International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제5권2호
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pp.35-42
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2004
Among other critical conditions in rotor svstems the large non-linearvibration excited by bearing non-linearity causes the rotor failure. For reducing thiscatastrophic failure and predictive analysis of this phenomena the identificationanalysis of bearing non-linearity in an anisotropic rotor system using the higherorder dFRFs are developed and are shown to be theoretically feasible as innon-rotating structures. For the identification of the anisotropic rotor withanisotropic bearing non-linearity expressed by the displacement in polynomial form,the higher order dFRFs based upon the Volterra series are investigated and depicttheir features by using the simple forms of the normal and reverse dFRFs. Theyproduce additional sub-harmonic resonant peaks, which indicate the existence ofhigher order non-linearties, and show the energy transfer such that the modes fornormal and reuerse dFRFs are exchanged, which are the fundamental differencesfrom what we can expect in linear ones.
In this paper, we propose a new adaptive pre-processing technique for the linearization of a weakly nonlinear system which can be modeled by a Volterra series up to third order. To compensate the nonlinear effects of a given system, an update algorithm for the linear filter coefficients of the proposed adaptive pre-processor is introduced, and to compensate the linear distortion of the given system, the linear inverse filter is also utilized. For the performance test of the proposed adaptive pre-processor, computer simulation results obtained by analyzing an ANRSS loudspeaker model are provided.
This thesis is concerned with the development of useful engineering techniques to detect and analyze nonlinearities in mechanical systems. The methods developed are based on the concepts of higher order spectra, in particular the bispectrum and trispectrum, and the Volterra series. The study of higher order statistics has been dominated by work on the bispectrum. The bispectrum can be viewed as a decomposition of the third moment(skewness) of a signal over frequency and as such is blind to symmetric nonlinearities.
파하중과 해류하중을 받는 단일 자유도계를 동적 해석하여 비선형 거동을 나타냄을 보이고 고차의 비선형 전이함수를 포함한 모델을 적용하여 그 비선형 차수를 알아낸다. 먼저 구조물에 단일 정현파, 두 파의 합성파 그리고 불규칙파 하중을 차례로 가하면서 각 하중조건마다 세가지 비선형 요인의 효과를 조사한다. 이로부터 단일 자유도계의 공진주파수에서 파의 에너지는 존재하지 않지만 비선형 요인에 의해 응답 성분이 나타남을 보인다. 다음으로 Volterra 급수에 근거한 고차 전이함수(higher order transfer function)모델을 적용하여 유연한 단일 자유도계의 비선형 거동이 성공적으로 모델화됨을 보이며 또한 비선형성이 2차나 3차로 명백히 나타남을 보인다.
이 논문에서는 광대역 신호에 대한 전력 증폭기의 메모리 효과를 보이고, 메모리 효과와 결합된 비선형성의 보상 방법을 제시하고 그 성능을 분석한다. 메모리 효과와 결합된 전력 증폭기의 모델링과 보상을 위해 볼테라 급수 모델, 위너 모델, 그리고 해머스타인 모델을 검토하였다. 보상 방법으로는 디지털 피드포워드 기술을 제안하였다. 이 방식은 아날로그 방식의 피드포워드 방식에 비해 안정성과 환경 적응성 등이 우수하고, 기존의 디지털 비선형 보상 방식들에 비해 구조가 간단하다. 애질런트사의 ADS를 이용한 모의실험을 통하여 성능을 살펴본 결과 주파수대역 재성장이 20 dB 이상 억압되었으며, 최소한 10 dB 정도의 백-오프 효과가 있음을 확인하였다. 보상 성능, 구현의 복잡도, 수렴 속도 등을 고려할 때 위너 모델이 제안하는 방식에 가장 적합하다는 결론을 내릴 수 있다.
A program was developed to analyze the electrical characteristics and harmonic distrotion in a two-dimensional silicon BJT. The finite difference equations of the small signal and its second and thired harmonics for basic semiconductor equations are formulated treating the nonlinearity and time dependence with Volterra series and Taylor series. The soluations for three sets of simultaneous equations were obtained sequantially by a decoupled iteration method and each set was solved by a modified Stone's algorithm. Distortion magins and ac parameters such as input impedance and current gains are calculated with frequency and load resistance as parameters. The distortion margin vs. load resistancecurves show cancellation minima when the pahse of output voltage shifts. It is shown that the distortionof small signal characteristics can be reduced by reducing the base width, increasing the emitter stripe length and reducing the collector epitaxial layer doping concentration in the silicon BJT structure. The simulation program called TRADAP can be used for the design and optimization of transistors and circuits as well as for the calculation of small signal and distortion solutions.
본 논문에서는 디지탈 자기 기록 채널의 비선형 왜곡 보상을 위한 개선된 fixed-delay tree search with decision feedback(FDTS/DF)에 대하여 논한다. 고밀도로 갈수록 두드러지게 나타나는 비선형 왜곡은 일반적으로 이산 Volterra 급수로 잘 모델링되므로 비선형 feedforward 필터, 선형 궤환 필터, 그리고 비선형 왜곡 테이블에 의하여 등화기가 구성되며, 이 때 왜곡 테이블의 값은 미래의 기록 데이터에 의한 비선형 왜곡 영향을 고려하여 결성된다. FDTS를 사용한 결정단에서는 이전의 결정값, 현재의 추정치와 미래의 추정치를 고려하여 최소의 branch metric을 갖는 path가 선택된다. 모의 실험을 통하여 선형 FDTS/DF, 기존의 비선형 FDTS/DF, 그리고 제안된 비선형 FDTS/DF/DF의 성능이 비교되며, 제안된 비선형 FDTS/DF가 고밀도 기록시 가장 우수한 성능을 보임을 확인한다.
Equalization of satellite communication using Complex-Bilinear Recurrent Neural Network(C-BLRNN) is proposed in this pater. Since the BLRNN is based on the bilinear polynomial and it has been more effectively used in modeling highly nonlinear systems with time-series characteristics than multi-layer perception type neural networks(MLPNN) , it can be applied to satellite equalizer. the proposed C-BLRNN based equalizer for M-PSK with a channel model is compared with Volterra filter Equalizer, DFE, and conventional Complex MLPNN Equlizer. The results show that the proposed C-BLRNN based equalizer gives very favorable results in both of MSE and BER criteria over other equalizers.
In this paper, we present a Krylov subspace based projection method for reduced-order modeling of large scale bilinear multi-input multi-output (MIMO) systems. The reduced-order bilinear system is constructed in such a way that it can match a desired number of moments of multi-variable transfer functions corresponding to the kernels of Volterra series representation of the original system. Numerical examples report the effectiveness of this method.
In this paper, an adaptive precompensator, which can reduce the distortion of a Wiener system effectively, is proposed. The previous techniques for adaptive precompensation, based on the Volterra series modeling to compensate the distortion of a nonlinear system, are not suitable for real-time implementation due to high computational burden and slow convergence burden and slow convergence rate. This paper presents an adaptive precompensation technique for the class of nonlinear subsystem, referred to as Wiener system. An adaptive algorithm for adjusting the parameters of a precompensator, structured by a hammerstein model, is derived using the stochastic gradient method. Also, an adaptive precompensatin technique which can effectively reduce nonlinear distortion in μ-law type of saturation characteristics is proposed. The validity of the proposed algorithm is confirmed through simulation by applying it to known Wiener systmes and a typical loudspeaker model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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