• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.547-550
• /
• 2004

본 논문은 시스템 인식에서 RLS의 성능을 높이기 위한 한 방법으로 UDU 행렬 분해법을 바탕으로 한 recursive total least squares (RTLS) algorithm을 제안한다. 기존의 RTLS는 Power Method에 의거해서 recursive하게 만든 형태이어서 RLS와 거의 같은 구조이다. 그러나 본 논문에서는 일반적인 Power Method가 rank-1 update를 이용하기 때문에 ill-condition에 빠질 가능성이 높은 점을 감안하여, UDU 행렬 분해법을 사용한 RTLS방법을 제안하고, 그를 시스템 인식에 적용한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
• /
• pp.457-460
• /
• 1996

An adaptive pH control is developed to manipulate the nonlinearities and time-varying properties of pH systems. In this research, we estimate two adjustable parameters by using the recursive least squares method and a nonlinear PI controller is used to control pH systems based on the estimated two parameters.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
• /
• pp.451-455
• /
• 1987

In this Paper, recursive least-squares lattice algorithms for prewindowed given data case are considered, and some experimental results to linear prediction, the sequence of monthly electrical power sales is taken as time series, am presented.

• 응용통계연구
• /
• 제5권2호
• /
• pp.283-292
• /
• 1992

개인용 컴퓨터의 보급이 급격히 늘어남에 따라 자료의 통계분석에 개인용 컴퓨터가 많이 이용되고 있다. 컴퓨터의 하드웨어가 하루가 다르게 발전하고 있음으로 웬만큼 많은 양의 자료를 분석하는 데에는 컴퓨터의 기억용량이나 처리속도등이 문제되지는 않는다. 자료가 축차적(sequentially)으로 주어질 때 어떤 통계량을 계산하기 위하여 매번 전체 자료를 다시 읽어야 한다면 이는 번거로운 작업이 될 것이며 기억용량의 낭비임에 틀림없다. 이러한 문제점을 S/W 적인 입장에서 해결하고자 하는 노력이 바로 갱신 알고리즘(Updating Algorithm)이다. 이 연구에서는 몇가지 통계량에 대한 갱신 알고리즘들을 알아보고 그들의 특성을 밝힘으로써 소형 및 개인용 컴퓨터를 이용하여서도 많은 양의 자료분석이 가능하도록 하고자 한다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
• /
• 제15권3호
• /
• pp.8-13
• /
• 2018

This paper presents a phase portrait analysis-based safety control algorithm for excavators, using adaptive sliding mode control. Since working postures and material types cause the excavator's rotational inertia to vary, the rotational inertia was estimated, and this estimation was used to design an adaptive sliding mode controller for collision avoidance of the excavator. In order to estimate the rotational inertia, the recursive least-squares estimation with multiple forgetting was applied with the information of the swing velocity of the excavator. For realistic evaluation, an actual working scenario-based performance evaluation was conducted. Based on the estimated rotational inertia and an analysis of estimation errors, sliding mode control inputs were computed. The actual working scenario-based performance evaluation of the designed safety algorithm was conducted, and the results showed that the developed safety control algorithm can efficiently avoid a collision with an object in consideration of rotational inertia variations.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제14권4호
• /
• pp.276-287
• /
• 2014

Neural fuzzy system (NFS) is basically a fuzzy system that has been equipped with learning capability adapted from the learning idea used in neural networks. Due to their outstanding system modeling capability, NFS have been widely employed in various applications. In this article, we intend to discuss several ideas regarding the learning of NFS for modeling systems. The first issue discussed here is about structure learning techniques. Various ideas used in the literature are introduced and discussed. The second issue is about the use of recurrent networks in NFS to model dynamic systems. The discussion about the performance of such systems will be given. It can be found that such a delay feedback can only bring one order to the system not all possible order as claimed in the literature. Finally, the mechanisms and relative learning performance of with the use of the recursive least squares (RLS) algorithm are reported and discussed. The analyses will be on the effects of interactions among rules. Two kinds of systems are considered. They are the strict rules and generalized rules and have difference variances for membership functions. With those observations in our study, several suggestions regarding the use of the RLS algorithm in NFS are presented.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
• /
• pp.357-360
• /
• 2002

