estimation algorithm which utilizes the Baysian inference logic. It was found that the proposed approach could estimate departure time-based link travel times in a real-time context with an acceptable accuracy and timeliness.
The parameters of transmission lines have an influence on the electromagnetic environment surrounding the line. This paper proposes a method based on phasor measurement unit (PMU) and supervisory control and data acquisition (SCADA) to achieve online estimation of transmission line full parameters, such as resistance, reactance and susceptance. The proposed full parameter estimation method is compared with the traditional method of estimating resistance independently based on SCADA system. Then, the electromagnetic environment is analyzed based on the different parameter estimation methods. The example results illustrate that online estimation of transmission line full parameters is more accurate in the analysis of electromagnetic environment, which further confirms its necessity and significance in engineering application.
On-line conversion estimation of enzymatic esterification reactions in solvent-free media was investigated. In principle, conversion to ester can be determined from the amount of water produced by the reaction, because water is formed as a by-product in a stoichiometric manner. In this study, we estimated the water production rate only from some measurements of relative humidity and water balances without using any analytical methods. In order to test the performance of the on-line conversion estimation, the lipase-catalyzed esterification of n-capric acid and n-decal alcohol in solvent-free media was performed whilst controlling water activity at various values. The reaction conversions estimated on-line were similar to those determined by offline gas chromatographic analysis. However, when the water activity was controlled at higher values, discrepancies between the estimated conversion values and the measured values became significant. The deviation was found to be due to the inaccurate measurement of the water content in the reaction medium during the initial stages of the reaction. Using a digital filter, we were able to improve the accuracy of the on-line conversion estimation method considerably. Despite the simplicity of this method, the on-line estimated conversions were in good agreement with the off-line measured values.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.1
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pp.76-81
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1998
This paper presents an on-line scheme for parameter estimation of continuous-time systems, based on the model adjustment technique and the genetic algorithm technique. To deal with the initialisation and unmeasurable signal problems in on-line parameter estimation of continuous-time systems, a discrete-time model is obtained for the linear differential equation model and approximations of unmeasurable states with the observable output and its time-delayed values are obtained for the nonlinear state space model. Noisy observations may affect these approximation processes and degrade the estimation performance. A digital prefilter is therefore incorporated to avoid direct approximations of system derivatives from possible noisy observations. The parameters of both the model and the designed filter are adjusted on-line by a genetic algorithm, A set of simulation works for linear and nonlinear systems is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
The static state estimation are divided into two groups; estimation and detection & identification. This paper centers on detection and identification algorithm. Especially, the identification of line errors is focused on and is performed by the extended W.L.S. algorithm with line swithching states. Here, line switching states mean the discrete values of line admittance which are influenced by unexpected line switching. The numerical results are obtained from the assumption that the noise vector is independent zero mean Gaussian random variables.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.7
s.172
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pp.27-37
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2005
Direct writing technology on the silicon wafer surface is used to reduce the size of the chip as the miniature trend in electronic circuit. In order to improve the productivity and efficiency, the real time quality estimation is very important in each semiconductor process. In laser marking, marking quality is determined by readability which is dependant on the contrast of surface, the line width, and the melting depth. Many researchers have tried to find theoretical and numerical estimation models fur groove geometry. However, these models are limited to be applied to the real system. In this study, the estimation system for the line width during the laser marking was proposed by process monitoring method. The light intensity emitted by plasma which is produced when irradiating the laser to the silicon wafer was measured using the optical sensor. Because the laser marking is too fast to measure with external sensor, we build up the coaxial monitoring system. Analysis for the correlation between the acquired signals and the line width according to the change of laser power was carried out. Also, we developed the models enabling the estimation of line width of the laser marking through the statistical regression models and may see that their estimating performances were excellent.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.3
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pp.174-180
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1996
The friction is one of the nonlinearities to be considered in the precise position control of a system which has electromechanical components. The friction has complicated nonlinear characteristics and depends on the velocity, the position and the time. The conventional fixed friction compensator and the controller based on linear control theory may cause the steady state position error or oscillation. The plant to be controlled in this study is a positioning system with a linear brushless DC motor(LBLDCM). The system behaves like a 4th-order model including the compliance and the friction. In this study, the plant model is simplified to a 2nd-order model to reduce the computation in on- line estimation. Also, to reduce the computation time, only the friction is estimated on-line while the mass and the viscous damping coefficient are fixed to the values obtained from off-line estimation. The validity of the proposed scheme is illustrated with the computer simulation and the experiment where the friction is compensated by using the estimation.
One of the major problems for accurate channel estimation in power line communication systems is impulsive noise. Traditional channel estimation algorithms are based on the assumption of Gaussian noise, or the need to locate the positions of impulsive noise. The algorithms may lose optimality when impulsive noise exists in the channel, or if the location estimation of impulsive noise is inaccurate. In the present paper, an effective channel estimation algorithm based on a robust cost function is proposed to mitigate impulsive noise. The proposed method can provide a closed-form solution, and the application of robust estimation theory enables the proposed method to be free from localization of impulsive noise and thus can guarantee that the proposed method has better performance. Simulations verified the proposed algorithm.
Flood forecasting in Korea has been based on the off-line parameter estimation method. But recent flood forecasting studies explore on-line recursive parameter estimation algorithms. In this study, a simultaneous adaptive estimation of system states and parameters for rainfall-runoff model is investigated for on-line real-time flood forecasting and parameter estimation. The proposed flood routing system is composed of Flood forecasting in Korea has been based on the off-line parameter estimation method. But recent flood forecasting studies explore on-line recursive parameter estimation algorithms. In this study, a simultaneous adaptive estimation of system states and parameters for rainfall-runoff model is investigated for on-line real-time flood forecasting and parameter estimation. The proposed flood routing system is composed of ø-index in the assessment of effective rainfall and the cascade of nonlinear reservoirs accounting for translation effect in flood routing. To combine the flood routing model with a parameter estimation model, system states and parameters are treated with the extended state-space formulation. Generalized least squares and maximum a posterior estimation algorithms are comparatively examined as estimation techniques for the state-space model. The sensitivity analysis is to investigate the identifiability of the parameters. The index of sensitivity used in this study is the covariance matrix of the estimated parameters.-index in the assessment of effective rainfall and the cascade of nonlinear reservoirs accounting for translation effect in flood routing. To combine the flood routing model with a parameter estimation model, system states and parameters are treated with the extended state-space formulation. Generalized least squares and maximum a posterior estimation algorithms are comparatively examined as estimation techniques for the state-space model. The sensitivity analysis is to investigate the identifiability of the parameters. The index of sensitivity used in this study is the covariance matrix of the estimated parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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