PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) current control is a most inner loop of electromechanical driving systems and it plays a foundation role in the hierarchy's control loop of several mechanical machine systems. In this paper, a simple RMRAC control scheme for the PMSM is proposed in the synchronous frame. In the synchronous current model, the input signal is composed of as a calculated voltage by adaptive laws and system disturbances. The gains of feed-forward and feed-back controller are estimated by the proposed e-modification methods respectively, where the disturbances are assumed as filtered current tracking errors. After the estimation of the disturbances from the tracking errors, the corresponding voltage is fed forward to control input to compensate for the disturbances. The proposed method is robust to high frequency disturbances and has a fast dynamic response to time varying reference current trajectory. It also shows a good real-time performance duo to it's simplicity of control structure. Through the simulations considering several cases of external disturbances and experimental results, efficiency of the proposed method is verified
본 논문에서는 두 영상간의 대응관계로부터 퍼지 분류기법을 이용한 강건한 카메라 동작 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이상치가 존재할 때 정확한 카메라 동작을 추정하기 위하여 대표적인 강건 예측기법인 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 그런데 RANSAC은 사전에 결정되는 이상치의 비율에 따라 정확도가 좌우되는 샘플링 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 샘플링 시에 퍼지 분류기법을 이용하여 전체 샘플을 좋은, 모호한, 나쁜 샘플로 분류한다. 그런 후에 좋은 데이터에 대해서만 샘플링을 수행함으로써 이상치 제거에 대한 정확도를 향상시킨다. 실험에서는 호모그래피 계산에 대한 성능을 비교함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
이 논문은 페이딩 채널에서 직접확산 부호분할다중접속(DS-CDMA) 시스템을 위한 선형제약 변형 최소평균자 승오차(MMSE) 검출의 이전 연구에 대한 후속 연구이다. 변형된 MMSE 검출과 파일로트 심볼의 도움을 받는 채널추정(PSACE)의 결합시 발생하는 시스템 동작불능을 방지하는 조건을 구하였다. 선형제약 변형 MMSE의 해가 레일레이 페이딩에서의 시간변화에 대해 이론적으로 강건함을 보였다. 이 사실은 시뮬레이션 결과와 일치한다. 아울러 어떤 조건에서 선형제약 변형 MMSE 검출이 출력 신호대간섭-잡음비(SINR)를 최대화하였다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 I/Q(In-phase/Quadrature) 불균형에 의한 영향을 분석하고 I/Q 불균형이 발생하는 경우에 신호를 검출하는 방식을 제안한다. 또한, 제안된 검출방법을 위한 채널 추정 방식 및 파일럿 신호를 설계하는 방식을 제안한다. OFDM 시스템에서 I/Q 불균형은 SIR(Signal to Interference Noise Ratio)을 감소시켜, 성능을 열화시키므로 강건한 검출방식이 요구된다. 제안된 검출방식은 기존의 방식과 달리, I/Q 불균형에 의하여 발생되는 OFDM 신호의 특성을 이용하여 신호를 검출함으로써 SIR 손실을 줄이며 I/Q 불균형에 의한 영향을 효과적으로 억제할 수 있다.
단상태 소나는 음원의 송신시간과 반사파의 수신시간 정보를 이용하여 표적의 위치를 산출한다. 그러나 음원의 송신시간 정보를 수신센서와 공유하지 않는 비동기 양상태 소나 시스템에서는 표적의 위치를 산출하기 위해 수신센서에서 음원의 직접파(direct blast)를 탐지해야한다. 본 논문에서는 직접파에 대한 PRI(Pulse Repetition Interval)와 적응적인 임계치 추정을 통해 직접파 탐지를 수행하는 기법을 제안한다. 모의 신호 및 해상 실험 데이터를 이용하여 제안하는 기법의 성능을 분석하였고 그 결과 강한 배경소음 및 직접파와 유사한 다수의 표적 반사파가 존재하는 환경에서도 강인한 직접파 탐지 성능을 보여주었다.