혈관에 흐르는 혈류 속도의 측정은 혈압 및 심박수와 관련된 혈류의 역학적 변화를 관찰하는 데 있어서 주로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 혈류 속도는 일반적으로 도플러 효과에 의하여 주파수가 변화하는 현상을 이용하여 추정하게 된다. 그런데 기존의 주파수 추정 방법들은 시불변 시스템을 가정하고 있지만 실제 혈관 속은 혈구가 일정하지 않은 속도를 갖는 시변 시스템이라 할 수 있기 때문에 이러한 시변 특성이 강한 경우 기존의 방법을 이용하게 되면 그 성능이 저하되는 경향을 보인다. 또 피시험자의 몸 상태에 따라서 서로 다른 주파수 변화 추이를 보이므로 하나의 고정 변수로써 최적화된 성능을 기대하기도 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 시변 시스템에서 좋은 성능을 갖는 가변 망각 인자(variable forgetting factor, VFF)를 사용한 순환적인 완전 최소 자승법(recursive total least squares, RTLS) 기법을 이용한 주파수 추정 방법을 제안한다. RTLS란 TLS 기법을 순차적으로 계산하는 방법으로 시변 적응력을 향상시키는 방법이다. 또한 이 기법에 가변 망각 인자(VFF)를 적용시키는 것은 시변 시스템에서 외부적인 변화에 대하여 좀더 효율적으로 대응할 수 있기 위함이다. 기존의 방법과 성능 비교를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 그 결과 시변 시스템에서 본 논문에서 제안한 VFF를 이 용한 RTLS 기법이 보다 향상된 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.2382-2390
• /
• 2007

본 논문에서는 비선형 앰프를 선형화 하는 다항식에 기반한 사전왜곡 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 다항식 기반 방식과는 다르게 사후왜곡기의 도움 없이 직접 학습 방식으로 사전왜곡 계수를 추정한다. 먼저 앰프의 특성이 부분 선형으로 가정하여 알고리즘이 유도되고, 다음에 이 알고리즘을 앰프에 대한 어떠한 가정이 필요없는 구조로 변경한다. 제안된 사전왜곡기는 복소 계수를 가지는 다항식으로 구성되며 다항식의 계수는 RLS(recursive least squares)에 기반하여 찾게 된다. 컴퓨터 모의실험에 의하면 제안된 직접방식의 알고리즘이 기존의 간접 학습 방식에 비해 앰프의 초기 계수나 포화 영역에서 강인한 특성을 보인다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제53권6호
• /
• pp.2038-2045
• /
• 2021

The main objective of this work is to propose a reliable routine standard operation procedures (SOP) for structural health monitoring and diagnosis of nuclear power plants (NPPs). At present, NPPs have monitoring systems that can be used to obtain the quantitative health record of containment (CTMT) buildings through system identification technology. However, because the measurement signals are often interfered with by noise, the identification results may introduce erroneous conclusions if the measured data is directly adopted. Therefore, this paper recommends the SOP for signal screening and the required identification procedures to identify the dynamic characteristics of the CTMT of NPPs. In the SOP, three recommend methods are proposed including the Recursive Least Squares (RLS), the Observer Kalman Filter Identification/Eigensystem Realization Algorithm (OKID/ERA), and the Frequency Response Function (FRF). The identification results can be verified by comparing the results of different methods. Finally, a preliminary CTMT healthy record can be established based on the limited number of earthquake records. It can be served as the quantitative reference to expedite the restart procedure. If the fundamental frequency of the CTMT drops significantly after the Operating Basis Earthquake and Safe Shutdown Earthquake (OBE/SSE), it means that the restart actions suggested by the regulatory guide should be taken in place immediately.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.18-23
• /
• 2010

RLS (Recursive Least Squares) 알고리즘은 적응 알고리즘의 대표적인 알고리즘이다. 하지만, 기본적인 RLS 알고리즘은 빠르게 움직이는 신호와 같은 비정상 (non-stationary) 신호환경에서는 좋은 성능을 가질 수 없다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 가변 망각 인자를 가지는 RLS 알고리즘이 등장하였으나, 기존의 가변 망각 인자 RLS 알고리즘은 연산량이 너무 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여, 상대적으로 적은 연산량으로 AFF-RLS 알고리즘과 비슷한 성능을 내는 RLS 알고리즘을 제안한다.