This paper develops a pole-zero assignment self-tuning regulator utilizing the method of a neural network in the plant parameter estimation. An approach to parameter estimation of the plant with a Hopfield neural network model is proposed, and the control characteristics of the plant are evaluated by means of a simulation for a second-order linear time invariant plant. The results obtained with those of Exponentially Weighted Recursive Least Squares(EWRLS) method are also shown.
This paper presents a Fourier based algorithm for estimating the parameters of the low frequency oscillating modes. The proposed methods estimates various parameters(frequency, damping factor, mode magnitude, phase) by fitting Fourier spectrum and phase with a damped exponential cosine function. Dominant frequency is selected by taking frequency corresponding to the peak spectrum, and damping factor is estimated using the left/right spectra of Fourier spectrum. In addition, mode magnitude is calculated by the normalized peak spectrum, and phase is estimated from spectrum phase. Also, we introduce an accuracy index in order to determine the accuracy of the estimated parameters, and the index is calculated using the deviations of the peak spectrum and the left/right spectra. The parameter estimation methods proposed in this paper include very simple arithmetical processes, so the algorithms are simple and the calculation speed is very fast. The proposed methods are applied to test functions with two dominant modes. The results show that the proposed methods are highly applicable to low frequency parameter estimation.
In this paper tried the estimation of parameter using of Cal-Sal functions. System equation given by the linear differential equation is converted into the integral equation, operation matrix for integral of Cal-Sal functions is used to find the estimation of parameter on the given system. Converting linear differential equation to linear algebraic equation, the method presented here computing time and required memory size can be reduced. Therefore real time data process can be possible.
This paper proposes a composite fault detection and isolation method by combining the parameter estimation method[1] with the observer-based method[2] to take advantages of both methods. Some properties of the parameter estimation method and the observer-based method are revieved, and the composite algorithm is presented. To exemplify the performance of the method proposed, some simulations applied to remotely piloted vehicle are performed.
In this paper, linear discrete model of the electro-hydraulic servo system are made for parameters estimation. The parameters of electro-hydraulic servo system are estimated using the recursive least square method. Persistent excitation conditions are studied in order to estimate parameters of electro-hydraulic servo system to real values and parameters estimation affections are studied due to the forgetting factors variation. As the results, An parameter estimation method has been synthesized for minimizing the error between reference and error.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.372-381
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2014
This study examined a radar signal active cancelation technique, which is a theoretical way of achieving stealth by employing a baseband process that involves sampling the incoming hostile radar signal, analyzing its characteristics, and generating countermeasure signals to cancel out the linear-FM signal of the hostile radar signal reflected from the airborne target. To successfully perform an active cancelation, the effects of errors in the countermeasure signal were first analyzed. To generate the countermeasure signal that requires very fast and accurate processing, the down-sampling technique with the suboptimal maximum likelihood estimation (sMLE) scheme was proposed to improve the speed of the estimation process while preserving the estimation accuracy. The simulation results showed that the proposed down-sampling technique using a 2048 FFT size yields substantial power reduction despite its small FFT size and exhibits similar performance to the sMLE scheme using the 32768 FFT size.
Computer vision system is broadly adapted like as autonomous vehicle system, product line inspection, etc., because it has merits which can deal with environment flexibly. However, for applying it for that industry, it has to clear the problem that recognize position parameter of itself. So that computer vision system stands in need of camera calibration to solve that. Camera calibration consists of the intrinsic parameter which describe electrical and optical characteristics and the extrinsic parameter which express the pose and the position of camera. And these parameters have to be reorganized as the environment changes. In traditional methods, however, camera calibration was achieved at off-line condition so that estimation of parameters is in need again. In this paper, we propose a method to the calibration of camera using line correspondence in image sequence varied environment. This method complements the corresponding errors of the point corresponding method statistically by the extraction of line. The line corresponding method is strong by varying environment. Experimental results show that the error of parameter estimated is within 1% and those is effective.
Jun, Hyunwoo;Ahn, Hanwoong;Lee, Hyungwoo;Go, Sungchul;Lee, Ju
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권1호
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pp.110-116
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2017
This paper proposed a new real-time parameter tracking algorithm. Unlike the convenience algorithms, the proposed real-time parameter tracking algorithm can estimate parameters through three-phase voltage and electric current without coordination transformation, and does not need information on magnetic flux. Therefore, it can estimate parameters regardless of the change according to operation point and cross-saturation effect. In addition, as the quasi-real-time parameter tracking technique can estimate parameters through the four fundamental arithmetic operations instead of complicated algorithms such as numerical value analysis technique and observer design, it can be applied to low-performance DSP. In this paper, a new real-time parameter tracking algorithm is derived from three phase equation. The validity and usefulness of the proposed inductance estimation technique is verified by simulation and experimental results.
레이더 신호 능동 상쇄를 위하여 기존의 MLE 기법에 비해 매우 적은 수신 신호 샘플만을 이용하여 신호의 파라미터 추정이 가능한 Pade approximation 기반의 적응적 파라미터 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘이 레이더 신호의 중심 주파수를 갱신함으로써 시간에 따라 변하는 중심 주파수를 갖는 신호에 대한 능동적인 추정이 가능함을 보인다. 레이더 신호 능동 상쇄 모의실험을 통해 위협 레이더 신호의 크기에 대한 추정된 신호의 RMSE의 비를 계산함으로써 제안하는 알고리즘의 추정 정확도를 보인다.
A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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