점진적 광자 매핑 방식은 복잡한 전역 조명 효과를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 그러나 샘플이 유한한 경우, 반경 축소비율 변수에 의해 분산과 편향 값이 크게 영향 받는다. 유한한 샘플을 사용한 렌더링 결과의 픽셀 오류 및 기울기를 추정하여 추정된 기울기를 기반으로 반경 축소비율을 결정하는 최적의 매개변수를 학습할 수 있다면, 렌더링 된 이미지의 오류를 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 점진적 광자 매핑 방식을 통한 렌더링과 매개변수 학습이 동시에 될 수 있도록 기울기를 추정하고 추정된 기울기를 유한 차분법을 통해 계산된 기울기와 비교하여 검증한다. 본 논문에서 추정된 기울기는 향후 점진적 광자 매핑 방식의 렌더링과 매개변수 추정을 동시에 수행하는 온라인 학습 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper proposes a novel active noise control (ANC) approach that uses an IIR filter and neural network techniques to effectively reduce interior noise. We construct a multiple-channel IIR filter module which is a linearly augmented framework with a generic IIR model to generate a primary control signal. A three-layer perceptron neural network is employed for establishing a secondary-path model to represent air channels among noise fields. Since the IIR module and neural network are connected in series, the output of an IIR filter is transferred forward to the neural model to generate a final ANC signal. A gradient descent optimization based learning algorithm is analytically derived for the optimal selection of the ANC parameter vectors. Moreover, re-estimation of partial parameter vectors in the ANC system is proposed for online learning. Lastly, we present the results of a numerical study to test our ANC methodology with realistic interior noise measurement obtained from Korean railway trains.
Dhanalakshmi, K.;Umapathy, M.;Ezhilarasi, D.;Bandyopadhyay, B.
Smart Structures and Systems
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제8권4호
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pp.367-384
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2011
This paper presents the design and experimental evaluation of fast output sampling feedback controller to minimize structural vibration of a cantilever beam using Shape Memory Alloy (SMA) wires as control actuators and piezoceramics as sensor and disturbance actuator. Linear dynamic models of the smart cantilever beam are obtained using online recursive least square parameter estimation. A digital control system that consists of $Simulink^{TM}$ modeling software and dSPACE DS1104 controller board is used for identification and control. The effectiveness of the controller is shown through simulation and experimentation by exciting the structure at resonance.
위상제어 정류기 시스템에서 예측전류제어는 전류 응답속도가 매우 빠르고 오버슈트가 없는 것으로 알려져 있다. 하지만 전원과 부하의 전압 전류방정식에 의존하는 예측전류제어는 부하 파라메터 값이 틀릴 경우 전류지령 값과 피드백 사이에 정상상태 오차를 보이게 된다. 본 논문에서는 디지털 순시치 샘플링과 최소자승법을 이용하여 온라인으로 부하의 파라메터를 추정하는 알고리즘을 제안하였고, 이를 이용하여 예측전류제어를 수행함으로써 빠르고 정밀한 전류제어응답을 보였다.
A SMPMSM drive system is a typical nonlinear system with time-varying parameters and unmodeled dynamics. The speed outer loop and current inner loop control structures are coupled and coexist with various disturbances, which makes the speed control of SMPMSM drive systems challenging. First, an ultra-local model of a PMSM driving system is established online based on the algebraic estimation method of model-free control. Second, based on the backstepping control framework, model-free adaptive integral backstepping (MF-AIB) control is proposed. This scheme is applied to the permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive system of an electric vehicle for the first time. The validity of the proposed control scheme is verified by system simulations and experimental results obtained from a SMPMSM drive system bench test.
In this paper, phase shedding algorithm that measuring to converter's input and output parameter during real-time to control the number of driving converters is proposed. The proposed phase-shedding algorithm drives the DVR power supply with the optimal converter's combination without the loss calculation curve and the lookup table in which the efficiency is measured in advance. The proposed algorithm was implemented through a digital controller and verified in a two-modular LLC converter with a single rated power of 60 Win a 120 W DVR power supply system. Experimental results are presented to prove the validity of the proposed algorithm.
