To track the target trajectory with maneuvers, unknown maneuvering inputs must be estimated. To do this the direct estimation algorithm using generalized least square technique is developed based on the procedure of failure detection and identification(FDI) theory. Through the simulation using maneuvering target scenario, tracking performance and efficiency of the algorithm developed here are investigated.
This paper considers a fault detection and diagnosis using estimation method in uncertain systems. In the state estimation method, we use the robust H$\infty$ FIR filtering algorithm. A novel aspect of the fault detection technique described here is that it explicitly accounts for the effects of simplified models and errors due to the linearization of nonlinear systems at an operating point.
Neural network technique is widely employed in the fields of signal processing, control systems, pattern recognition, etc. Learning of neural networks is an important procedure to accomplish dynamic system modeling. This paper presents a novel learning approach for differential neural network models based on the Kalman-Bucy filter theory. We construct an augmented state vector including original neural state and parameter vectors and derive a state estimation rule avoiding gradient function terms which involve to the conventional neural learning methods such as a back-propagation approach. We carry out numerical simulation to evaluate the proposed learning approach in nonlinear system modeling. By comparing to the well-known back-propagation approach and Kalman-Bucy filtering, its superiority is additionally proved under stochastic system environments.
As the battery ages, the internal resistance of the battery increases, so the loss due to the internal resistance increases at the same charging current, causing the battery temperature to rise, which further accelerates battery aging. Therefore, it is necessary to optimize the charging conditions according to the aging of the battery or the current charge amount, and to accurately estimate this, estimation of the parameters of the equivalent circuit is most important. This paper proposes a new measurement technique that can measure the internal resistance of a battery by analyzing a specific high frequency voltage and current applied to the battery. In addition, in order to test the validity of the proposed measurement technique, the current charging amount was estimated based on the measured internal resistance, and the terminal voltage of the constant current charging mode was automatically set and operated. As a result, good results were obtained regardless of the battery voltage. If this equipment is installed in the charging device, it is believed that it will be of great help in the stability management of the aging reusable battery.
STBC 방식에서는 여러 개의 송신 안테나를 사용함으로서 우수한 성능의 전송이 가능하다. 본 논문에서는 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 추정하는 OFDM 시스템에 STBC 안테나 다이버시티 기법을 적용할 때의 시스템 성능을 분석한다. OFDM 전송표준 IEEE 802.16e에서 전송채널의 정보를 송신 측에 다시 보내어 STBC 시스템 성능을 더욱 향상 시키는 방식이 제시되고 있다. 한편, 파일럿 심볼을 이용하여 전송채널을 추정하는 현 시스템에서는 전송채널 추정에러로 인하여 시스템 성능이 열화 된다. 그러므로 채널추정 에러의 영향을 고려하여, 송신 신호가 다중경로 페이딩 채널을 통하여 전송될 때, 채널정보를 이용하는 STBC OFDM 시스템의 데이터 비트 오류율 성능을 분석한다.
Response estimation at unmeasured locations using the limited number of measurements is an attractive topic in the field of structural health monitoring (SHM). Because of increasing complexity and size of civil engineering structures, measuring all structural responses from the entire body is intractable for the SHM purpose; the response estimation can be an effective and practical alternative. This paper investigates a response estimation technique based on the Kalman state estimator to combine multi-sensor data under non-zero mean input excitations. The Kalman state estimator, constructed based on the finite element (FE) model of a structure, can efficiently fuse different types of data of acceleration, strain, and tilt responses, minimizing the intrinsic measurement noise. This study focuses on the effects of (a) FE model error and (b) combinations of multi-sensor data on the estimation accuracy in the case of non-zero mean input excitations. The FE model error is purposefully introduced for more realistic performance evaluation of the response estimation using the Kalman state estimator. In addition, four types of measurement combinations are explored in the response estimation: strain only, acceleration only, acceleration and strain, and acceleration and tilt. The performance of the response estimation approach is verified by numerical and experimental tests on a simply-supported beam, showing that it can successfully estimate strain responses at unmeasured locations with the highest performance in the combination of acceleration and tilt.
A design method of decentralized state observer for large scale interconnected systems is proposed by the use of interconnection rejection approach and interconnection modelling technique. The proposed design method is developed based on the interconnection partitioning. Therefore partitioning conditions are suggested. And the conditions for observer pole assignment and observer parameter determination procedures are described for possible interconnection patterns. The decentralized state observer gives good estimates without any information on the interconnection variables and estimations. In addition, a numerical example is given to explain the design procedures and to show the estimation performance of the decentralized observer.
Power system frequency is the main index of power quality indicating an abnormal state and disturbances of systems. The nominal frequency is deviated by sudden change in generation and load or faults. Power system is used as frequency relay to detection for off-nominal frequency operation and connecting a generator to an electrical system, and V/F relay to detection for an over-excitation condition. Under these circumstances, power system should maintain the nominal frequency. And frequency and frequency deviation should accurately measure and quickly estimate by frequency measurement device. The well-known classical method, frequency estimation technique based on the DFT, could be produce the gain error in accuracy. To meet the requirements for high accuracy, recently Wavelet transforms and analysis are receiving new attention. The Wavelet analysis is possible to calculate the time-frequency analysis which is easy to obtain frequency information of signals. However, it is difficult to apply in real-time implementation because of heavy computation burdens. Nowadays, the computational methods using the Wavelet function and transformation techniques have been searched on these fields. In this paper, we apply the Recursive Discrete Wavelet Transform (RDWT) for the frequency estimation. In order to evaluate performance of the proposed technique, the user-defined arbitrary waveforms are used.
This work is concerned with the problem of tracking a maneuvering target. In this paper, an error monitoring and recovery method of perception net is utilized to improve tracking performance for a highly maneuvering tar-get. Many researches have been performed in tracking a maneuvering target. The conventional Interacting Multiple Model (IMM) filter is well known as a suboptimal hybrid filter that has been shown to be one of the most cost-effective hybrid state estimation scheme. The subfilters of IMM can be considered as fusing its initial value with new measurements. This approach is also shown in this paper. Perception net based error monitoring and recovery technique, which is a kind of geometric data fusion, makes it possible to monitor errors and to calibrate possible biases involved in sensed data and extracted features. Both detecting a maneuvering target and compensating the estimated state can be achieved by employing the properly implemented error monitoring and recovery technique. The IMM filter which employing the error monitoring and recovery technique shows good tracking performance for a highly maneuvering target as well as it reduces maximum values of estimation errors when maneuvering starts and finishes. The effectiveness of the pro-posed method is validated through simulation by comparing it with the conventional IMM algorithm.
The interest of diagnosis and maintenance of construction is increasing due to the collapse of infastructures. To obtain the complete, reliable and reproducible data ont he state of the entire structure, various non-destructive techniques are available, Especially, specific constructional characteristics of tunnels make the application of non-destructive tests more difficult. Despite of the complications of these conditions, non-destructive techniques should be capable of providing a description of the state of the tunnel lining, without the removal of the tunnel installations. In this paper, the infrared thermography technique using the difference of surface temperature was studied. The optimum equipment was selected and introduced, the principle, testing method and data anlaysis were investigated. Also, through the case study for inspection of concrete tunnel lining, this technique has proven to be a valuable non-destructive test for detecting the defects such as crack, leakage of water and exfoliation of concrete. The applicability and usefulness of this technique for estimation of concrete tunnel lining have been conformed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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