In this paper, design of an error model is presented in which the bias characteristic of the MEMS IMU is taken into consideration for performance enhancement of the MEMS IMU-based GPS/INS integrated navigation system. The drift bias of the MEMS IMU is modeled as a 1st-order Gauss-Markov (GM) process, and the autocorrelation function is obtained from the collected IMU data, and the correlation time is estimated from this. Prior to obtaining the autocorrelation function, the noise of IMU data is eliminated based on wavelet. As a result of simulation, it is represented that the parameters of error model can be estimated correctly only when a proper denoising is performed according to dynamic behavior of drift bias, and that the integrated navigation system based on error model, in which the drift bias is considered, provides more correct navigation performance compared to the integrated navigation system based on error model in which the drift bias is not considered.
A on-line optimization scheme based on model in a binary distillation process is proposed. A reduced-order model utilized the concept of collocation is used as a process model and the recursive prediction error method is employed to identify the reduced-order model. The concentrations of end products are controlled by nonlinear adaptive predictive control algorithm. The objective function is constructed to find optimum operate condition for saving utility cost. The proposed optimization is scheme is tested through simulation studies in 13-staged water-methanol distillation column.
This paper considers the problem of estimating the error distribution function in nonparametric regression models. Sufficient conditions are given under which the kernel estimator of the error distribution function based on nonparametric residuals satisfies the law of iterated logarithm.
The automatic radiopharmaceutical module consists of several 2-way valves, couple of syringes, gas supply unit, heating(cooling) unit and sensors to control the chemical reagents as well as to help the chemical reaction. In order to control the actuators of radiopharmaceutical module, the process is tabulated using spread sheet as like excel. Unlike the common program, a trivial error is too critical to allowed in the process because the error can lead to leak the radioactive reagent and to cause the synthesis equipment failure during synthesizing. Hence, the synthesis process has been validated using graphic simulation while the operator checks the whole process visually and undergoes trial and error. The verification of the synthesis process takes a long time and has a difficulty in finding the error. This study presents a methodology to verify the process algebraically while the radiopharmaceutical module is converted to the network model. The proposed method is validated using actual synthesis process.
The adaptive filter is proposed for the INS/GPS. The proposed filter can estimate the variance of the process noise using the residual of the filter. To verify the efficiency of the adaptive filter, it is applied to the loosely-coupled INS/CPS that employs the additive quaternion error model. Simulation results demonstrate that the proposed filter is more effective in estimating the attitude error than EKF.
Range-based wireless localization system must measure accurate range between a mobile node (MN) and reference nodes. However, non-line-of-sight (NLOS) error caused by the spatial structures disturbs the localization system obtaining the accurate range measurements. Localization methods using the range measurements including NLOS error yield large localization error. But filter-based localization methods can provide comparatively accurate location solution. Motivated by the accuracy of the filter-based localization method, a filter residual-based NLOS error estimation method is presented in this paper. Range measurement-based residual contains NLOS error. By considering this factor with NLOS error properties, NLOS error is mitigated. Also a process noise covariance matrix tuning method is presented to reduce the time-delay estimation error caused by the single dynamic model-based filter when the speed or moving direction of a MN changes, that is the used dynamic model is not fit the current dynamic of a MN. The presented methods are evaluated by simulation allowing direct comparison between different localization methods. The simulation results show that the presented filter is more accurate than the iterative least squares- and extended Kalman filter-based localization methods.
Yi, Heui-Seok;Hakchul Shin;Kim, Jeong-Hwan;Chonghun Han
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.69.2-69
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2002
Process measurements contain random and gross errors and the size estimation of gross errors is required for production accounting. Mixed integer programming technique had been applied to identify and estimate the gross errors simultaneously. However, the compensate model based on mixed integer programming used all measured variables or spanning tree as gross error candidates. This makes gross error estimation problem combinatorial or computationally expensive. Mixed integer programming with test statistics is proposed for computationally inexpensive gross error identification /estimation. The gross error candidates are identified by measurement test and the set of gross error candidates are...
The application of disinfection models on the plasma process was investigated. Nine empirical models were used to find an optimum model. The variation of parameters in model according to the operating conditions (first voltage, second voltage, air flow rate, pH) were investigated in order to explain the disinfection model. In this experiment, the DBD (dielectric barrier discharge) plasma reactor was used to inactivate Ralstonia Solanacearum which cause wilt in tomato plantation. Optimum disinfection models were chosen among the nine models by the application of statistical SSE (sum of squared error), RMSE (root mean sum of squared error), $r^2$ values on the experimental data using the GInaFiT software in Microsoft Excel. The optimum model was shown as Weibull+talil model followed by Log-linear+ Shoulder+Tail model. Two models were applied to the experimental data according to the variation of the operating conditions. In Weibull+talil model, Log10($N_o$), Log10($N_{res}$), ${\delta}$ and p values were examined. And in Log-linear+Shoulder+Tail model, the Log10($N_o$), Log10($N_{res}$), $k_{max}$, Sl values were calculated and examined.
Due to the large scale application of software systems, software reliability plays an important role in software developments. In this paper, a software reliability growth model (SRGM) is proposed. The testing time on the right is truncated in this model. The instantaneous failure rate, mean-value function, error detection rate, reliability of the software, estimation of parameters and the simple applications of this model are discussed .
Computer-generated holograms (CGH) are the core devices to solve the problem of freeform surface measurement. In view of the overlay error introduced in the manufacturing process of CGH, this paper proposes an evaluation model for analyzing the overlay error of CGH. The detection method of extracting CGH profile information by an ultra-depth of field micro-measurement system is presented. Furthermore, based on the detection method and technical scheme, the effect of overlay error on the wavefront accuracy of CGH can be evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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