In this paper, we present an observer-based robust controller which achieves not only robust stability but also an performance robustness for linear uncertain discrete-time systems. The performance robustness means that comparing the transient behavior of the uncertain system with a desired one generated by the nominal system, the deterioration of control performance (i.e. the error between the real response and the desired one) is suppressed without excessive control input. The control law consists of a state feedback law for the nominal system and a compensation input given by a feedback form of an estimated error signal. In this paper, we show that conditions for the existence of the observer-based controller are given in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a numerical example is given to illustrate the proposed technique.
A parallel processing algorithm for discrete Kalman filter, which is one of the most commonly used filtering technique in modern control, signal processing, and communication, is proposed. Previously proposed parallel algorithms to decrease the number of computations needed in the Kalman filter are the hierachical structures by distributed processing of measurements, or the systolic structures to disperse the computational burden. In this paper, a new parallel Kalman filter employing a structure similar to recursive doubling is proposed. Estimated values of state variables by the new algorithm converge with two times faster data processing speed than that of the conventional Kalman filter. Moreover it maintains the optimality of the conventional Kalman filter.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.5
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pp.330-339
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2015
Power quality (PQ) problems are becoming a big issue, since delicate complex electronic devices are widely used. We present a new denoising technique using discrete wavelet transform (DWT), where a modified correlation thresholding is used in order to reliably detect the PQ disturbances. We consider various PQ disturbances on the basis of IEEE-1159 standard over noisy environments, including voltage swell, voltage sag, transient, harmonics, interrupt, and their combinations. These event signals are decomposed using DWT for the detection of disturbances. We then evaluate the PQ disturbance detection ratio of the proposed denoising scheme over Gaussian noise channels. Simulation results also show that the proposed scheme has an improved signal-to-noise ratio (SNR) over existing scheme.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.3
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pp.45-50
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2010
In this study, Discrete Wavelet Transform(DWT), which can detect more correct QRS complex, approximated through impulse response for reducing complexity to suit real-time system during exercise. Also, rhythm information, which is Arrythmia, Bradycardia and Tachycardia, is provided through continuously monitoring QRS complex. Proposed algorithm is evaluated by computer simulation of ECG signal that is measured during exercise.
This paper presents a new numerical algorithm suitable for defining recloser reclaims time and blocking automatic reclosing during permanent faults on overhead lines. It is based on terminal voltage input data processing. The decision if it is safe or not to reclose is determined from the voltage signal of faulted and tripped line phase using Total Harmonic Distortion factor calculated by Discrete Fourier Transform. The algorithm was successfully tested using signals recorded on the real power system. The tests demonstrate the ability of presented algorithm to determine the secondary arc extinction time and to block unsuccessful automatic reclosing of HV lines with permanent fault.
Kim, Se-Min;Choi, Yoon-Ho;Park, Jin-Bae;Joo, Young-Hoon
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.07b
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pp.933-935
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1999
In this paper, we present model predictive control scheme based on neural network to control discrete-time chaotic systems. We use a feedforward neural network as nonlinear prediction model. The training algorithm used is an adaptive backpropagation algorithm that tunes the connection weights. And control signal is obtained by using gradient descent (GD), some kind of LMS method. We identify that the system identification results through model prediction control have a great effect on control performance. Finally, simulation results show that the proposed control algorithm performs much better than the conventional controller.
Introduction of digital communication network such as Integrated Services Digital Networks(ISDN) and digital storage media have rapidly developed. Due to a large amount of image data, compression is the key techniques in still image and video using digital signal processing for transmitting and storing. Digital image compression provides solutions for various image applications that represent digital image requiring a large amount of data. in this paper, the proposed DWT(Discrete Wavelet Transform) filter bank is consisted of simple architecture, but it is efficiently designed that a user obtains a wanted compression rate as only input parameter. If it is implemented by FPGA chip, the designed encoder operates in 12MHz.
In this paper we present an integrated Hail sensor It for fan motors, fabricated in industrial bipolar process. As a discrete Hall sensor and signal processing circuitry In the fan motor system were Integrated into single chip a temperature dependence of Hall sensitivity and Hall offset voltage can be compensated and cancelled by on-chip circuitry. We Propose a novel temperature compensation of Hall sensitivity with negative temperature coefficient (TC) using the differential amplifier gain with Positive TC. After a package of the chip was sealed using a plastic Package 20 Pins, the thermal and magnetic characteristics were investigated. The obtained experimental results are in agreement with analytical predictions and have more excellent performance than\ulcorner conventional the fan motor system using discrete Hall sensor.
The problem of identification of continuous systems is considered when both the discrete input and output measurements are contaminated by white noises. Using a predesigned digital low-pass filter, a discrete-time estimation model is constructed easily without direct approximations of system signal derivatives from sampled data. If the pass-band of the filter is designed so that it includes the main frequencies of both the system input and output signals in some range, the noise effects are sufficiently reduced, accurate estimates can be obtained by least squares(LS) algorithm in the presence of low measurement noises. Two classes of filters(infinite impulse response(IIR) filter and finite impulse response(FIR) filter) are employed. The former requires less computational burden and memory than the latter while the latter is suitable for the bias compensated least squares(BCLS) method, which compensates the bias of the LS estimate by the estimates of the input-output noise variances and thus yields unbiased estimates in the presence of high noises.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.3
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pp.76-85
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1998
In this paper, a fuzzy tuning method of a control gain in the discrete-time repetitive controller is proposed for precise tracking control of a system whose reference signal is repetitive. The control gain is modified by fuzzy rules which use the magnitude and the variation ofthe maximum output error in the previous repetitive period. The proposed method is applied to a direct drive 2-axis SCARA-type robot and, it is illustratedby computer simulations and real-time experimentation that better performance can be obtained that the fixed gain-based repetitive controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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