Kriging surrogate model provides explicit functions to represent the relationships between the inputs and outputs of a linear or nonlinear system, which is a desirable advantage for response estimation and parameter identification in structural design and model updating problem. However, little research has been carried out in applying Kriging model to crack identification. In this work, a scheme for crack identification based on a Kriging surrogate model is proposed. A modified rectangular grid (MRG) is introduced to move some sample points lying on the boundary into the internal design region, which will provide more useful information for the construction of Kriging model. The initial Kriging model is then constructed by samples of varying crack parameters (locations and sizes) and their corresponding modal frequencies. For identifying crack parameters, a robust stochastic particle swarm optimization (SPSO) algorithm is used to find the global optimal solution beyond the constructed Kriging model. To improve the accuracy of surrogate model, the finite element (FE) analysis soft ANSYS is employed to deal with the re-meshing problem during surrogate model updating. Specially, a simple method for crack number identification is proposed by finding the maximum probability factor. Finally, numerical simulations and experimental research are performed to assess the effectiveness and noise immunity of this proposed scheme.
Computation of moving interface by the level set method typically requires the reinitialization of level set function. An inaccurate estimation of level set function $\phi$ results in incorrect free-surface capturing and thus errors such as mass gain/loss. Therefore, an accurate and robust reinitialization process is essential to the simulation of free-surface flows. In the present paper, we pursue further development of the reinitialization process, which evaluates level set function directly using a normal vector on the interface without solving there-distancing equation of hyperbolic type. The Taylor-Galerkin approximation and P1P1 splitting/SUPG (Streamline Upwind Petrov-Galerkin) FEM are adopted to discretize advection equation of the level set function and the incompressible Navier-Stokes equation, respectively. Advection equation and re-initialization process of free surface capturing are validated with benchmark problems, i.e., a broken dam flow and timereversed single vortex flow. The simulation results are in good agreement with the existing results.
As an alternative to the traditional pilot-aided orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), the time-domain pseudonoise (PN)-padded OFDM provides a higher spectral efficiency. However, the carrier frequency offset (CFO) attenuates peaks of the conventional PN correlation output, which limits the CFO estimation range of the OFDM synchronizer. An improved correlation is proposed in this letter to remove the CFO-induced amplitude attenuation of correlation peaks. For a synchronizer adopting the designed correlator, a larger range of CFO acquisition is obtained through using wider correlation windows with a smaller interval between them. The proposed method of CFO acquisition is verified in a digital terrestrial multimedia broadcast receiver, in which the synchronizer is able to acquire CFOs up to ${\pm}320$ kHz in the DVB-T F1 channel. Furthermore, the acquisition range can be expanded in more favorable channels.
DOB (Disturbance Observer) is an useful control method for estimating the disturbance applied to dynamic systems. Disturbance observer can be used to implement a robust control system to generate a control input for rejecting the disturbance, and it can be also used to estimate the disturbance to obtain information. The system that uses disturbance estimation is investigated for high performance control such as automatic door systems, walking robot and electric power steering system in vehicles. In this paper, a novel disturbance observer which is called disturbance and current observer for estimating load torque in the motor system is proposed. The difference between the DOB for disturbance rejection and DCOB is mathematically verified. Current and angular velocity are required for estimating the load torque of the motor in DOB. However, the DCOB can estimate load torque and current without current sensor. DCOB is designed based on modeling of the motor system. Appropriate Q-filter is selected and the applicability of DCOB is verified by simulation. The estimated disturbance and current of the electric motor can be verified without current sensor, as experiments of the actual motor system.
A combined model of probabilistic and MLP(multi layer perceptron) model is proposed for the pattern classification of EMG( electromyogram) signals. The MLP model has a problem of not guaranteeing the global minima of error and different quality of approximations to Bayesian probabilities. The probabilistic model is, however, closely related to the estimation error of model parameters and the fidelity of assumptions. A proper combination of these will reduce the effects of the problems and be robust to input variations. Proposed model is able to get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating a priori probability distribution using the MLP model adaptively. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP model is optimal, and this is a good combination of the probabilistic model and the MLP model for the usage of MLP model reliability. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the Mlp and the probabilistic model seperately and the average calculation time fro classification is about 50ms in the case of combined motion using an IBM PC 25 MHz 386model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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