본 논문은 계산량이 O(N)인 새로운 형태의 QRD-LS 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 알 고리즘의 주요 사항은 입력벡터의 단위벡터 계산이 Given Rotation 과정에서 이루어짐에 근거하고 있다. 알고리즘의 성능 평가는 FIR 시스템 식별 문제를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 이 알고리즘은 시뮬레이션의 결과 좋은 성능을 나타내었다. 그리고 이론적으로 평균 측면에서 알고리즘이 최적 계수 벡터에 수렴함을 보였다
Corners play an important role in describing object features for pattern recognition and identification. This paper proposed a fast and adaptive corner detector in both coarse and fine scale, followed by the framework of the curvature scale space (CSS). An adaptive curvature threshold and evaluating of angles of corner candidates are added to original CSS to remove round corners and false corners in the detecting process. The efficiency of proposed method is compared to other popular detectors in both accuracy criteria, stability and time consuming. Results illustrate that the proposed method performs extremely surpass in both areas.
With the growing demand for metallic dampers in engineering practice, it is urgent to establish a reasonable approach to evaluating the mechanical performance of metallic dampers under seismic excitations. This paper introduces an effective method for parameter identification of the modified Bouc-Wen model and its application to evaluating the fatigue performance of metallic dampers (MDs). The modified Bouc-Wen model which eliminates the redundant parameter is used to describe the hysteresis behavior of MDs. Relations between the parameters of the modified Bouc-Wen model and the mechanical performance parameters of MDs are studied first. A modified Genetic Algorithm using real-integer hybrid coding with relative fitness as well as adaptive crossover and mutation rates (called RFAGA) is then proposed to identify the parameters of the modified Bouc-Wen model. A reliable approach to evaluating the fatigue performance of the MDs with respect to the Chinese Code for Seismic Design of Buildings (GB 50011-2010) is finally proposed based on the research results. Experimental data are employed to demonstrate the process and verify the effectiveness of the proposed approach. It is shown that the RFAGA is able to converge quickly in the identification process, and the simulation curves based on the identification results fit well with the experimental hysteresis curves. Furthermore, the proposed approach is shown to be a useful tool for evaluating the fatigue performance of MDs with respect to the Chinese Code for Seismic Design of Buildings (GB 50011-2010).
The PBL (Poly-butadiene Latex) production process is a typical batch process. Changes of the reactor characteristics due to the accumulated scaling with the increase of batch cycles require adaptive tuning of the PID controller being used. In this work we propose a tuning method for PID controllers based on the closed-loop identification and the genetic algorithm (GA) and apply it to control the PBL process. An approximated process transfer function for the PBL reactor is obtained from the closed-loop data using a suitable closed-loop identification method. Tuning is performed by GA optimization in which the objective function is given by ITAE for the setpoint change. The proposed tuning method showed good control performance in actual operations.
In this paper, we present the structure of fuzzy neural network(FNN) based on wavelet function, and apply this network structure to the identification of nonlinear systems. For adjusting the shape of membership function and the connection weights, the parameter learning method based on the gradient descent scheme is adopted. And an approach that uses adaptive learning rates is driven via a Lyapunov stability analysis to guarantee the fast convergence. Finally, to verify the efficiency of our network structure. we compare the Identification performance of proposed wavelet based fuzzy neural network(WFNN) with those of the FNN, the wavelet fuzzy model(WFM) and the wavelet neural network(WNN) through the computer simulation.
A fault is considered as a variation of physical parameters; therefore the design of fault detection and identification(FDI) can be reduced to the parameter identification of a non linear system and to the association of the set of the estimated parameters with the mode of faults. ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) which contains multiple linear models as consequent part is used to model non linear systems. In this paper, we proposes an FDI system for non linear systems using ANFIS. The proposed diagnositc system consists of two ANFISs which operate in two different modes (parallel-and series-parallel mode). It generates the parameter residuals associated with each modes of faults which can be further processed by additional RBF (Radial Basis function) network to identify the faults. The proposed FDI scheme has been tested by simultation on a two-tank system
RFID 시스템에서의 성능은 단일 무선 채널을 공유하는 통신으로 인하여 태그 충돌 중재과정이 중요하다. 기본적인 프로토콜인 BT(Binary Tree) 알고리즘 및 재인식과정에서의 성능향상을 위한 ABS(Adaptive Binary Splitting)는 이상적인 환경에서의 태그응답을 전제하고 있다. 무선통신에서는 실질적으로 캡처 효과 (Capture Effect)가 존재하게 되는데, BT 및 ABS 프로토콜은 태그를 인식하지 못하는 치명적인 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 FTB(Feedback TagID with Binary splitting) 알고리즘은 ABS 프로토콜의 캡처 효과에 의한 문제점을 해결하고 성능 개선을 기대할 수 있다.
In this paper, an adaptive MEMD based modal identification technique for linear time-invariant systems is proposed employing multiple vibration measurements. Traditional empirical mode decomposition (EMD) suffers from mode-mixing during sifting operations to identify intrinsic mode functions (IMF). MEMD performs better in this context as it considers multi-channel data and projects them into a n-dimensional hypercube to evaluate the IMFs. Using this technique, modal parameters of the structural system are identified. It is observed that MEMD has superior performance compared to its traditional counterpart. However, it still suffers from mild mode-mixing in higher modes where the energy contents are low. To avoid this problem, an adaptive filtering scheme is proposed to decompose the interfering modes. The Proposed modified scheme is then applied to vibrations of a reinforced concrete road bridge. Results presented in this study show that the proposed MEMD based approach coupled with the filtering technique can effectively identify the parameters of the dominant modes present in the structural response with a significant level of accuracy.
The control model in the tandem cold rolling mill consists of many mathematical theories and is used to calculate the reference values such as the roll gap and the rolling speed for good operation of rolling mill. But, the control model used presently has a problem causing inaccurate prediction of the rolling force. By the parameter identification, it was found that the main factor causing inaccurate prediction of the rolling force was incorrect modeling of the friction coefficient and the flow stress. To get rid of the erroneous factor new adaptive schemes are suggested in this work. Those are a long-time adaptation by the iterative least-square method and a short-time adaptation by the recursive weighted least-square method respectively. The new equations for the friction coefficient and the flow stress are derived by applying the suggested adaptive algorithms. Through the on-line test in an actual mill, it is proved that the rolling force predicted by the new equations is more accurate than the one by the existing equations ever used.
본 논문에서는 매개변수 추종기법과 모델추종 적응제어기법을 이용하여 재형상 모델 추종 비행제어기법을 제안하였다. 기준 모델을 추종하기 위하여 모델의 신호와 입력, 오차를 이용하여 적응제어기를 구성하였다. 고장이 발생하는 경우 시스템에 발생하는 불확실성에 대처하기 위해 시스템 식별기법을 도입하였으며, 역변환 계산의 용이성을 위해 회귀적 재귀 푸리에 변환기법을 사용하였다. 회귀적 재귀 푸리에 변환을 이용한 적응제어기법을 통해 고장에 능동적으로 대처하는 비행제어시스템을 구성하였으며, 항공기 제어면 파손을 모사하기 위하여 안정미계수 및 조종미계수 기법을 이용하여 고장을 정식화 하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어시스템의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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