• 제목/요약/키워드: A least square error

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볼트 체결력 측정을 위해 제안한 커브피팅 알고리즘에 관한 연구 (Study on The Suggested Curve Fitting Algorithm for Bolt Clamping Force Measurement)

  • 이기원
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.94-98
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    • 2012
  • 정확한 토크 체결력을 제공하기 위하여 토크 측정기는 최소자승이 적용된 커브피팅 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 보정 최소자승 커브피팅 알고리즘은 토크 정밀 측정을 사용하는 다양한 산업분야에서 볼트와 너트에 향상된 체결력을 제공할 수 있다. 먼저, 제안한 알고리즘에 대한 수학적 모델을 소개하고, 제안한 알고리즘을 시뮬레이션하여 기존 알고리즘과 그 결과를 비교하였다. 보정된 최소자승 알고리즘은 기존의 토크 측정에 사용되었던 알고리즘보다 낮은 표준 오차 값을 보임으로써 제안한 보정된 최소자승 알고리즘의 성능의 정확성을 증명한다. 따라서, 본 알고리즘을 토크 계측에 적용함으로써 정밀 산업기계 및 전자부품 그리고 기타 항공기, 우주선등 나사의 조임 체결력이 적용되는 산업분야에 적용함으로써 비용 및 안전성 향상에 기여될 것을 예상한다.

자기동조 가중최소자승법을 이용한 AOA 측위 알고리즘 개발 (Development of an AOA Location Method Using Self-tuning Weighted Least Square)

  • 이성호;김동혁;노기홍;박경순;성태경
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.683-687
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    • 2007
  • In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and Closed-Form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-Form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a Self-Tuning Weighted Least Square AOA algorithm that is a modified version of the conventional Closed-Form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, a two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.

An Adaptive Speed Estimation Method Based on a Strong Tracking Extended Kalman Filter with a Least-Square Algorithm for Induction Motors

  • Yin, Zhonggang;Li, Guoyin;Du, Chao;Sun, Xiangdong;Liu, Jing;Zhong, Yanru
    • Journal of Power Electronics
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    • 제17권1호
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    • pp.149-160
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    • 2017
  • To improve the performance of sensorless induction motor (IM) drives, an adaptive speed estimation method based on a strong tracking extended Kalman filter with a least-square algorithm (LS-STEKF) for induction motors is proposed in this paper. With this method, a fading factor is introduced into the covariance matrix of the predicted state, which forces the innovation sequence orthogonal to each other and tunes the gain matrix online. In addition, the estimation error is adjusted adaptively and the mutational state is tracked fast. Simultaneously, the fading factor can be continuously self-tuned with the least-square algorithm according to the innovation sequence. The application of the least-square algorithm guarantees that the information in the innovation sequence is extracted as much as possible and as quickly as possible. Therefore, the proposed method improves the model adaptability in terms of actual systems and environmental variations, and reduces the speed estimation error. The correctness and the effectiveness of the proposed method are verified by experimental results.

최소자승오차 알고리즘을 이용한 2차원 FIR 디지털필터설계 (A Study on the Design of Two-Dimensional FIR Digital Filters using Least-Square Error Algorithm)

  • 구기준;조병하;이두수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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    • pp.285-289
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    • 1988
  • This paper suggests the way to improve the impulse response characteristics in 1-D and 2-D FIR digital filters design. The proposed a Least Square($L_2$) error algorithm of kaiser window is the better than $L_2$ error of the Remez Exchange(R.E.)algorithm.

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A Recursive Data Least Square Algorithm and Its Channel Equalization Application

  • Lim, Jun-Seok;Kim, Jae-Soo
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제25권2E호
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    • pp.43-48
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    • 2006
  • Abstract-Using the recursive generalized eigendecomposition method, we develop a recursive form solution to the data least squares (DLS) problem, in which the error is assumed to lie in the data matrix only. Simulations demonstrate that DLS outperforms ordinary least square for certain types of deconvolution problems.

