A magnetic flux saturation model of Synchronous Reluctance Motors (SynRMs) and a parameter estimation method are proposed at standstill. The proposed magnetic flux model includes the nonlinear relationship between the current and the magnetic flux for self-saturation and cross-saturation. Voltage is injected at standstill to estimate the magnetic flux saturation model. Voltages are injected into the d-axis and q-axis to obtain data on self-saturation. Subsequently, voltages are simultaneously injected into the d-q axis to obtain data on cross-saturation. On the basis of the measured current and the calculated magnetic flux, the parameters of the proposed model are estimated using the least square method (LSM). Simulation and experiment were performed on a 1.5-kW SynRM to verify the proposed method. The proposed model can be used to create a high-efficiency operation table, a sensorless algorithm, and a current controller to improve the control performance of a motor.
몰수체의 운동을 정확하게 예측하기 위해서는 동적 모형의 비선형 구조를 선택하고, 이에 해당하는 조종계수를 모형 시험을 통해 추정하여야 한다. 모형 구조가 주어지면 조종계수들의 값만이 미지수가 되어 추정은 표준 최소 자승 문제로 정식화될 수 있다. 불행하게도 몰수체들의 비선형모형 구조는 거의 알려지지 않고 있다. 따라서, 모형 시험에서 측정된 자료들로부터 운동 방정식의 구조를 결정하는 방법을 개발하여 계수 추정 절차에 중요한 한 부분으로 포함시켜야 한다. 본 연구에서는 모형 시험 결과 해석을 위해 널리 사용되고 있는 최소 자승 알고리즘과 그 성능평가법에 대해 살펴보고, Gram-Schmidt에 의한 직교 분리법에 기초를 둔 계수 식별 알고리즘을 매우 단순하고 효과적으로 구조 선택법과 계수 추정법을 결합할 수 있도록 확장하였다. 마지막으로 시뮬레이션과 실제 몰수체에 대한 모형 시험 자료로의 적용을 통해 이 기법의 성능을 검증하였다. 결론적으로 본 연구의 방법은 모형 시험 결과로부터 효율적으로 운동 방정식의 구조를 식별하고 조종 계수를 추정함을 확인하였다.
비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 동정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
본 논문에서는 고속 적응적 영상 복원 필터를 소개한다. 이 필터는 압축된 영상의 복원 과정에서 발생하는 블록화 현상을 효율적으로 제거하기 위해 블록 분류라는 방법을 사용한다. 각 블록의 에지 방향은 이산 코사인 변환(DCT) 계수를 사용하여 분류되고 각 방향에 대응하는 제한적 최소 제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터는 블록의 본원에 사용된다. 이 복원 필터는, 일련의 코딩 과정에서 양자화 연산이 비선형이고 다대일 매핑 연산자라는 관찰에 근거한다. 다음으로, 비선형과 공간 가변적 열화 연산자를 제거하기 위해 제한적 최적화 기법을 소개한다. 그리고 본 논문에서 제안된 복원 필터는 실시간 처리를 위하여 생략형 FIR 필터의 형태로 구현된다. 이것은 HDTV, DVD 그리고 화상회의 시스템에서 복구 영상의 후처리 과정에 적합하다.
본 논문에서는 900 MHz 대역에서 동작하는 RF 전력증폭기의 선형성 향상을 위한 디지털 전치 왜곡을 구현하였다. 비선형 인덱싱 함수로 tanh를 사용하여 디지털 전치 왜곡을 구현하여, 신호 진폭에 비례하는 인덱싱 함수로 구현하기 이전의 디지털 전치 왜곡과 비교하여 선형성 향상을 검증하였다. 디지털 전치 왜곡은 Look-up Table(LUT) 방식으로 구현하였으며, 시뮬레이션을 위하여 전력증폭기의 모델링은 Saleh 모델을 적용하였고, 실제 측정을 위하여 상용 증폭기를 사용하였다. LUT의 크기는 256개의 Table로 구현하였으며, 추정을 위한 적응형 알고리즘으로는 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 방법을 사용하여 인접 채널 누설비(ACLR)를 15 dB까지 개선시킬 수 있었다.
This study identified a linear time-invariant mathematical model of each stand of a five-stand tandem cold mill. Two model identification methods are applied to construct a linear model of each stand of the tandem cold mill. For the model identification the input-output data that have interstand interference property in tandem cold rolling are obtained from a nonlinear simulator of the tandem cold mill. And a linear model of each stand is identified with N4SD(numerical algorithms for subspace state space system identification) method based on a state-space model and Least Square algorithm based on a transfer function. Furthermore a modeling error of the tandem cold mill is quantitatively analyzed from a maximum singular value plot of error function between an identified nominal model and uncertain model. In conclusion the comparison of the output signals between the existing Taylor linearized model the identified linear model and the nonlinear model of the tandem cold mill shows the accuracy and the applicability of the proposed identified model.
본 연구는 최적설계에 사용되는 역섭동법을 구조물의 손상탐지에 적용하였다. 이 방법은 손상의 위치를 정확하게 탐지하기 위하여 미지수보다 많은 수의 구속조건이 필요하므로, 최적설계와는 달리 비선형 회소자승법을 수치기법에 사용한다. 한편 손상탐지의 경우, 모든 자유도의 응답이 측정가능한 것은 아니며 제한된 수의 센서에서 부분적인 진동모드만 측정할 수 있다. 이처럼 부분적인 정보를 사용하여, 손상진단을 성공적으로 수행하기 위해서는 사용될 센서의 수와 위치를 결정하는 연구가 매우 중요한다. 본 논문에서는 센서의 개수가 결정되었을 때, 손상탐지에 적합한 센서 위치의 선정방법에 관하여 연구하였다. 이러한 연구의 결과로 순차적 소거법이 역섭동법을 이용한 손상탐지에 가장 적합한 센서위치의 선정방법임을 수치 예에서 확인하였다.
This paper proposes an on-line estimation algorithm of internal resistance of Li-ion battery based on the recursive least squares method to prevent the overvoltage and undervoltage casing degradation of life cycle of battery. An equivalent circuit model with single time constant is adopted, and under assumptions that the terminal voltage, current and SOC are measured accurately, the discrete time based nonlinear equation of the model can be converted to the linear equation which can be applied to recursive least squares method. Since the coefficients of the discrete time linear equation can be expressed by the parameters of the equivalent circuit model, it is shown that an internal resistance (Ri) can be estimated in real time using the least square method.
In this paper real-time estimation methods for identifying the tire-road friction coefficient are presented. Taking advantage of the Magic Formula Tire Model, the similarity technique and the specific model for the vehicle dynamics, a reduced order observer/filtered-regressor-based method is proposed. The Proposed method is evaluated on simulations of a full-vehicle model with an eight state nonlinear vehicle/transmission model and nonlinear suspension model. It has been shown through simulations that it is possible to estimate the tire-road friction from measurements of engine rpm, transmission output speed and wheel speeds using the proposed identification method. The proposed method can be used as a useful option as a part of vehicle collision warning/avoidance systems and will be useful in the implementation of a warning algorithm since the tire-road friction can be estimated only using RPM sensors.
This paper presents online neural control approach for nonlinear mechanical systems with random friction nature. We construct neural auxiliary control to compensate a control error in online for overcoming friction effect which reduces control performance in real-time implementation. Friction dynamics is estimated by using online least square(LS) method, which is utilized for online learning of the neural network. We accomplish computer simulation for evaluating the proposed control approach comparing offline control method to demonstrate its superiority.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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