This paper presents the fault location estimation algorithm in transmission line using a recursive least square error method (RLSE). To minimize the computational burden of the digital relay a RLSE approach is used. Computer simulation results of the RLSE algorithm seem promising, indicating that it should be considered for further testing and evaluation.
This paper proposes the algorithm which estimates moment of the inertia and friction coefficient of friction for high performance speed control of electric motor. The proposed algorithm finds the moment of inertia and friction coefficient of friction by observing the speed error signal generated by the speed observer and using Recursive Least-Mean-Square method(RLS). By feedbacking the estimated inertia and estimated coefficient of friction to speed controller and full order speed observer, then the errors of the inertia and coefficient of friction and speed due to the inaccurate initial value are decreased. Inertia and coefficient of friction converge to the actual value within several times of speed changing. Simulation and actual experiment results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed parameter estimator.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.235-245
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2000
두 변수간의 함수관계를 연구하는 회귀분석에서 모수를 추정하기 위하여 가장 널리 사용되는 방법은 최소자승법이다. 그러나 최소자승법은 표본 평균처럼 약간의 이상치에도 민감하게 반응하여 강인성(robustness)을 만족하지 못함으로 새로운 추정량이 필요하다. 본 논문에서는 최소분위추정량과 최소분위추정량에 근거한 일차결합추정량의 점근적 성질을 연구하였다. 또한 최소자승추정량에 대해 제시된 추정량의 점근적 효율성을 구하고 모의실험을 통하여 최소분위추정량의 효율성을 조사하였다.
This paper proposes a parameter estimation technique of a power transformer. Based on the combined equation, it estimates separately the primary and secondary leakage inductances using the least square method from the instantaneous voltages and currents in the steady state. The performance of the proposed technique was investigated by varying the cut-off frequency of the filter and the number of samples per cycle. The estimated values are obtained based on the average value for 41 cycles.
This paper presents an algorithm of identifying parametric uncertainty by way of an interval model. For a given set of frequency response data from an uncertain linear SISO system of which the upper and the lower bounds of both magnitude and phase responses are represented, the proposed algorithm consists of two main parts: first, the nominal model is identified by using Least Square Estimation (LSE), and then an interval model is constructed by expanding the extremal properties of interval systems, so that tightly enclose the given envelopes within those of interval model. Two numerical examples are given to demonstrate and verify the developed algorithm. The identified interval model can be used for evaluating the worst case performance and stability margins against parametric uncertainty by using some extremal properties on interval systems.
This paper proposes a parameter estimation technique of a power transformer. Based on the combined equation, it estimates separately the primary and secondary leakage inductances, winding resistances using the least square method from the instantaneous voltages and currents in the steady state. The performance of the proposed technique was investigated by varying the cut-off frequency of the filter and the number of samples per cycle. The technique estimates the parameters with higher sampling frequencies.
본 논문에서는 GERAN 진화 시스템의 물리계층 표준을 바탕으로 고심볼률을 지원하는 경우 제안된 트레이닝 시퀀스(Training Sequence Codes, TSC)의 채널 추정 성능을 BER및 BLER을 통해 고찰하였다. 제안된 TSC를 시스템에 적용하여 도심 채널 환경에서 모의실험을 수행하고 그 결과를 타사에서 제안한 TSC와 비교하여 성능 차이가 거의 없음을 확인하였다. 또한 동일 채널 간섭이 발생하는 상황에서 연대최소자승기법 (Joint Least Square: JLS)을 적용한 채널 추정을 적용하였을 때도 비슷한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 주어진 데이터 전처리를 통한 새로운 형태의 TSK기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 주어진 데이터의 효율적인 처리를 위해 클러스터링 기법인 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하였다. 제안된 새로운 형태의 퍼지추론 시스템의 전반부는 FCM 을 통하여 정규화된 멤버쉽 함수와 클러스터 수를 결정하기 때문에, 멤버쉽함수의 형태 및 개수를 정의할 필요가 없어, 모델의 구조 또한 간단한 형태를 이룬다. 본 논문에서 사용된 후반부는 4가지 형태로-간략추론, 1차선형추론, 2차선형추론, 변형된 2차선형추론-가 있으며, 이는 효율적인 후반부구조를 찾는데 주도적인 역할을 한다. 또한 제안된 모델의 후반부 파라미터 계수는 Weighted Least Squares Estimation(WLSE)을 사용하여 동정하며, Least Squares Estimation(LSE)를 적용한 모델의 성능과 비교한다. 마지막으로, Boston housing 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능을 평가하였다.
Growth curves including Bass, Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. Nonlinear least square method is often adopted for estimating the model parameters but it is difficult to set up the starting value for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result may lead to erroneous forecasts. This paper proposes a method of selecting starting values for model parameters in estimating some growth curves by nonlinear least square method through grid search and transformation into linear regression model. Resealing the market data using the national economic index makes it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Application to some real data is also included, where the performance of our method is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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