The Instrumental Variable Method(IVM), modified from least square algorithm, is applied to parameter identification of a noise contaminated bearing test rig. The signal to noise ratio included in Frequency Response Function(FRF) can cause significant errors in parameter identification. Therefore, among several candidates of parameter identification method, results of the applied IVM were compared with noise-contaminated least square method. This study shows that the noise-contaminated least square method can have indonsistent accuracy depending on the degree of noise level, while the IVM has robuster performance to signal to noise ratio than least square method.
We propose a method of paramete estimation using order-of-magnitude analysis for optimal boundary smoothing in Mean Field Annealing(MFA) technique in this paper. We previously proposed two boundary smoothing methods for consistent object representation in the previous paper, one is using a constratined regulaization(CR) method and the other is using a MFA method. The CR method causes unnecessary smoothing effects at corners. On the other hand, the MFA method method smooths our the noise without losing sharpness of corners. The MFA algorithm is influenced by several parameters such as standard deviation of the noise, the relativemagnitude of prior ter, initial temperature and final temperature. We propose a general parameter esimation method for optimal boundary smoothing using order-of-magnitude analysis to be used for consistent object representation in this paper. In addition, we prove the effectiveness of our parameter estimation and also show the temperature parameter sensitivities of the algorithm.
AVR parameter tuning for voltage control of power system generators has generally been performed with the analytic methods and the simulation methods, which mostly depend on off-line linear mathematical models of excitation control system. However, due to the nonlinear nature of excitation control system, excitation control system performance of the tuned Parameters using the above conventional tuning methods may not be appropriate for some operating conditions. This paper presents an AVR parameter tuning method using actual on-line data of the excitation control system with the parameter optimization technique. As this method utilizes on-line operating data of the target excitation control system not the mathematical model of the system, it can overcome the limitation of model uncertainty Problems in conventional method, and it can tune the AVR parameter set which gives desired performance at the operating conditions. For the verification of proposed tuning method, two case studies with scaled excitation systems and the real-time power system simulator are presented.
본 논문에서는 카메라의 뷰포인트에 무관한 효율적인 불변특징을 기반으로 카메라의 동작인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징정보는 카메라의 뷰포인트에 따라 변하기 때문에 정보양이 증가하여 정확한 특징추출이 어렵다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위해 사용되는 LM(Levenberg-Marquardt)방법은 정확하게 목표 값에 수렴하지만 작은 스텝크기로 최소화를 진행하므로 소요시간이 긴 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 뷰포인트에 무관한 불변특징 추출방법과 이 특징들을 이용하여 2D 호모그래피로 찾은 카메라 동작인수를 LM 방법의 초기값으로 사용, 정확성과 수렴도를 향상시키는 2단계 카메라 동작인수산출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징 추출단계, 정합 단계, 2단계 카메라 동작인수 산출단계로 구성된다. 실험에서는 다양한 실내영상으로 제안한 방법과 기존 방법을 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.463-477
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2009
극단치 분포의 모수 추정방법으로 최우추정법, 확률가중적률법, 회귀분석법은 기존 연구에서 활발하게 적용되어져 왔다. 그러나 이들 세 가지 추정방법 가운데, 회귀분석법의 우수성은 엄격하게 평가되어진 적이 없다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 Generalized Extreme Value(GEV) 분포와 Generalized Pareto(GP) 분포의 모수 추정에 회귀분석법 및 다른 추정방법을 적용하여 비교 연구한다. 시뮬레이션 결과, 표본의 크기가 작은 경우 회귀분석 법은 GEV 분포의 위치모수 추정시 편의 측면과 효율성 측면에서 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다. GP 분포의 규모모수 추정시에는 표본의 크기 가 작을 경우 회귀분석법이 다른 방법보다 작은 편의를 나타내었다. 회귀분석법은 표본의 크기 가 작거나 적당히 큰 경우에도 GEV 분포나 GP 분포의 형태모수 추정시에 형태모수의 값이 -0.4일 경우, 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다.
A procedure is proposed for determining the initial thickness distribution in oder to produce a specified final thickness distribution for the axisymmetrical superplastic blow forming processes. Weighted parameter is introduced to improve the simple ad $d_traction method and the initial blank thickness distribution is obtained by optimizing the weighted parameter. This method is applied to superplastic free bulging process with the uniform thickness distribution of final shape to confirm its validity. The optimum initial blank thickness distributions is obtained from arbitrary axisymmetrical superplastic blow forming processes such as dome, cone and cylindrical cup forming with die contact. It is concluded that the ad $d_traction method with weighted parameter is an effective method for an optimum blank thickness distribution design.esign.
This paper describes the optimization of PGS(Patterned Ground Shield) of 5.5 turns rectangular spiral inductor using Taguchi's method. PGS is decrease method of parasite component by silicon substrate among dielectric loss reduction method. By using the taguchi's method, each parameter is fixed upon that PGS high poison(A), slot spacing(B), strip width(C) and overlap turn number(D) of PGS design parameter. Then we verified that percentage contribution and design sensitivity analysis of each parameter and level by signal to noise ratio of larger-the-better type. We consider percentage contribution and design sensitivity of each parameter and level, and then verify that model of optimization for PGS is lower inductance decreasing ratio and higher Q-factor increasing ratio by EM simulation.
Parameter modification of a linear finite element model(FEM) based on modal sensitivity matrix is usually performed through an effort to match FEM modal data to experimental ones. However, there are cases where this method can't be applied successfully; lack of reliable modal data and ill-conditioning of the modal sensitivity matrix constitute such cases. In this research, a novel concept of introducing feedback loops to the conventional modal test setup is proposed. This method uses closed-loop natural frequency data for parameter modification to overcome the problems associated with the conventional method based on modal sensitivity matrix. We proposed the whole procedure of parameter modification using the closed-loop natural frequency data including the modal sensitivity modification and controller design method. Proposed controller design method is efficient in changing modes. Numerical simulation of parameter estimation based on time-domain input/output data is provided to demonstrate the estimation performance of the proposed method.
We propose a new static current source model and parameter extraction method for AlGaAs/GaAs HBT. The proposed model has 9 parameters describing internal currents and are experessed with the physically meaningful parameters.The proposed parameter extraction method uses the measured dC IV curves and does not need the gummel plt data and any optimization process. the constructed model based on the proposed method predicts the measured data well.
International Journal of Reliability and Applications
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제18권2호
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pp.83-98
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2017
Stress-strength reliability problems arise frequently in applied statistics and related fields. In the context of reliability, the stress-strength model describes the life of a component, which has a random strength X and is subjected to random stress Y. The component fails at the instant that the stress applied to it exceeds the strength and the component will function satisfactorily whenever X > Y. The problem of estimation the reliability parameter in a stress-strength model R = P[Y < X], when X and Y are two independent two-parameter Lindley random variables is considered in this paper. The maximum likelihood estimator (MLE) and Bayes estimator of R are obtained. Also, different confidence intervals of R are obtained. Simulation study is performed to compare the different proposed estimation methods. Example in real data is used as practical application of the proposed procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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