제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 다양한 FIR 필터 구현 (Implementation of Various FIR Filters using Constrained Least Square Criterion)

  • 홍승억;김중규
    • 전자공학회논문지S
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    • 제35S권10호
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    • pp.175-185
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    • 1998
  • 본 논문에서는 Adams에 의해 제안된 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 FIR 필터 설계 방법을 기초로 하여 저역 통과 필터 외의 다른 여러 가지 필터를 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법에 의한 설계는 기존의 자승 오차 최소화 방법과 최대 오차 최소화 방법의 혼합된 형태로써 오차 기준으로 자승 오차와 최대 오차 두 가지를 동시에 고려하게 되며, 최고 이득, 전이 대역폭, 자승 오차 세가지가 모두 만족될 때만 그 해 즉, 임펄스 응답을 찾을 수 있게 된다. 이때 최적화 과정에서는 다중 교환 알고리즘을 이용하였다. 본 논문은 위의 두 중요 오차 기준의 상호 보완을 통하여 다중 대역 통과 필터, 미분기 및 Hilbert 변환기등의 최적 설계에 적용할 수 있는 방법에 대해 고찰하였으며, 그 결과 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 설계 방법이 단순한 저역 통과 필터 뿐만이 아니라 여러 가지 다양한 FIR 필터 설계에 있어서도 그 우수함을 증명할 수 있었다.

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연삭력을 이용한 공작물의 형상오차 예측 (Geometric Error Prediction of Ground Surface by Using Grinding Force)

  • 하만경;지용주;곽재섭
    • 한국공작기계학회논문집
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    • 제13권2호
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    • pp.9-16
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    • 2004
  • Because a generated heat during grinding operation makes a serious deformation on a ground surface as a convex form, a real depth of cut in deformed zone has larger than an ideal depth of cut. Consequently, the ground surface has a geometric error as a concave form after cooling the workpiece. In this study, the force and the geometric error of surface grinding were examined. From evaluating magnitude and mode of the geometric error according to grinding conditions, an optimal grinding condition was proposed to minimize the geometric error. In addiction the relationship between the geometric error and the grinding force was found out. Due to least square regression it was able to predict the geometric error by using the grinding force.

사출성형품의 역공학예서 Geometry정보를 이용한 정밀도 향상에 관한 연구 (A Study on Improvement of Accuracy using Geometry Information in Reverse Engineering of Injection Molding Parts)

  • 김연술;이희관;황금종;공영식;양균의
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.546-550
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    • 2002
  • This paper proposes an error compensation method that improves accuracy with geometry information of injection molding parts. Geometric information can give an improved accuracy in reverse engineering. Measuring data can not lead to get accurate geometric model, including errors of physical parts and measuring machines. Measuring data include errors which can be classified into two types. One is molding error in product, the other is measuring error. Measuring error includes optical error of laser scanner, deformation by probe forces of CMM and machine error. It is important to compensate these in reverse engineering. Least square method(LSM) provides the cloud data with a geometry compensation, improving accuracy of geometry. Also, the functional shape of a part and design concept can be reconstructed by error compensation using geometry information.

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연삭력 변화량이 공작물의 형상오차에 미치는 영향 (Effect of Change of Grinding Force on Geometric Error)

  • 지용주;이상진;박후명;오상록;하만경
    • 한국기계가공학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.10-17
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    • 2004
  • A real depth of cut in deformed zone has larger than an ideal depth of cut. So the heat generated during grinding operation makes the deformation of a workpiece surface as convex farm. Consequently the workpiece surface remains a geometric error as concave form after cooling In this study, the grinding force and the geometric error were examined in surface grinding. Through magnitude and mode of geometric error were evaluated according to grinding conditions, an optimal grinding condition was proposed to minimize the geometric error In addition, the relationship between the geometric error and the grinding force was examined. Due to least square regression, It was possible to predict the geometric error by using the grinding force.

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WCDMA시스템 무선 중계기의 적응간섭제거기에 관한 연구 (A Study on Adaptive Interference Canceller of Wireless Repeater for Wideband Code Division Multiple Access System)

  • 한용식;양운근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.1321-1327
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    • 2009
  • 본 논문에서는 최근 방송 및 이동 통신 서비스가 광벙위하게 사용되고 서비스 영역의 용이한 확대로 인해 무선중계기에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그러나 무선중계기에서 발생되는 궤환 신호로 인한 발진현상이 발생 한다. 그룹화 LMS(Least Mean Square)와 CMA(Constant Modulus Algorithm) 알고리즘을 이용한 적응 필터를 적용시킨 새로운 혼합 간섭 제거기활 제안한다. 제안한 간섭 제거기는 그룹화 LMS 알고리즘 간섭 제거기법을 적용시키기 때문에 기존 구조보다 나은 채널 적응 성능과 낮은 MSE(Mean Square Error)을 가진다. 이 제안된 검출기는 수렴속도를 증가하면서 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해 최소평균 자승 알고리즘에서 두 개의 적응화 상수를 이용한다. 이 구조는 기존 비선형 간섭제거기에 비해 같은 MSE(Mean Square Error)에 대한 반복수와 하드웨어 복잡도를 줄여준다.