본 연구에서는 인공위성의 관성 모멘트 추정을 위해 MRP(Modified Rodrigues Parameter) 자세 변수기반의 추정기를 설계하였다. MRP는 인공위성 자세 결정시 쿼터니 언(Quaternion) 파라미터의 구속 조건으로부터 발생하는 필터의 오차 공분산 행렬의 특이(Singularity) 현상을 피할 수 있는 장점이 있다. 한편 MRP의 경우 자세각 변위가 클 경우에 역시 특이현상이 발생할 수 있어 이를 피하기 위해 적절한 자세각 범위에서 인위적인 기준 운동을 생성하여 필터 설계에 적용하였다. 쿼터니언 파라미터의 단점을 극복하여 보다 안정된 오차 공분산 갱신 결과의 필터의 개선된 성능을 예상할 수 있다.
In this paper, we proposed a simple neural network-based parameter tuning algorithm, which could find the gradients of a certain performance index in the PID parameter spaces. In this process, we had to know the dynamics between input and output of the plant, and we used the Back Propagation Neural network to identify them. To make the parameter updating fast and smooth, we constructed the performance index as the sum of past N-squared plant errors, and applied a batch mode algorithm to update parameters. We performed several experiments with a DC Motor to show the validity of the proposed algorithm.
This paper presents a sensorless speed control of a 2-phase switch reluctance motor(SRM). The proposed sensorless control scheme is based on the slide mode observer with parameter compensator to improve the estimation performance. In the stand still position, the initial rotor position is determined by pulse current responses of each phase windings and the current difference. In order to determine an accurate initial rotor position, the two initial rotor positions are estimated by the difference of the pulse currents. From the stand still to the operating region, a simple open loop control which determines the commutation sequence by the pulse current of the unexcited phase winding is used. When the motor speed is reached to the sensorless control region, the estimated rotor position and speed by the slide mode observer are used to control the SRM. The flux calculator used in the slide mode observer is designed by phase voltage and the voltage drops in the phase resistance of the winding. The accuracy of the flux calculator is dependent on the phase resistance. For the continuous update of the phase resistance, current gradient at the inductance break point is used in this paper. The error of the estimated rotor position at the current gradient position is used to update the phase resistance to improve the sensorless scheme. The proposed sensorless speed control scheme is verified with a practical compressor used in home appliances. And the results show the effectiveness of the proposed control scheme.
본 논문에서는 원격 측정 시스템 파라미터에 대한 실시간 업데이트가 가능한 PCM (pulse code modulation) 엔코더 구조에 대해 기술한다. PCM 엔코더 내부에는 FPGA (filed programmable gate array), flash 메모리, 센서 데이터 계측을 위한 아날로그 신호 조절부를 구성하였다. PCM 엔코더의 FPGA 내부에 로직을 통해 UART (universal asynchronous receiver/transmitter) 통신, 아날로그 신호 조절부 제어, flash 메모리 제어, 프레임 구성이 가능하다. UART 통신을 이용해 PC에서 파라미터 데이터를 PCM 엔코더에게 송신할 수 있으며, flash 메모리가 제어되어 원격 계측 시스템의 파라미터가 실시간으로 업데이트 되어 최종적으로 프레임이 구성된다. 시뮬레이션과 검증을 통해 파라미터 데이터의 실시간 업데이트 여부에 대해 확인하였으며, 제안된 구조를 이용하여 유연성과 편의성을 높인 원격 계측 시스템을 구성할 수 있음을 확인하였다.
The finite element analysis (FEA) is widely used in modern structural dynamics because the performance of structure can be predicted in early stage. However, due to the difficulty in determination of various uncertain parameters, it is not easy to obtain a reliable finite element model. To overcome these difficulties, a updating program of FE model is developed by consisting of pretest, correlation and update. In correlation, it calculates modal assurance criteria, cross orthogonality, mixed orthogonality and coordinate modal assurance criteria. For the model updating, the continuum sensitivity analysis and design optimization tool(DOT) are used. The SENSUP program is developed for model updating giving physical parameter sensitivity. The developed program is applied to practical examples such as the BLDC spindle motor of HDD, and upper housing of induction motor. And the sensor placement for the square plate is compared using several methods.
Tracking the targets of interest has been one of the major research areas in radar surveillance system. We formulate the tracking problem as an incomplete data problem and apply the EM algorithm to obtain the MAP estimate. The resulting filter has a recursive structure analogous to the Kalman filter. The difference is that the measurement-update deals with multiple measurements and the parameter-update can estimate the system parameters. Through extensive experiments, it turns out that the proposed system is better than PDAF and NNF in tracking the targets. Also, the performance degrades gracefully as the disturbances become stronger.
본 논문에서는 입-출력 모델로 표현되는 SISO(Single-Input-Single-Output) 비선형 시스템의 적응제어 기법을 제시한다. 시스템에 포함된 미지의 파라미터는 알고 있는 콤펙트(compact) 볼록(convex) 집합 내에 있다고 가정한다. 기존의 결과와는 달리 이 집합은 원점을 포함하는 원이나 초입방체(hypercube)를 포함한 임의의 콤펙트 볼록 집합이 될 수 있다. 제시하는 갱신(update) 법칙으로 얻어지는 파라미터 추정치는 항상 알고 있는 집합 내에 존재하며 이를 이용한 제어 입력을 적용하면 시스템의 출력과 원하는 신호와의 위치, 속도, 그리고 가속도 오차가 시간에 따라 영으로 수렴함을 이론적으로 그리고 시뮬레이션을 통하여 입증한다.
In this paper, we present a direct adaptive control method using neural networks for the control of nonlinear systems. The weights of neural networks are trained by an adaptive backpropagation algorithm based on Lyapunov stability theory. We develop the parameter update-laws using the neural network input and the error between the desired output and the output of nonlinear plant to update the weights of a neural network in the sense that Lyapunove stability theory. Beside the output tracking error is asymptotically converged to zero.
In this paper, we propose an adaptive beamforming algorithm for array antenna. The proposed beamforming algorithm, based on Block LMS (Block - Least Mean Squares) algorithm, has a variable step size from coefficient update. This method shows some advantages that the convergence speed is fast and the calculation time can reduced using a block LMS algorithm from frequency domain. As the adaptive parameter approaches a stationary state, it could reduce the number of filter coefficient update with the help of various step size. In this paper we compared the efficiency of the proposed algorithm with a standard LMS algorithm which is a representative method of adaptive beamforming.
본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 티코노프 정규화에 대한 통합된 베이즈 해석을 소개하고 영상 복원 문제에 적용한다. 티코노프 정규화 모수와 베이즈 하이퍼 모수들의 관계를 정립하고 최대 사후 확률과 근거 프레임워크를 사용한 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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