Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.7
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pp.644-649
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2006
In this paper, a methodology for estimating the model parameters of a discrete-time system and tuning a digital PID controller based on the estimated model and a genetic algorithm is presented. To deal with optimization problems regarding parameter estimation and controller tuning, pseudo-parallel genetic algorithms(PPGAs) are used. The parameters of a discrete-time system are estimated using both the model adjustment technique and a PPGA. The digital PID controller is described by the pulse transfer function and then its three gains are tuned based on both the model reference technique and another PPGA. A set of experimental works on two processes are carried out to illustrate the performance of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2005.06a
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pp.314-320
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2005
In this paper, a methodology for estimating the parameters of a discrete-time system and designing a digital PID controller based on the estimated model and a genetic algorithm is presented. To deal with optimization problems occurring regarding parameter estimation and controller design, a pseudo parallel genetic algorithm (PPGA) is used. The parameters of a discrete-time system are estimated using both the model technique and a PPGA. The digital PID controller is described by the pulse transfer function and its parameters are tuned based on both the model reference technique and another PPGA. A set of experimental works on two processes are carried out to illustrate the performance of the proposed method.
This paper proposes the algorithm for the initial pole-position estimation of a surface PM-LSM, which is carried out under the pseudo-position control with-out a pole sensor and is insensitive to the motor parameters. This algorithm is based on the principle that the initial pole-position is calculated by the reverse trigonometric-function using the two reference currents, which are informed from the speed controller. The effectiveness of the proposed algorithm is confirmed by the arithmetical analysis and the experiment. IPP is well estimated within a satisfied moving-distance and a shorter estimation taken-time even if large disturbance such as cogging and friction are existed.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.4
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pp.209-215
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2022
This paper proposes a novel approach for training an unsupervised depth estimation algorithm. The objective of unsupervised depth estimation is to estimate pixel-wise distances from camera without external supervision. While most previous works focus on model architectures, loss functions, and masking methods for considering dynamic objects, this paper focuses on the training framework to effectively use depth cue. The main loss function of unsupervised depth estimation algorithms is known as the photometric error. In this paper, we claim that direct depth cue is more effective than the photometric error. To obtain the direct depth cue, we adopt the technique of knowledge distillation which is a teacher-student learning framework. We train a teacher network based on a previous unsupervised method, and its depth predictions are utilized as pseudo labels. The pseudo labels are employed to train a student network. In experiments, our proposed algorithm shows a comparable performance with the state-of-the-art algorithm, and we demonstrate that our teacher-student framework is effective in the problem of unsupervised depth estimation.
In the present paper, firstly we obtain the general expression of the canal hypersurfaces that are formed as the envelope of a family of pseudo hyperspheres, pseudo hyperbolic hyperspheres and null hyper-cones whose centers lie on a non-null curve with non-null Frenet vector fields in E41 and give their some geometric invariants such as unit normal vector fields, Gaussian curvatures, mean curvatures and principal curvatures. Also, we give some results about their flatness and minimality conditions and Weingarten canal hypersurfaces. Also, we obtain these characterizations for tubular hypersurfaces in E41 by taking constant radius function and finally, we construct some examples and visualize them with the aid of Mathematica.
Park, Hyunju;Lee, Byung-Yoon;Tahk, Min-Jea;Yoo, Dong-Wan
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.2
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pp.204-213
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2016
A differential game theory based approach is used to develop an automated maneuver generation algorithm for Within Visual Range (WVR) air-to-air combat of unmanned combat aerial vehicles (UCAVs). The algorithm follows hierarchical decisionmaking structure and performs scoring function matrix calculation based on differential game theory to find the optimal maneuvers against dynamic and challenging combat situation. The score, implying how much air superiority the UCAV has, is computed from the predicted relative geometry, relative distance and velocity of two aircrafts. Security strategy is applied at the decision-making step. Additionally, a barrier function is implemented to keep the airplanes above the altitude lower bound. To shorten the simulation time to make the algorithm more real-time, a moving horizon method is implemented. An F-16 pseudo 6-DOF model is used for realistic simulation. The combat maneuver generation algorithm is verified through three dimensional simulations.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.10a
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pp.495-502
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2003
This study proposed the Probability Density Function (PDF) interpolation technique to evaluate the seismic fragility curves as a function of the return period. Seismic fragility curves have been developed as a function of seismic intensities such as peak ground acceleration, peak pound velocity, and pseudo-velocity spectrum. The return period of design earthquakes, however, can be more useful among those seismic intensity measurements, because the seismic hazard curves are generally represented with a return period of design earthquakes and the seismic design codes also require to consider the return period of design earthquake spectrum for a specific site. In this respect the PDF interpolation technique is proposed to evaluate the seismic fragility curves as a function of return period. Seismic fragility curves based on the return period are compared with ones based on the peak ground acceleration for the bridge model.
This paper presents a technique for estimating discharge rating curve parameters. In typical practical applications, the original non-linear rating curve is transformed into a simple linear regression model by log-transforming the measurement without examining the effect of log transformation. The model of pseudo-likelihood estimation is developed in this study to deal with heteroscedasticity of residuals in the original non-linear model. The parameters of rating curves and variance functions of errors are simultaneously estimated by the pseudo-likelihood estimation(P-LE) method. Simulated annealing, a global optimization technique, is adapted to minimize the log likelihood of the weighted residuals. The P-LE model was then applied to a hypothetical site where stage-discharge data were generated by incorporating various errors. Results of the P-LE model show reduced error values and narrower confidence intervals than those of the common log-transform linear least squares(LT-LR) model. Also, the limit of water levels for segmentation of discharge rating curve is estimated in the process of P-LE using the Heaviside function. Finally, model performance of the conventional log-transformed linear regression and the developed model, P-LE are computed and compared. After statistical simulation, the developed method is then applied to the real data sets from 5 gauge stations in the Geum River basin. It can be suggested that this developed strategy is applied to real sites to successfully determine weights taking into account error distributions from the observed discharge data.
The MTF(Modulation Transfer Function) is one of quality assesment factors to evaluate the performance of satellite images. Image restoration is needed for MTF compensation, but it is an ill-posed problem and doesn't have a certain solution. Lots of filters were suggested to solve this problem, such as Inverse Filter(IF), Pseudo Inverse Filter(PIF) and Wiener Filter(WF). The most commonly used filter is a WF, but it has a limitation on distinguishing signal and noise. The L-curve-based Modified Wiener Filter(MWF) is a solution technique using a Tikhonov regularization method. The L-curve is used for estimating an optimal regularization parameter. The image restoration was performed with Dubaisat-1 images for PIF, WF, and MWF. It is found that the image restored with MWF results in more improved MTF by 20.93% and 10.85% than PIF and WF, respectively.
Seismic waveform inversion can be solved by using the classical Gauss-Newton method, which needs to construct the huge Hessian by the directly computed Jacobian. The property of Hessian mainly depends upon a source and receiver aperture, a velocity model, an illumination Bone and a frequency content of source wavelet. In this paper, we try to invert the Marmousi seismic data by controlling the huge Hessian appearing in the Gauss-Newton method. Wemake the two kinds of he approximate Hessian. One is the banded Hessian and the other is the approximate Hessian with automatic gain function. One is that the 1st updated velocity model from the banded Hessian is nearly the same of the result from the full approximate Hessian. The other is that the stability using the automatic gain function is more improved than that without automatic gain control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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