We propose a robust tuning method of the quadratic criterion based iterative learning control(Q-ILC) algorithm for discrete-time linear batch system. First, we establish the frequency domain representation for batch systems. Next, a robust convergence condition is derived in the frequency domain. Based on this condition, we propose to optimize the weighting matrices such that the upper bound of the robustness measure is minimized. Through numerical simulation, it is shown that the designed learning filter restores robustness under significant model uncertainty.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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1989.02a
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pp.103-106
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1989
A method of adaptive formation of the synthetic discriminant function(SDF) both in image plane and spatial frequency plane by using the Widrow-Hoff learning rule is proposed. The proposed method uses minimum number of interconnections between neurons so it can reduce the time for learning the neural net. Also complex valued interconnection weights are introduced for the purposes of handling the phase objects or Fourier transformed spatial frequency objects which usually have complex values for the representation of not only amplitude but also phase information. Also methods of optical implementation for the complex valued interconnection weights are discussed.
Identification of vibration parameters from the analysis of the dynamic response of a structure plays a key role in current health monitoring systems. This study evaluates the capabilities of the recently developed Synchrosqueezed Wavelet Transform (SWT) to extract instant frequencies and damping values from the simulated noise-contaminated response of a structure. Two approaches to estimate the modal damping ratio from the results of the SWT are presented. The results obtained are compared to other signal processing methods based on Continuous Wavelet (CWT) and Hilbert-Huang (HHT) transforms. It was found that the time-frequency representation obtained via SWT is sharped than the obtained using just the CWT and it allows a more robust extraction of the individual modal responses than using the HHT. However, the identification of damping ratios is more stable when the CWT coefficients are employed.
This paper presents the technique using wavelet analysis to solve the seismic response of a steam turbine-generator rotor system subjected to earthquake excitations. A brief review of the wavelet transform and its discretization, time-frequency representation of the earthquake wave and the seismic response for a rotor system is presented. The Daubechies wavelet has been used for describing the time-frequency characteristics of the input and the response in case of a recorded accelerogram during 1995 Hyogoken Nanbu earthquake. Also, the results in the wavelet domain has been illustrated through comparison with the time domain simulation results.
According to research currently developed by several authors (including the present ones) a multimode approach to the aeroelastic instability can be appropriate for suspension bridges with very long span and so with close natural frequencies. Extending that research, this paper deals in particular with: i) the role of along-wind modes, underlined also by means of the flutter mode representation; ii) the effects of a variation of the mean wind speed along the span. A characterisation of the response in the time domain by means of an energetic approach is also discussed.
In the last few years, detection has become a powerful methodology for network protection and security. This paper presents a new detection scheme for data recorded over a computer network. This approach is applicable to the broad scientific field of information security, including intrusion detection and prevention. The proposed method employs bidimensional (time-frequency) data representations of the forms of the short-time Fourier transform, as well as the Wigner distribution. Moreover, the method applies matrix factorization using singular value decomposition and principal component analysis of the two-dimensional data representation matrices to detect intrusions. The current scheme was evaluated using numerous tests on network activities, which were recorded and presented in the KDD-NSL and UNSW-NB15 datasets. The efficiency and robustness of the technique have been experimentally proved.
This paper proposes a novel approach to the problem of audio signal clustering using a stacked autoencoder. The proposed stacked autoencoder learns an efficient representation for the input signal, enables clustering constituent signals with similar characteristics, and therefore the original sources can be separated based on the clustering results. STFT (Short-Time Fourier Transform) is performed to extract time-frequency spectrum, and rectangular windows at all the possible locations are used as input values to the autoencoder. The outputs at the middle, encoding layer, are used to cluster the rectangular windows and the original sources are separated by the Wiener filters derived from the clustering results. Source separation experiments were carried out in comparison to the conventional NMF (Non-negative Matrix Factorization), and the estimated sources by the proposed method well represent the characteristics of the orignal sources as shown in the time-frequency representation.
Vibration analysis is one of the most powerful tools available for the detection and isolation of incipient faults in mechanical systems. The methods of vibration analysis in use today and under continuous study are broad band vibration monitoring, time domain analysis, and frequency domain analysis. In recent years, great interest has been generated concerning the use of time- frequency repesentation and its application for a machinery diagnostics and condition monitoring system. The objective of the study described in this paper was to develop a new diagnostic tool for the rotating machinery. This paper introduces a new time frequency representation. Directional Winger-Ville Distribution, which analyese the time-frequency structure of the rotating machinery vibration.
Practical non-synoptic fluctuating wind often exhibits nonstationary features and should be modeled as nonstationary random processes. Generally, the coherence function of the fluctuating wind field has time-varying characteristics. Some studies have shown that there is a big difference between the fluctuating wind field of the coherent function model with and without time variability. Therefore, it is of significance to simulate nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherent function. However, current studies on the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherence are very limited, and the proposed approaches are usually based on the traditional spectral representation method with low simulation efficiency. Especially, for the simulation of multi-variable wind field of large span structures such as transmission tower-line, not only the simulation is inefficient but also the matrix decomposition may have singularity problem. In this paper, it is proposed to conduct the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field in one-spatial dimension with time-varying coherence based on the wavenumber-frequency spectrum. The simulated multivariable nonstationary wind field with time-varying coherence is transformed into one-dimensional nonstationary random waves in the simulated spatial domain, and the simulation by wavenumber frequency spectrum is derived. So, the proposed simulation method can avoid the complicated Cholesky decomposition. Then, the proper orthogonal decomposition is employed to decompose the time-space dependent evolutionary power spectral density and the Fourier transform of time-varying coherent function, simultaneously, so that the two-dimensional Fast Fourier transform can be applied to further improve the simulation efficiency. Finally, the proposed method is applied to simulate the longitudinal nonstationary fluctuating wind velocity field along the transmission line to illustrate its performances.
The purpose of this paper is to represent values of acoustic cues for Korean oral stops in the multi-dimensional space, and to attempt to find possible relationships among acoustic cues through correlation analyses. The acoustic cues used for differentiation of 3 types of Korean stops are closure duration, voice onset time and fundamental frequency of a vowel after a stop. The values of these cues are plotted in the two and three dimensional space to see what the critical cues are for separation of different types of stops. Correlation coefficient analyses show that multi-variate approach to statistical analysis is legitimate, and that there are statistically significant relationships among acoustic cues but Oey are not strong enough to make the conjecture that there is a possible relationship among the articulatory or laryngeal mechanisms employed by the acoustic cues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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