The most popular speech feature used in speech recognition today is the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) algorithm, which could reflect the perception characteristics of the human ear more accurately than other parameters. This paper adopts MFCC and its first order difference, which could reflect the dynamic character of speech signal, as synthetical parametric representation. Furthermore, we quote Dynamic Time Warping (DTW) algorithm to search match paths in the pattern recognition process. We use the software "GoldWave" to record English digitals in the lab environments and the simulation results indicate the algorithm has higher recognition accuracy than others using LPCC, etc. as character parameters in the experiment for Digital Isolated Word Recognition (DIWR) system.
This paper describes a real time algorithm for blood flow estimation of LDF(laser Doppler flowmeter). Many algorithms for blood flow estimation are using power spectral density of Doppler signal by blood flow. In these research, the fast Fourier transformation is used to estimate power spectral density. This is a block processing procedure rather than real time processing. The algorithm in this paper used parametric spectral estimation. This has real time capability by estimation of AR(autoregressive) parameters sample by sample, and has smoothing power spectrum. Also, the frequency resolution is not limited by number of samples used to estimate AR parameter. Another advantage of this algorithm is that AR model enhance SNR.
This paper studies the identification of a combustion model, which is used to design a linear controller of a steam generation quantity and harmful exhaust gases of a Refuse Incineration Plant(RIP). Even though the RIP has strong nonlinearities and complexities, it is identified as a MIMO parametric ARX model from experimental input-output data sets. Unknown model parameters are decided from experimental input-output data sets, using system identification algorithm based on Instrumental Variables(IV) method. It is shown that the identified model well approximates the input-output combustion characteristics.
In this paper, we propose a method which control parametric uncertainty systems using PID controller by fuzzy auto tuning. We get the error and the error change rate of plant output correspond to the initial value of parameter using the Ziegler-Nickols tuning and determine the new proportional gain$(K_p)$ and the integral time $(T_i)$ from fuzzy tuner by the error and error change rate of plant output as a membership function of fuzzy theory. The Fuzzy Auto-tuning algorithm for PID controller operate to adapt variable parameter of plant in parametric uncertainty systems. It is shown this method considerably improve the transient response at computer simulation.
VSS identification approach is based on following concept, i.e. while in sliding motion, the switching of control inputs refects system uncertainites. Therefore, if there exist some operations that make the information form the switiching control inputs be achievable, then the unknown parameters can be actually identification mechanisms which can fully make use of the available information. Two different types of VSS identifiers are taken into consideration. The first type uses adjustable model whose structure is similar to that of identified systems. From the viewpoint of contro, this type of VSS identifiers may be regraded as direct identifier vecause the identified system is handled as an open loop. On the other hand, if the identified system is controlable in the sense of VSS(sliding mode can be generated through chosing control inputs), the second type of VSS identifier, the indirect VSS identifier, can be constructed according to the linerized system strucutre while staying in sliding mode. Therefroe it can be applied to some nonlinear systems which are not linear in parametric space by general identification algorithms, whereas linear in parametric space when sliding mode is existed.
This paper presents parametric study of long-rod penetration. Influences of yield stress of penetrator and target material on the penetration results such as crater size and penetrator residual length are contemplated. Numerical experiments are carried out with varying the value of static yield stress of materials. Lagrangian explicit code NET2D was used to perform parametric study. Element eroding algorithm was used to properly simulate long-rod penetration. Analytic and empirical model of long-rod penetration and Taylor test are used to explain the relationships of parameter and simulation results.
Sensor fault detection and isolation problems subject to H_/$H_{\infty}$, performance are concerned for linear time-invariant systems with time delay in a state and parametric uncertainties. To that end, a model-based observer bank approach is pursued. The design conditions for both continuous- and discrete-time cases are formulated in terms of matrix inequalities, which are then converted to the problems solvable via an algorithm involving convex optimization.
The Z-map model which is quite similar to the non-parametric patch is widely used to describe the shape of a surface because of its simplicity. Despite the inherent advantage of z-map model. it has drawbacks that there exists difficulty in expressing the vertical walls and its related contact treatment method. In the region of vertical walls, there is a convergence problem in searching the contact point. In this study a contact point finding scheme is presented, based on the z value of the z-map model on the sheet normal direction. To show the utility of this scheme a compared with the experimental results. The effects of the Z-map grid distances and the interpolations of the inside Z-map value are also discussed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.407-422
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2004
A new method for the design of predictive controllers for SISO systems is presented. The proposed technique allows uncertainties and constraints to be concluded in the design of the control law. The goal is to design, at each sample instant, a predictive feedback control law that minimizes a performance measure and guarantees of constraints are satisfied for a set of models that describes the system to be controlled. The predictive controller consists of a finite horizon parametric-optimization problem with an additional constraint over the manipulated variable behavior. This is an end-constraint based approach that ensures the exponential stability of the closed-loop system. The inclusion of this additional constraint, in the on-line optimization algorithm, enables robust stability properties to be demonstrated for the closed-loop system. This is the case even though constraints and disturbances are present. Finally, simulation results are presented using a nonlinear continuous stirred tank reactor model.
The $LiBr-H_{2}O$ absorption process on a horizontal tube has been analyzed using the numerical method which incorporates the fully elliptic Navier-Stokes equations for the momentum equations, the energy and mass-diffusion equations. On a staggered grid, the SIMPLER algorithm with the QUICK scheme is used to solve these equations along with the MAC method for the free surface tracking. With the assumption that the absorbent is linear, calculations have been made for various inlet temperature and flow-rate conditions. The detailed results of the parametric study, such as the temperature, concentration, absorption mass flux and wall heat flux distributions are presented. The self-sustained feature of the absorption process is clearly elaborated. The analyses have also been carried out for multiple tube arrangement and the results show that the absorption rate converges after a few tube rows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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