In this paper, a force estimation method is proposed for the sensorless force control. For this, a disturbance observer is applied to each joint of an n degrees of freedom manipulator to obtain a simple equivalent robot dynamics(SERD) being represented as an n independent double integrator system. To estimate the output of disturbance observer in the absence of external force, the observer estimator is designed, where the uncertain parameters of the robot manipulator are adjusted by gradient method to minimize the output between the disturbance observer and the observer estimator. When the external force is exerted, the external force is estimated using the difference between the output of disturbance observer which include the external torque signal and that of observer estimator. And then, a force controller is designed for force feedback control employing the estimated force signal. To verify the effectiveness of the proposed force estimation method, several numerical examples are illustrated for the 2-axis planar type robot manipulator.
This paper presents a maximum power point tracking algorithm for Photovoltaic array using only instantaneous output current information. The conventional Hill climbing method of peak power tracking has a disadvantage of oscillations about the maximum power point. To overcome this problem, we have developed a algorithm, that will estimate the duty ratio corresponding to maximum power operation of solar cell. The estimation of the optimal duty ratio involves, finding the duty ratio at which integral value of output current is maximum. For the estimation, we have used the well know Lagrange's interpolation method. This method can track maximum power point quickly even for changing solar insolations and avoids oscillations after reaching the maximum power point.
In the materialistic societies, individuals get money return according to the importance of their roles. But unlike wage workers who are engaged in market production , housewives engaged in home production do not get that return. It is because the result of home production is not transacted in the market and the price is not given to it, so the value of home production is not estimated. Hence this study trcognizes again the value of home production, suggests the estimation methods of it in input and output based on home production systems and attempts to actualize those methods socially. This home production develops the human attributes of family members to act as a member of a society and potentially contributes to home income and Gross National Products, so it has social and economic value. In spite of that significance, the value of home production is not estimated, so its nor recognized and housewives engaged in home production are not acknowledged their ability. Hence based on home production systems form input to output, this study suggested opportunity cost method and market cost method in input, method by saving money expenditure, hybrid method and method by comparing with market in output.
This paper presents a maximum power point tracking algorithm for Photovoltaic array using only instantaneous output current information. The conventional Hill climbing method of peak power tracking has a disadvantage of oscillations about the maximum power point. To overcome this problem, we have developed an algorithm that will estimate the duty ratio corresponding to maximum power operation of solar cell. The estimation of the optimal duty ratio involves, finding the duty ratio at which integral value of output current is maximum. For the estimation, we have used the well know Lagrange's interpolation method. This method can track maximum power point quickly even for changing solar isolation and avoids oscillations after reaching the maximum power point.
Parameter estimation of induction motor for vector control presented in this paper can be easily implemented and applied to inverters in the industrial field, because it needs no additional hardware such as voltage sensor and measuring equipment. At first, the stator resistance including switching loss of inverter is measured by simple voltage-current equation. Next, in pre-magnetization of machine by imposing the d-axis constant field-current, q-axis torque current is forced to the machine until its speed feedback reachs to pre-defined level of speed limit. At this time, we can measure the rotor time-constant by decreasing the distorted output-voltage of inverter. At last, stator inductance, transient inductance, and moment of inertia can be measured by the relationship of output voltage, output torque and speed feedback. The validity and usufulness of this method is verified by experimental results.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.228-231
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2000
A hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. The control input for the system in the HFC is a convex combination of the FLC's output in transient state and PlD's output in steady state by a fuzzy variable. The HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance than any other controller. A auto-tuning algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller using genetic algorithms. The algorithms estimates automatical Iy the optimal values of scaling factors, PID parameters and membership function parameters of fuzzy control rules. Especially, in order to auto-tune scaling factors and PID parameters of HFC using GA three kinds of estimation modes are effectively utilized. The HFCs are applied to the second process with time-delay. Computer simulations are conducted at step input and the performances of systems are evaluated and also discussed in ITAE(Integral of the Time multiplied by the Absolute value of Error ) and other ways.
A linear-prediction-based blind equalization algorithm for single-input single-output (SISO) finite impulse response/infinite impulse response (FIR/IIR) channels is proposed. The new algorithm is based on second-order statistics, and it does not require channel order estimation. By oversampling the channel output, the SISO channel model is converted to a special single-input multiple-output (SIMO) model. Two forward linear predictors with consecutive prediction delays are applied to the subchannel outputs of the SIMO model. It is demonstrated that the partial parameters of the SIMO model can be estimated from the difference between the prediction errors when the length of the predictors is sufficiently large. The sufficient filter length for achieving the optimal prediction is also derived. Based on the estimated parameters, both batch and adaptive minimum-mean-square-error equalizers are developed. The performance of the proposed equalizers is evaluated by computer simulations and compared with existing algorithms.
Because of ocean waves, swell, steering corrections, etc, the hydrophones of a towed array will not live along a straight line. However the degradation of bearing estimation performance occurs when beamforming is carried out on the hydrophone outputs of an acoustic towed array which is not straight. So it is required to estimate the shape of the array for the improved beamformer output. In this paper, an iterative array shape estimation technique is presented, which is based on the use of the least squares polynomial fitting to the data from heading sensors. The estimation error and the influence of deformations on the performance of the conventional beamformer output are investigated. Finally, the suggested method is applied to the real system in order to investigate the applicability.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.10
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pp.2275-2284
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2015
In this paper, the Walsh coded orthogonal training signals for 4 × 4 multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems are designed and the channel estimation equations are derived as a closed form, taking account of the inter training signal interference problems caused by the multi-path delayed signals. The performances of the proposed channel estimation method are analyzed and compared with the conventional methods[9,14] by using computer simulation. The simulation results show that the proposed methods has better performances, compared with the conventional methods[9,14]. As a result, the proposed method can be used for MIMO-OFDM systems with null sub-carriers.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.7
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pp.1239-1247
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2015
In frequency-division duplex (FDD) massive multiple-input multiple-output (MIMO) system, the computational complexity of downlink channel estimation is proportional to the number of antennas at a base station. Therefore, effective channel estimation techniques may have to be studied. In this paper, novel channel estimation algorithms using adaptive techniques such as Kalman and least mean square (LMS) filters are proposed in a channel model with temporal and spatial correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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