The SNR estimation performance of hierarchical 16QAM system, which is adopted to simultaneous transmission or efficient image transmission system, is analyzed. Hierarchical 16QAM is modulation system which has different constellation shape from conventional QAM and can provide users with high quality and low quality of data services simultaneously by controlling hierarchical modulation parameter. Assuming AWGN channel, SNR estimation performance characteristics are investigated considering hierarchical modulation parameter and type of constellation points. From simulation results, it is found that constellation point showing superior SNR estimation performance relative to other points is exist. Also, it is known that according to hierarchical modulation parameter, SNR estimation range with more accurate estimation performance is divided.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.3
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pp.188-195
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2004
This paper presents neural load torque observer that is used to deadbeat load torque observer and gain compensation by parameter estimator As a result, the response of the PMSM(permanent magnet synchronous motor) follows that nominal plant. The load torque compensation method is composed of a neural deadbeat observer To reduce the noise effect, the post-filter implemented by MA(moving average) process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve the problems. The neural network is trained in on-line phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against the load torque and the Parameter variation. A stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.
This paper presents neural load torque compensation method which is composed of a deadbeat load torque observer and gains compensation by a parameter estimator. As a result, the response of the PMSM (permanent magnet synchronous motor) obtains better precision position control. To reduce the noise effect, the post-filter is implemented by a MA (moving average) process. The parameter compensator with an RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve problems. The neural network is trained in online phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by the error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against load torque and parameter variation. Stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.
A calculation method on performance impact of the controllable operations parameter such as GT inlet filter ${\Delta}P$, compressor efficiency, and condenser pressure was devised to achieve best performance of combined cycle power plant with the on-line performance monitoring system. This method calculates the performance impact on the deviation between 'Expected' values and 'Actual' values. Controllable parameter targets are determined based on achievable performance given existing equipments and control conditions.
This paper proposes a robust H$_{\infty}$ tracking filter to improve the unacceptable target tracking performance for systems with parameter uncertainties. Also, we use here the input estimation approach to account for the possibility of maneuver. Simulation results show that the robust H$_{\infty}$ tracking filter which is proposed here to solve the systems with all system parameter uncertainties, has a good tracking performance for a maneuvering target tracking problem.m.
$\textbullet$ Sliding mode control (SMC) with nonlinear interpolation in variable boundary layer (VBL) is proposed $\textbullet$ A sigmoid function is used for nonlinear interpolation in VBL. $\textbullet$ The Parameter of the sigmoid function is tuned by fuzzy controller $\textbullet$ The choice of parameter for the sigmoid function is guided by FC. $\textbullet$ The parameter is continuously updated as boundary layer thickness varies. $\textbullet$ The proposed method hasbetter tracking performance than the conventional linear interpolation $\textbullet$ To demonstrate its performance the proposed control algorithm is applied to a nonlinear system.
The most important parameter for hydraulic active suspension system is to sustain desirable vehicle maneuvering stability and ride comfort without increasing consumption power. The performance of hydraulic active suspension system depends on damping force of body damping valve and piston damping valve. Hydraulic actuator design and damping valve parameter selection are essential and basic procedure to design hydraulic active suspension system. This paper is on computer simulation with use of mathematical model that was delivered from dynamic characteristic of hydraulic actuator, as know basic damping characteristics of hydraulic active suspension system. The aim of this paper is to select the system parameter that affect mainly hydraulic active suspension, and identify the validity on the system parameter selection.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.4
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pp.683-692
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2002
The most important parameter for hydraulic active suspension system is to sustain desirable vehicle maneuvering stability and ride comfort without increasing power consumption. The performance of hydraulic active suspension system depends on damping force of body damping valve and piston damping valve. Hydraulic actuator design and damping valve parameter selection are essential and basic procedure to design hydraulic system. This paper is on computer simulation with use of mathematical model that was delivered from dynamic characteristic of hydraulic actuator, as know basic damping characteristics of hydraulic active suspension system. The aim of this paper is to select the system parameter that affect mainly hydraulic active suspension, and identify the validity on the system parameter selection.
In this paper, we establish a new robust $H_{\infty}$ performance condition for uncertain discrete-time systems with convex polytopic uncertainties. We express the condition as a set of linear matrix inequalities (LMIs), which are used to check stability and $H_{\infty}$ disturbance attenuation level by a parameter-dependent Lyapunov matrix. We show that the new condition provides less conservative result than the existing ones which use single Lyapunov matrix. We also show that the robust $H_{\infty}$ state feedback design problem for such uncertain discrete-time systems can be easily dealt with using the approach. The key point in this paper is to propose a kind of decoupling between the Lyapunov matrix and the system matrices in the parameter-dependent matrix inequality by introducing one new matrix variable.
Park, Ho;Hahn, Chang-Su;Kim, Byeong-Woo;Kim, Dong-Gyu
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.12
no.1
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pp.92-100
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2003
Using a quarter car model, an analytic method for performance estimation of a vehicle suspension system with respect to frequency response, RMS response and performance index is presented. From frequency response function, compromization of response performance to the whole frequency range is verified and from RMS response and performance index, sensitivity of ride md handling characteristics are examined. Using a full car model, sweet area(stable ride area) are determined and performance sensitivity is estimated according to the change of feedback gains. In order to esimate the output sensitivity, response we is displayed using a 3-dimensional contour plot. Design data n suggested for optimal design parameter esimation, which maximize the performance of the given suspension system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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