LEE PAN MOOK;JUN BONG HUAN;KIM SEA MOON;CHOI HYUN TAEK;LEE CHONG MOO;KIM KI HUN
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.19
no.6
s.67
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pp.78-85
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2005
Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.1
no.4
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pp.189-193
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2003
A new algorithm is presented for adaptive notch filtering of narrow band or sine signals for embedded among broad band noise. The notch filter is implemented as a constrained infinite impulse response filter with a minimal number of parameters, Based on the recursive prediction error (RPE) method, the algorithm has the advantages of the fast convergence, accurate results and initial estimate of filter coefficient and its covariance is revealed. A convergence criterion is also developed. By using the information of the noise-to-signal power, the algorithm can self-adjust its initial filter coefficient estimate and its covariance to ensure convergence.
A way of improving the transient performance is suggested for a class of model reference adaptive control systems. To increase the convergence rate of a model following error, an error feedback term is incorporated into the control law.
Many of the adaptive noise control systems utilize a form of the least mean square (LMS) algorithms. In the active control of noise, it is common practice to locate an error microphone far from the control source to avoid the near-field effects by evanescent waves. Such a distance between the control source and the error microphone makes a certain level of time-delay inevitable and, hence, may yield undesirable effects on the convergence properties of control algorithms such as filtered-x LMS. This paper discusses the dependence of the convergence rate on the acoustic error path in these popularalgorithms and introduces new algorithms which increase the convergence region regardless of the time-delay in the acoustic error path. Performances of the new LMS algorithms are presented in comparison with those by the conventional algorithms based on computer simulations and experiments.
This paper introduces a new approach to analysis of error convergence for a class of iterative learning control systems. First, a nonlinear plant is represented using a Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. Then each iterative learning controller is designed for each linear plant in the T-S fuzzy model. From the view point of two-dimensional(2-D) system theory, we transform the proposed learning systems to a 2-D error equation, which is also established in the form of T-S fuzzy model. We analysis the error convergence in the sense of induced 2 L -norm, where the effects of disturbances and initial conditions on 2-D error are considered. The iterative learning controller design problem to guarantee the error convergence can be reduced to linear matrix inequality problems. In comparison with others, our learning algorithm ...
Human error analysis has been performed to prevent accidents and reduce human error rate in diverse contexts; manufacturing, aircraft and nuclear power plants. Until now, human error in our everyday lives has not been focused. This paper addressed human error when users go up and down elevator. First of all, human error types of elevator users were categorized by a taxonomy of unsafe acts. It was also investigated which types of human error occurred in the elevator. Finally display design guidelines were suggested to reduce human error in elevator. Auditorial display and visual display can be used to reduce human errors in elevator. Future study should be performed to check if the proposed design guidelines are effective in the real situations.
A convergence behavior is under investigation near a simple real zero for the k-fold pseudo-Olver's method defined by extending the classical Olver's method. The order of convergence is shown to be at least k+3. The asymptotic error constant is explicitly given in terms of k and the corresponding simple zero. Various numerical examples with a proposed zero-finding algorithm are successfully confirmed with the use of symbolic and computational ability of Mathematica.
This paper investigates noise reduction performance and performs convergence analysis of a Variable Error Data Normalized Step-Size Least Mean Square(VEDNSS LMS) algorithm. Adopting VEDNSS LMS results in higher system complexity, but noise is reduced providing fast convergence speed Mathematical analysis demonstrates that tap coefficient misadjustment converges. This is confirmed by computer simulation with the proposed algorithm.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.6
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pp.481-488
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2022
This study proposes compensation methods for the initial position error and torque ripple in vector control of two-phase hybrid stepping motors. Stepping motors have an asymmetrical structure due to misalignment, such as the eccentricity generated by the manufacturing and assembly process. When vector control is applied using the position information measured by an incremental encoder attached to the rotor shaft of such stepping motors, the following problems occur. First, an initial position error occurs during the forced excitation process for the initial rotor position alignment. Second, torque ripple corresponding to the mechanical rotation frequency is generated. In this study, these non-ideal phenomena that occur in vector control of the stepping motor are analyzed, and compensation methods are proposed to eliminate them. The validity of the proposed initial position error and torque ripple compensation methods is verified through experiments on a two-phase hybrid stepping motor drive system.
In this paper, we analyze the location accuracy of real-time locating systems (RTLSs) in multipath environments in which the RTLSs comply with the ISO/IEC 24730-2 international standard. To analyze the location error of RTLS in multipath environments, we consider a direct path and indirect path, in which time and phase are delayed, and also white Gaussian noise is added. The location error depends strongly on both the noise level and phase difference under a low signal-to-noise ratio (SNR) regime, but only on the noise level under a high SNR regime. The phase difference effect can be minimized by matching it to the time delay difference at a ratio of 180 degrees per 1 chip time delay (Tc). At a relatively high SNR of 10 dB, a location error of less than 3 m is expected at any phase and time delay value of an indirect signal. At a low SNR regime, the location error range increases to 8.1 m at a 0.5 Tc, and to 7.3 m at a 1.5 Tc. However, if the correlation energy is accumulated for an 8-bit period, the location error can be reduced to 3.9 m and 2.5 m, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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