In linear motor positioning systems, nonlinearitys such as friction and cogging exist. These inner system with compliance may cause the steady state error and oscillation. So it is necessary to consider these elements for precision positioning control. In this paper, a nonlinear model of a linear motor positioning system including the friction, cogging and compliance is proposed. The parameters of the proposed model are identified by recursive least-squares method. The validity of the proposed model is confirmed by computer simulation.
In this paper, we applied self-tuning controller with I-PD type to process with time delay's. Process parameters are estimated by the recursive least squares algorithm, and optimal gains are obtained. This paper shows self-tuning controller with I-PD type performs better than that of general PID type for the nonlinear system with sudden change of set-points.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.2
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pp.204-210
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1988
The residue number system offers the possibility of high-speed operation and error detection/correction because of the separability of arithmetic operations on each digit. A compact residue arithmetic module named the self-checking pulse-train residue arithmetic circuit is effectively employed as the basic module, and an efficient error detection/correction algorithm in which error detection is performed in each basic module and error correction is performed based on the parallelism of residue arithmetic is also employed. In this case, the error correcting circuit is imposed in series to non-redundant system. This design method has an advantage of compact hardware. Following the proposed method, a 2nd-order recursive fault-tolerant digital filter is practically implemented, and its fault-tolerant ability is proved by noise injection testing.
In this paper, an infinite impulse response locally recurrent neural network (IIR-LRNN) is employed for modelling the dynamics of the Lead Bismuth Eutectic eXperimental Accelerator Driven System (LBE-XADS). The network is trained by recursive back-propagation (RBP) and its ability in estimating transients is tested under various conditions. The results demonstrate the robustness of the locally recurrent scheme in the reconstruction of complex nonlinear dynamic relationships.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.12
no.1
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pp.163-172
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1988
An off-line Geometric Adaptive Control Scheme is applied to the milling machine to identify its guideway errors. In the milling process, the workpiece fixed on the bed travels along the guideway while the tool and spindle system is fixed onto the machine. The scheme is based on the exponential smoothing of post-process measurements of relative machining errors due to the tool, workpiece and bed deflections. The guideway error identification system consists of a gap sensor, a, not necessarily accurate, straightedge, and the numerical control unit. Without a priori knowledge of the variations of the cutting parameters, the time-varying parameters are also estimated by an exponentially weighted recursive least squares method. Experimental results show that the guideway error is well identified within the range of RMS values of geometric error changes between machining passes disregarding the machining conditions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.8
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pp.810-817
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2006
This paper presents a rotational motion estimation and correction technique for digital image stabilization. An equivalent rotation model is derived so as to accommodate a combined rotational and the translational motion. Thanks to this simplification, the suggested estimation algorithm can directly find the rotational center using geometric characteristic of local motion vectors instead of using searching method. And we also present recursive version of frame to reference algorithm(FRA) for the real time implementation. The proposed DIS system does not require time consuming parameter searching process, while showing comparatively good performance compared with the previous ones. To show the effectiveness of the DIS scheme, the algorithm has been implemented on the DSP based hardware system and experimental results are also discussed.
Adaptive correlator receiver with neural network based on complex multilayer perceptron is persented for suppressing interference of narrow-band of direct spread spectrum communication systems. Recursive least square algorithm with backpropagation error is used for fast convergence and better performance in adaptive correlator scheme. According to signal noise and transmission power, computer simulation results show that bit error ratio of adaptive correlator using neural network improved that of adative transversal filter of direct sequence spread spectrum considering of jamming and narrow-band interference. Bit error ratio of adaptive correlator with neural network is reduced about 10-1 than that of adaptive transversal filter where interference versus signal ratio is 5dB.
Even though many computational methods (recursive formulae) for blocking probabilities in finite-capacity M/D/1 queues have already been produced, these are forms of transforms or are limited to single-node queues. Using a distinctly different approach from the usual queueing theory, this study introduces explicit (transform-free) formulae for a blocking probability, a stationary probability, and mean sojourn time under either production or communication blocking policy. Additionally, the smallest buffer capacity subject to a given blocking probability can be determined numerically from these formulae. With proper selection of the overall offered load ${\rho}$, the approach described herein can be applicable to more general queues from a computational point of view if the explicit expressions of random vector $D_n$ are available.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.4
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pp.410-418
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1999
This paper describes the use of residual and parameter identification methods for fault detection in an air handling unit. Faults can be detected by comparing expected condition with the measured faulty data using residuals. Faults can also be detected by examining unmeasurable parameter changes in a model of a controlled system using a system identification technique. In this study, AutoRegressive Moving Average with seXtrnal input(ARMAX) and AutoRegressive with eXternal input(ARX) models with both single-input/single-input and multi-input/single-input structures are examined. Model parameters are determined using the Kalman filter recursive identification method. Regression equations are calculated from normal experimental data and are used to compute expected operating variables. These approaches are tested using experimental data from a laboratory's variable-air-volume air-handling-unit.
In this paper, an adaptive fuzzy inference and HCM(Hard C-Means) clustering method are used for on-line fuzzy modeling of nonlinear and complex system. Here HCM clustering method is utilized for determining the initial parameter of membership function of fuzzy premise rules and also avoiding overflow phenomenon during the identification of consequence parameters. To obtain the on-line model structure of fuzzy systems. we use the recursive least square method for the consequent parameter identification. And the proposed on-line identification algorithm is carried out and is evaluated for sewage treatment process system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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