In this paper, an adaptive fuzzy inference and HCM(Hard C-Means) clustering method are used for on-line fuzzy modeling of nonlinear and complex system. Here HCM clustering method is utilized for determining the initial parameter of membership function of fuzzy premise rules and also avoiding overflow phenomenon during the identification of consequence parameters. To obtain the on-line model structure of fuzzy systems. we use the recursive least square method for the consequent parameter identification. And the proposed on-line identification algorithm is carried out and is evaluated for sewage treatment process system.
This paper presents a discrete adaptive observer for MIMO system of an IM model in DQ reference model. The IM model in the stationary frame is discretized and it is transformed into the canonical observer form. The unknown parameter is choosen as rotor speed. The adaptive law for parameter adjustment is obtained as a set of recursive equations which are derived by utilizing an exponentially weighted normalized least-square method. The proposed adaptive observer converges rapidly and is also shown to track time-varying plant parameter quickly. Its effectiveness has been demonstrated by computer simulation.
We present the implementation of the adaptive filter for EMG signal processing using VHDL. For making ASIC, the basic FPU(floating point processor), e.g., adder, multiplier and divider, are implemented with VHDL. The FPU is simulated and the controller for the RLSL(recursive least square lattice) algorithm of the adaptive filter is implemented. Then FPU and the controller are linked and simulated. Finally the models are synthesized and the gate level is implemented.
Load models for the analysis and simulation of power system are often introduced when the more accurate result is required. This work presents a single expressed load model as T-equivalent circuit of induction motor, for the composite characteristics of various loads. The parameters of the proposed load model are identified based on the system identification method as Recursive Least Square identification method. Case study results show the accuracy of proposed load model, and compared with some field measurements.
This paper presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is proposed. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller. The proposed estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
In this paper, a novel design method of variable motor inetia in Induction motor drive system is proposed. The inertia of a load and a motor are estimated by using RLS (Recursive Least Square) algorithm. The speed controller is designed by Kharitonove theory of motor. The effectiveness of the proposed scheme is verified with simulation and experiments results.
This paper presents neural load torque observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
This paper presents a control design for networked control systems (NCS) with uncertain time delay using model matching. The dynamics of the time delay are approximated through the Pade linearization and the uncertain delay term is recursively estimated by the recursive least square (LS) algorithm. Computer simulation illustrates that the proposed control compares favorably with a recently published control approach.
DS/CDMA 시스템은 이동통신 시스템에서 다중경로, 고의적인 반방해 전파 및 동일대역폭을 공유하기 위한 다중 사용자에 의해 발생되는 협대역 간섭과 부가적인 백색가우시안 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 다계층 퍼셉트론을 기반으로 한 역전파 신경망을 이용한 정합필터 채널 모델이 DS/CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭을 고려하면서 신호 대 잡음비와 전송 전력비에 따른 컴퓨터시뮬레이션 결과는 역전파 신경망을 이용한 정합 필터의 비트 에러율이 직접 순차 확산 스펙트럼의 RAKE 수신기의 비트 에러 율보다 적음을 입증하였다.
This paper proposes a novel fault diagnosis scheme using parameter estimation of the stator resistance, especially in the case of the open-phase faults of PMSM drives. The stator resistance of PMSMs can be estimated by the recursive least square (RLS) algorithm in real time. Fault diagnosis is achieved by analyzing the estimated stator resistance of each phase according to the fault condition. The proposed fault diagnosis scheme is implemented without any extra devices. Moreover, the estimated parameter information can be used to improve the control performance. The feasibility of the proposed fault diagnosis scheme is verified by simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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