To maintain safety and reliability of reactors, redundant sensors are usually used to measure critical variables and estimate their averaged time-dependency. Nonhealthy sensors can badly influence the estimation result of the process variable. Since online condition monitoring was introduced, the online cross-calibration method has been widely used to detect any anomaly of sensor readings among the redundant group. The cross-calibration method has four main averaging techniques: simple averaging, band averaging, weighted averaging, and parity space averaging (PSA). PSA is used to weigh redundant signals based on their error bounds and their band consistency. Using the consistency weighting factor (C), PSA assigns more weight to consistent signals that have shared bands, based on how many bands they share, and gives inconsistent signals of very low weight. In this article, three approaches are introduced for improving the PSA technique: the first is to add another consistency factor, so called trend consistency (TC), to include a consideration of the preserving of any characteristic edge that reflects the behavior of equipment/component measured by the process parameter; the second approach proposes replacing the error bound/accuracy based weighting factor ($W^a$) with a weighting factor based on the Euclidean distance ($W^d$), and the third approach proposes applying $W^d$, TC, and C, all together. Cold neutron source data sets of four redundant hydrogen pressure transmitters from a research reactor were used to perform the validation and verification. Results showed that the second and third modified approaches lead to reasonable improvement of the PSA technique. All approaches implemented in this study were similar in that they have the capability to (1) identify and isolate a drifted sensor that should undergo calibration, (2) identify a faulty sensor/s due to long and continuous missing data range, and (3) identify a healthy sensor.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권3호
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pp.272-275
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2014
An improved fuzzy Kalman filtering speed estimation scheme was proposed by means of measuring stator side voltage and current value based on vector control state equation of induction motor. The designed fuzzy adaptive controller conducted recursive online correction of measurement noise covariance matrix by monitoring the ratio of theory residuals and actual residuals to make it approach real noise level gradually, allowing the filter to perform optimal estimation to improve estimation accuracy of EKF. Meanwhile, co-simulation scheme based on MATLAB and Ansoft was proposed in order to improve simulation accuracy. Field-circuit coupling problems of induction motor under the action of vector control were solved and the parameter optimization accuracy was improved dramatically. The simulation and experimental results show that this algorithm has a strong ability to inhibit the random measurement noise. It is able to estimate motor speed accurately, and has superior static and dynamic characteristics.
The objective of this paper is to develop on-line system parameter estimation and damage detection technique from the response measurements through using the Recursive Covariance-Driven Stochastic Subspace identification (RSSI-COV) approach. To reduce the effect of noise on the results of identification, discussion on the pre-processing of data using recursive singular spectrum analysis (rSSA) is presented to remove the noise contaminant measurements so as to enhance the stability of data analysis. Through the application of rSSA-SSI-COV to the vibration measurement of bridge during scouring experiment, the ability of the proposed algorithm was proved to be robust to the noise perturbations and offers a very good online tracking capability. The accuracy and robustness offered by rSSA-SSI-COV provides a key to obtain the evidence of imminent bridge settlement and a very stable modal frequency tracking which makes it possible for early warning. The peak values of the identified $1^{st}$ mode shape slope ratio has shown to be a good indicator for damage location, meanwhile, the drastic movements of the peak of $2^{nd}$ mode slope ratio could be used as another feature to indicate imminent pier settlement.
Hassani, Faezeh Arab;Payam, Amir Farrokh;Fathipour, Morteza
Smart Structures and Systems
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제6권1호
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pp.1-16
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2010
This paper presents a novel smart MEMS accelerometer which employs a hybrid control algorithm and an estimator. This scheme is realized by adding a sliding-mode controller to a conventional PID closed loop system to achieve higher stability and higher dynamic range and to prevent pull-in phenomena by preventing finger displacement from passing a maximum preset value as well as adding an adaptive nonlinear observer to a conventional PID closed loop system. This estimator is used for online estimation of the parameter variations for MEMS accelerometers and gives the capability of self testing to the system. The analysis of convergence and resolution show that while the proposed control scheme satisfies these criteria it also keeps resolution performance better than what is normally obtained in conventional PID controllers. The performance of the proposed hybrid controller investigated here is validated by computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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