Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.12
no.6
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pp.609-615
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2000
The energy conservation is one of the most important issues in recent years. Especially, the energy conservation through improved control strategies is one of the most highly possible area to be implemented in the near future. The energy conservation of the ice storage system can be accomplished through the improved control strategies. A real time building load prediction algorithm was developed. The expected highest and the lowest outdoor temperature of the next day were used to estimate the next day outdoor temperature profile. The measured dry bulb temperature and the measured building load were used to estimate system parameters by using the on-line weighted recursive least square method. The estimated hourly outdoor temperatures and the estimated hourly system parameters were used to predict the next day hourly building loads. In order to see the effectiveness of the building load prediction algorithm, two different types of building models were selected and analysed. The simulation results show less than 1% in error for the prediction of the next day building loads. Therefore, this algorithm may successfully be used for the development of improved control algorithms of the ice storage system.
This study proposes an inverse estimation method for the input forces of a fixed beam structural system. The estimator includes the fuzzy Kalman Filter (FKF) technology and the fuzzy weighted recursive least square method (FWRLSM). In the estimation method, the effective estimator are accelerated and weighted by the fuzzy accelerating and weighting factors proposed based on the fuzzy logic inference system. By directly synthesizing the robust filter technology with the estimator, this study presents an efficient robust forgetting zone, which is capable of providing a reasonable trade-off between the tracking capability and the flexibility against noises. The period input of the fixed beam structure system can be effectively estimated by using this method to promote the reliability of the dynamic performance analysis. The simulation results are compared by alternating between the constant and adaptive and fuzzy weighting factors. The results demonstrate that the application of the presented method to the fixed beam structure system is successful.
In this paper, we propose the AWLS/MFT (Adaptive Weighed Least Squares/ Modulation Function Technique) devised by A. E. Pearson et al. for the transfer function estimation of a modal system and investigate the performance of several algorithms, the Gram matrix method, a Luenberger Observer (LO), Least Squares (LS), and Recursive Least Squares (RLS), for the estimation of initial conditions. With the benefit of the Modulation Function Technique (MFT), we can separate the estimation problem into two phases: the transfer function parameters are estimated in the first phase, and the initial conditions are estimated in the second phase. The LO method produces excellent IC estimates in the noise free case, but the other three methods show better performance in the noisy case. Finally, we compared our result with the Prony based method. In the noisy case, the AWLS and one of the three methods - Gram matrix, LS, and RLS- show better performance in the output Signal to Error Ratio (SER) aspect than the Prony based method under the same simulation conditions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.8
no.1
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pp.65-70
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1984
A recursive parameter estimation method is applied to spindle deflection model during boring process. The spindle infeed rate is then determined to preserve the diametral tolerance of bore. This estimation method is further extended to adaptive control by application of the variance perturbation method. The results of computer simulation attest that the proposed method renders the optimal cutting conditions, maintaining the diametral accuracy of bore, regardless of parameter fluctuations. The proposed method necessitating only post-process measurements features that initialization of parameter guess values in simple, a priori knowledge on parameter variations is not needed and the accurate estimation of optimal spindle infeed rate is obtained, even if the parameter estimation may be poor.
Signal averaging technique to improve signal-to-noise ratio has widely been used in various fields, especially in electrophysiology. Estimation of the EP(evoked potential) signal using the conventional averaging method fails to correctly reconstruct the original signal under EEG(electroencephalogram) noise especial]y when the latency times of the evoked potential are not identical. Therefore, a technique based on the bispectrum averaging was proposed for recovering signal waveform from a set o noisy signals with variable signal dalay. In this paper an improved bispectrum estimation technique of the RP signal is proposed using a confidence thresholding of the EP signal in frequency domain in which energy distribution of the EP signal is usually not uniform. The suggested technique is coupled with the conventional bispectrum estimation technique such as least square method and recursive method. Some results with simulated data and real EP signal are shown.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.515-520
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2004
In this paper, a passive telemetry RF capacitive humidity sensor system using a RLSE(Recursive Least Square Estimation) technique is proposed. To overcome these trouble problems such as a power limitation and a estimation complexity that the general passive telemetry sensor system including It chip has, the principle of inductive coupling was applied to the modeling of a passive telemetry RF capacitive humidity sensor system and its capacitance was estimatedd by the RLSE algorithm. Specially, by introducing the optimal forgetting factor, we showed that the accuracy of its estimation was improved even in the time varying system and also the convergence time was reduced.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.5
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pp.52-61
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1993
This paper deals with adaptive control method of a robot manipulator with one-flexible link. ARMA model is used as a prediction and estimation model, and adaptive control scheme consists of parameter estimation part and adaptive controller. Parameter estimation part estimates ARMA model's coefficients by using recursive least-squares(RLS) algorithm and generates the predicted output. Variable forgetting factor (VFF) is introduced to achieve an efficient estimation, and adaptive controller consists of reference model, error dynamics model and minimum prediction error controller. An optimal input is obtained by minimizing input torque, it's successive input change and the error between the predicted output and the reference output.
To achieve higher reliability in the modular multilevel converters (MMC) for HVDC transmission systems, the internal condition of the DC capacitors of the submodules (SM) needs to be monitored regularly. For an online estimation of the SM capacitance, a controlled AC current with double the fundamental frequency is injected into the circulating current loop of the MMC, which results in current and voltage ripples in the SM capacitors. The capacitor currents are calculated from the arm currents and their switching states. By processing these AC voltage and current components with digital filters, their capacitances are estimated by a recursive least square (RLS) algorithm. The validity of the proposed scheme has been verified by simulation results for a 300-MW, 300-kV HVDC system. In addition, its feasibility has been verified by experimental results obtained with a reduced-scale prototype. It has been shown that the estimation errors for both the simulation and experimental tests are 1.32% at maximum.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.45
no.3
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pp.399-406
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1996
This paper presents a method of hierarchical state estimation of the time-varying linear systems via Block-pulse function(BPF). When we estimate the state of the systems where noise is considered, it is very difficult to obtain the solutions because minimum error variance matrix having a form of matrix nonlinear differential equations is included in the filter gain calculation. Therefore, hierarchical approach is adapted to transpose matrix nonlinear differential equations to a sum of low order state space equation from and Block-pulse functions are used for solving each low order state space equation in the form of simple and recursive algebraic equation. We believe that presented methods are very attractive nd proper for state estimation of time-varying linear systems on account of its simplicity and computational convenience. (author). 13 refs., 10 figs.
The purpose of image sequence coding is to reduce the spatio-temporal redundancies. For the spatial redundancies, we can use the transform coding such as DCT. In this paper, the optical flow method is applied to solve the problem of temporal redundancies. There are several estimation methods like block matching method and pel-recursive method. Block matching method is easy for a hardware implementation because of the computational simplicity. So, it is now used as the estimation method in MPEG-l, MPEG-2, and H.261. We compared the merits and demerits of the optical flow method and the block matching method in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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