Having a reliable standard time data is very important for productivity improvement of any manufacturing company. In this study we present an estimation procedure of standard time data for companies having multi-item extremely small quantity production type and discuss a case study. Included in the discussion are the importance of setup time reduction and the roles of management supervisors, and labor.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 2-D MMSE (2-Dimensional Minimum Mean Square Error) 채널 추정 기법은 주파수/시간 선택적 특성을 가지는 채널에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 하지만 2-D MMSE 채널 추정 방식은 주파수 축 뿐만 아니라 시간 축 까지 고려하기 때문에 행렬 크기가 커지고, 이로 인해 복잡도가 크게 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 l-D MMSE 채널 추정 구조를 기반으로 가중치 합을 이용하여 기존의 2-D MMSE 채널 추정 방식보다 낮은 복잡도를 갖는 방식을 제안한다. 뿐만 아니라 2-D MMSE 채널 추정을 적용하기 위해 필요한 파라미터인 RMS 지연 확산과 도플러 주파수를 추정하는 기법을 고려한다. 성능 검증 결과 제안하는 방식은 기존의 2-D MMSE 방식에 비해서 복잡도를 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 2-D MMSE 채널 추정 방법과 유사한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
Calculation of indicated mean effective pressure(IMEP) requires high cylinder pressure sampling rate and heavy computational load. Because of that, it is difficult to implement in a conventional electronic control unit. In this paper, a cylinder pressure based real-time IMEP estimation method is proposed for controller implementation. Crank angle at 10-bar difference pressure($CA_{DP10}$) and cylinder pressure difference between $60^{\circ}$ ATDC and $60^{\circ}$ BTDC($DP_{deg}$) are used for IMEP estimation. These pressure variables can represent effectively start of combustion(SOC) and fuel injection quantity respectively. The proposed IMEP estimation method is validated by transient engine operation using a common-rail direct injection diesel engine.
This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.
Park Wook-Je;Kim Eung-Tai;Seong Kie-Jeong;Kim Yeong-Cheol
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권8호
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pp.1224-1231
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2006
The stability and control derivatives of DURUMI-lI UAV using the flight test are obtained. The flight test data is gathered from the normal flight condition (normal mode) and the flight condition assumed as the right elevator fixed (fault mode). Using real-time parameter estimation techniques, applied to Fourier transform regression method, simulates the aircraft motion. From the result, the fault of control surface is to be detected. In this paper, the results of the real- time parameter estimation techniques are compared with the results of the Advanced Aircraft Analysis (AAA). Using the aerodynamic derivatives, it provides the base line of normal/failure for the control surface by using the on-line parameter estimation of Fourier transform regression. In flight, this approach maybe helpful to detect and isolate the fault of primary control surface. It is explained how to perform the flight condition assumed as the right elevator fixed in the flight test. Also, it is mentioned how to switch between the normal flight condition and the assumed fault flight condition.
본 논문은 3차원 발 자세를 추정하기 위한 효과적 형상 기술자를 제안하였다. 처리 시간을 단축시키기 위하여 특수 제작된 3차원 발 모형을 2차원 투영하여 발 형상 데이터베이스를 구축하고, 3차원 자세 요약정보를 메타 정보로 추가한 2.5차원 영상 데이터베이스를 구성하였다. 그리고 특징 공간 크기가 작고 다른 형상 기술자에 비하여 자세 추정 성능이 뛰어난 수정된 Centroid Contour Distance를 제안하였다. 제안된 기술자의 성능을 분석하기 위하여, 검색 정확도와 시공간 복잡도를 계산하고 기존의 방식들과 비교하였다. 실험 결과를 통하여 제안된 기술자는 특징 추출 시간과 자세 추정 정확도면에서 기존의 방식들보다 효과적인 것으로 나타났다.
This paper describes an efficient time-varying parameter estimation algorithm by resetting the parameter and P matrix of the RLS algorithm. The described algorithm is useful for estimating both jump parameter and drifting parameter which vary quite rapidly.
Toward the development of practical methods for observed data oriented bispectral estimation, an automatic means for determining the smoothing bandwidth of bispectral windows is proposed, that can also provide an associated optimum bispectral estimate of stationary non-Gaussian signals, systematically only from an observed time series datum of finite length. For the conventional non-parametric bispectral estimation, the MSE (mean squared error) of the normalized estimate is reviewed under a certain mixing condition and sufficient data length, mainly from the viewpoint of the inverse relation between its bias and variance with respect to the smoothing bandwidth. Based on the fundamental relation, a systematic method not only for determining the bandwidth, but also for obtaining the optimum bispectral estimate is presented by newly introducing a MSE evaluation index of the estimate only from an observed time series datum of finite length. The effectiveness and fundamental features of the proposed method are illustrated by the basic results of numerical experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.583-599
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2015
We apply the Bayesian matching pursuit (BMP) algorithm to the estimation of time-frequency selective channels in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. By exploiting prior statistics and sparse characteristics of propagation channels, the Bayesian method provides a more accurate and efficient detection of the channel status information (CSI) than do conventional sparse channel estimation methods that are based on compressive sensing (CS) technologies. Using a reasonable approximation of the system model and a skillfully designed pilot arrangement, the proposed estimation scheme is able to address the Doppler-induced inter-carrier interference (ICI) with a relatively low complexity. Moreover, to further reduce the computational cost of the channel estimation, we make some modifications to the BMP algorithm. The modified algorithm can make good use of the group-sparse structure of doubly selective channels and thus reconstruct the CSI more efficiently than does the original BMP algorithm, which treats the sparse signals in the conventional manner and ignores the specific structure of their sparsity patterns. Numerical results demonstrate that the proposed Bayesian estimation has a good performance over rapidly time-varying channels.
A simple design for a sliding mode observer is proposed for EV lithium battery SOC estimation in this paper. The proposed observer does not have the limiting conditions of existing observers. Compared to the design of previous sliding mode observers, the new observer does not require a solving matrix equation and it does not need many observers for all of the state components. As a result, it is simple in terms of calculations and convenient for engineering applications. The new observer is suitable for both time-variant and time-invariant models of battery SOC estimation, and the robustness of the new observer is proved by Liapunov stability theorem. Battery tests are performed with simulated FUDS cycles. The proposed observer is used for the SOC estimation on both unchanging parameter and changing parameter models. The estimation results show that the new observer is robust and that the estimation precision can be improved base on a more accurate battery model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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