A new on-line estimation algorithm for a time varying time delay is proposed. This algorithm is based on the concept of minimization of prediction error. As only the parameters directly related to the poles and zeros of the process are estimated in the algorithm, persistently exciting condition for the convergence of parameters can be less restrictive. Under some assumptions which is necessary in adaptive control, it is shown that this algorithm estimates time varying time delay accurately. In view of computational burden, this algorithm needs far less amount of calculations than other methods. The larger the time delay is, the more effective this algorithm is . Computer simulation shows good properties of the algorithm. This algorithm can be used effectively in adaptive control of large dead time processes.
The longitudinal force resulting from tornado loads on transmission line is considered a crucial factor contributing to the failure of transmission line structures during tornado events. Accurate estimation of this longitudinal force poses a challenge for structural designers. Therefore, the objective of this paper is to provide a set of charts that can be easily used to estimate the peak longitudinal forces transferred from the conductors to a tower. The critical wind field and corresponding configuration considered in this paper are previously studied and determined. The charts should account for all the conductor parameters that can affect the value of the longitudinal force. In order to achieve that, a parametric study is first conducted to assess the variation of the longitudinal forces with different conductor parameters, based on the critical tornado configuration. Results of this parametric study are used to develop the charts that can be used to calculate longitudinal forces by adopting a multi-variable line regression. The forces calculated from charts are validated by finite element analysis. An example for the usage of the charts is provided at the end of this paper.
In a linear regression model the idependent variables are frequently subject to measurement errors. For this case, the problem of estimating unknown parameters has been extensively discussed in the literature while very few has been concerned with the effect of measurement errors on prediction. This paper investigates the behavior of the predicted values of the dependent variable in terms of the average mean square error of prediction (AMSEP). AMSEP may be used as a criterion for selecting an appropriate estimation method, for designing an estimation experiment, and for developing cost-effective future sampling schemes.
The new model proposed in this paper is the hidden Markov mesh model or the 2D HMM with the causality of top-down and left-right direction. With the addition of the causality constraint, two algorithms for the evaluation of a model and the maximum likelihood estimation of model parameters have been developed theoretically which are based on the forward-backward algorithm. It is a more natural extension of the 1D HMM than other 2D models. The proposed method will provide a useful way of modeling highly variable image patterns such as offline cursive characters.
In this paper, a robust Sliding Mode Variable Structure (SMVS) controller is designed for Active Queue Management (AQM). This type of controller is insensitive to noise and variance of the parameters, thus it is suitable to time varying network systems. Simulation results conform the robust performance of SMVS controller against the disturbance. At the same time, a complete comparison between SMVS and PI controllers is made. The conclusion is that both transient and steady state performance of SMVS controller is better than that of PI one.
This paper presents the design results and characteristics analysis of SRM for vehicle power supply. For Adaptable design of the SRM, Variable design parameters, such as stator and rotor laminations, winding details, pole numbers, and pole arcs, phases numbers are required. So, in this paper the SRM design results and the comparison of characteristics for vehicle power supply as phases changed are described.
The optimal cell concentration and dilution rate for maximum ethanol productivity were obtained using dynamic simulation in cell recycled continuous bioreactor. The good control performance was observed using rule-based STR (self-tuning regulator) compared to conventional STR. Rule-base contained the scheme to implement the STR in an efficient on-off way and the scheme for the controlled variable to reach the optimal value in a short time. Since a mathematical model was used to analyze and estimate the changes of the state variables and the parameters, it was possible to understand the physical meaning of the system.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.315-318
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2011
The orientation space representation is constructed by treating the orientation parameters, which Gabor filters can be turned, as a continuous variable. The problem of multiple orientation line segmentation is dealt with by thresholding 3D images of the orientation space and then detecting the connected components therein. In this way, X-junctions and T-junctions are able to be separated effectively. Experimental results are presented using synthesized image.
This paper presents a analysis method for power system stability using a Modified Genetic-based Power System Stabilized(MGPSS). The proposed MGPSS parameters are optimized using Modified Genetic Algorithm(MGA) in order to maintain optimal operation of generator under the various operating conditions. To improve the convergence characteristics, real variable string is adopted. The results tested on a single machine infinite bus system verify that the proposed controller has better dynamic performance than conventional controller.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.621-633
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2006
In this paper, we estimate multiple change-points when the data follow the normal distributions in the Bayesian way. Evolutionary Monte Carlo (EMC) algorithm is applied into general Bayesian model with variable-dimension parameters and shows its usefulness and efficiency as a promising tool especially for computational issues. The method is applied to the humidity data of Seoul and the final model is determined based on BIC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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