Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권1호
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pp.119-128
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1997
Added variable plot and component-plus-residual plot are very useful for studying the role of a predictor in classical regression analysis. The former is usually used to check the effect of adding a new variable to existing model. The latter has been suggested as computationally convenient substitutes for the added variable plots, however, this plot is found to be better in detecting nonlinear relationships of a new predictor. By combining these two plots dynamically, we can take advantages of two plots simultaneously. And even further, we can get some knowledge of collinearity between a new predictor and predictors already in the model, and more accurate information about the possible outliers.
영상 내의 움직임 적응적인 효과적인 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 비선형 예측기를 토대로 움직임에 적응하는 단계와, 예측기에 의한 차분 데이터를 압축하는 단계로 구성된다. 제안한 비선형 예측기는 과거의 예측 오차로부터 화면간 혹은 화면내 예측치를 선택하며, 움직임 적응 단계를 진행되면서 주변 화소들의 예측 오차를 고려하여, 현재 화소에 대한 예측 오차를 줄이는 능력을 가진다. 예측 오차는 기존의 문맥 적응적인 코딩 기법에 의해서 압축된다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 FELICS, CALC, JPEG-LS와 같은 문맥 모델링에 기반을 둔 무손실 압축 기법보다 우수한 압축률을 보여준다.
Digital variable structure controller(DVSC) is implemented to control the temperature for the hot water heating circulating pump control system. For the DVSC, a control algorithm is suggested, which using a nonlinear sliding surface and a PID sliding surface outside and inside of steady state error boundary layer, respectively. Smith predictor algorithm is used for the compensation of long dead time. The DVSC of the suggested algorithm yields improved control performance compared with the one of existing algorithm. The system responses with the suggested DVSC shows good responses without overshoot and steady state error inspite of heating load change. By decreasing sampling time, dead time and rise time are increasing, and system output noise by flow dynamics is amplified.
We deal with the regulation problem of nonlinear systems with time-varying delays in both the states and input. A new state feedback controller with dynamic gains is developed based on matrix inequality and non-predictor methods. The proposed control scheme is analyzed using the Razumikhin theorem, and its effectiveness is demonstrated with simulation results.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.281-292
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2006
The design and implementation of Generalized Minimum Variance control laws for nonlinear multivariable systems that can include severe nonlinearities is considered. The quadratic cost index minimised involves dynamically weighted error and nonlinear control signal costing terms. The aim here is to show the controller obtained is simple to design and implement. The features of the control law are explored. The controller obtained includes an internal model of the process and in one form is a nonlinear version of the Smith Predictor.
The control process involving pure time delays presents a continuing challenge to the control system engineer. The nonlinear nature of the delay which can be introduced into the system make the use of conventional control algorithms a poor prospect. The Smith Predictor was developed to alleviate this problem. Unfortunately the quality of control achieved with the Smith Predictor is known to be sensitive to modelling errors. Only recently have researchers attempted to quantify the Smith Predictor controller's robustness to modelling errors. In several studies stability boundaries were plotted as functions of errors in parameters. But the research results address the question of performance of Smith Predictor controllers, In this paper, the Rule based Expert Systems for performance improvement of the Smith Predictor controller are developed.
In this paper, a strongly coupled method for investigating the interaction between a cable and tow-fish is presented. The nodal position finite element method was utilized to analyze the nonlinear cable dynamics, and 6DOF equations of motion were employed to describe the 3D rigid body motion of the tow-fish. Combining cable and tow-fish systems into a single formulation allowed the two nonlinear systems to be strongly coupled into a unified nonlinear system. This strongly coupled system was numerically integrated in the time domain using a predictor/multi-corrector Newmark algorithm. To demonstrate the validity, efficacy, and applicability of the current approach, two different scenarios (virtual and sea trial) were simulated, and the simulation results were validated using the physical plausibility and the sea trial test.
A motion analysis of an underwater towed cable is a complex task due to its nonlinear nature of the problem. The major source of the nonlinearity of the underwater cable analysis is that the motion of the cable involves large rigid-body motion. This large rigid-body motion makes difficult to use standard displacement-based finite element method. In this paper, the authors apply recently developed nodal position-based finite element method which can deal with the geometric nonlinearity due to the large rigid-body motion. In order to enhance the stability of the large-scale nonlinear cable motion simulation, an efficient time-integration scheme is proposed, namely predictor/multi-corrector Newmark scheme. Three different predictors are introduced, and the best predictor in terms of stability and robustness for impulsive cable motion analysis is proposed. As a result, the nonlinear motion of underwater cable is predicted in a very efficient manner compared to the classical finite element of finite difference methods. The efficacy of the method is demonstrated with several test cases, involving static and dynamic motion of a single cable element, and also under water towed cable composed of multiple cable elements.
Wei et al.의 완전비선형 Boussinesq방정식을 4차의 Adams predictorcorrector기법을 사용하여 차분하고 면 내부조파기법과 스폰지 경계충을 사용하였으며 쇄파구조를 추가하였다. 면 내부조파기법을 사용해 목적파를 잘 재현할 수 있었다. 비선형성이 부각되는 고립파의 천수실험을 통해 완전비선형 모형의 정화성을 확인할 수 있었고 해저평붕으로 인한 규칙파의 변형을 모의해 보았다. 쇄파 수치실험을 통해 적용된 쇄파구조의 특성을 확인해 보았고 수중천퇴에 대한 이차원 파랑전파 수치실험을 통해 비선형 모형의 중요성을 확인하였다.
In this paper, we propose an efficient lossless compression algorithm using spatial and temporal information. The proposed method obtains higher lossless compression of images than other lossless compression techniques. It is divided into two parts, a motion adaptation based predictor part and a residual error coding part. The proposed nonlinear predictor can reduce prediction error by learning from its past prediction errors. The predictor decides the proper selection of the spatial and temporal prediction values according to each past prediction error. The reduced error is coded by existing context coding method. Experimental results show that the proposed algorithm has better performance than those of existing context modeling methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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