Tuning of the speed controller in the linear servo applications needs the accurate information of a mover mass including a load mass. Therefore this paper proposes the mass estimation method of a permanent magnet linear synchronous motor(PMLSM) applied at the vertical axis by using the recursive Least-Squares estimation algorithm. First, this paper derives the deterministic autoregressive moving average(DARMA) model of the mechanical dynamic system used at the vertical axis. Results obtained by the Matlab/Simulink simulation show that the mass of a PMLSM applied at the vertical axis can be accurately estimated both at no-load and at load.
이 연구의 목적은 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환(Unscented Transformation)을 사용한 후처리 배치 알고리즘을 소개하고, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치 필터와 반복 UKF 스무더(Iterative Unscented Kalman Filter Smoother)들과 비교하여 추정 방법 간의 성능비교와 장단점을 분석하는 것이다. 연구에 사용된 위성 궤도 결정시스템의 동역학 방정식은 지구의 비대칭 중력장의 영향, 대기항력, 태양복사압 및 달과 태양의 중력으로 구성되었다. 관측 데이터로는 지상국으로부터 측정한 위성의 거리, 방위각과 고도각이 사용되었다. 특히, 비선형성의 영향에 대한 추정 방법 간의 성능과 장단점의 비교를 위해 위성의 포기 궤도오차별, 관측데이터의 관측 잡음의 크기별 테스트를 수행하였다. 이 연구를 통해 소개된, 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환 기반의 후처리 배치 필터는, 비선형성의 특징이 증대된 상황에서 기존의 후처리 배치 알고리즘들에 비해 초기 궤도오차별, 관측데이터 잡음의 크기별 테스트 시 평균적으로 각각 약 5%와 12%정도의 정밀도 향상결과를 보였다. 또한, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치필터가 발산한 상황에서도, 수렴성을 확보하는 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 그러므로 Unscented 변환 기반의 후처리 배치필터가 인공위성 궤도 결정 시스템에 효율적으로 사용할 수 있음을 제시하였다.
초음파를 이용하여 인체 조직의 특성을 알아내는 방법은 매우 광범위하게 응용되어 오고있다. 그 중에서 초음파를 발생시킨 후 반사되어 되돌아오는 신호를 측정하여 그 감쇠 정도로부터 조직의 특성을 추정하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 감쇠현상은 발생된 초음파가 조직 내에서 흡수 또는 산란현상을 거치면서 주파수가 변이를 일으키기 때문에 발생한다. 따라서, 조직의 감쇠 특성을 알아내기 위해서, 주파수의 함수로 근사할 수 있는 감쇠 계수(attenuation coefficient)를 이용하여 시간에 따라 달라지는 주파수 변화를 추정한다. 그러나, 기존의 Ah(Auto-Regressive) 모델을 통한 시간영역 및 주파수 영역에서의 추정 방법을 사용하면 잡음이 존재하는 상황에서 시변 신호를 추정하는데 성능이 많이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서, 가변 망각 인자와 재귀적인 TLS(Total Least Squares) 방법을 사용하여 시간에 따라 변하는 신호를 정확하게 추정하고 잡음환경에도 강인한 알고리듬을 제안하였다. 또한, 제안된 알고리듬은 추정 성능을 향상시킬 뿐 아니라 감쇠정도의 강약에 관계없이 망각인자의 값을 적응적으로 변화시켜 동작하는 장점을 가진다.
In this paper, IIR structures are proposed to reduce the computation complexity of the secondary-pass estimation in active noise control(ANC) systems. However, there are stability problems of using IIR models to reduce the computation complexity in ANC systems. To overcome these problems, we propose a stabilizing procedure of recursive least mean squares (RLMS) algorithms for eatimating the parameters of IIR models of the secondary path transfer functions. The multichannel ANC systems are implemented by using the TMS320C6713 DSP board to test the performance of computation complexity and stability of the proposed methods. Comparing the IIR filters with the FIR filters, the IIR filters can reduce 50[%] of the computation and obtain similar noise reduction result.
인공신경 회로망과 통계적 방법을 이용하여 오존 형성의 예측에 관한 연구를 수행하였다. 파라미터 평가방법으로는 실시간 파라미터를 평가하기 위하여 ELS 및 RML 방법이 사용되었으며 오존 형성의 모델로는 ARMAX 모델을 사용하였다. 또한 3층 구조를 갖는 인공신경 회로망 방법을 이용하여 오존 형성의 예측 시험을 수행하였으며 본 연구에 사용된 통계적 방법의 성능을 평가하기 위하여 오존 형성의 예측결과를 실제 자료와 비교 분석을 하였다. 실제 자료와의 비교를 통하여 파라미터 평가 방법 및 인공신경 회로망 방법에 근거한 예측방법이 제한된 예측 구간 내에서 만족할 만한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
In this paper, we suggest a noise estimation method for speech enhancement in nonstationary noisy environments. The proposed method consists of the following two main processes. First, in order to receive fewer affect of variable signals, a best fitting regression line is used, which is obtained by applying a least squares method to coefficient magnitudes in a node with a uniform wavelet packet transform. Next, in order to update the noise estimation efficiently, a differential forgetting factor and a correlation coefficient per subband are used, where subband is employed for applying the weighted value according to the change of signals. In particular, this method has the ability to update the noise estimation by using the estimated noise at the previous frame only, without utilizing the statistical information of long past frames and explicit nonspeech frames by voice activity detector. In objective assessments, it was observed that the performance of the proposed method was better than that of the compared (minima controlled recursive averaging, weighted average) methods. Furthermore, the method showed a reliable result even at low SNR.
In this paper, a new method for the online estimation of equivalent series resistances (ESR) of the DC-link capacitors in induction machine (IM) drive systems with a front-end diode rectifier is proposed, where the ESR estimation is conducted during the regenerative operating mode of the induction machine. In the first place, a regulated AC current component is injected into the q-axis current component of the induction machine, which induces the current and voltage ripple components in the DC-link. By processing these AC signals through digital filters, the ESR can be estimated by a recursive least squares (RLS) algorithm. To acquire the AC voltage across the ESR, the DC-link voltage needs to be measured at a double sampling frequency. In addition, the ESR current is simply reconstructed from the stator currents and switching states of the inverter. Experimental results have shown that the estimation error of the ESR is about 1.2%, which is quite acceptable for condition monitoring of the capacitor.
System identification and damage detection for structural health monitoring have received considerable attention. Various time domain analysis methodologies based on measured vibration data of structures have been proposed. Among them, recursive least-squares estimation of structural parameters which is also known as parametric Kalman filter (PKF) approach has been studied. However, the conventional PKF requires that all the external excitations (inputs) be available. On the other hand, structural uncertainties are inevitable for civil infrastructures, it is necessary to develop approaches for probabilistic damage detection of structures. In this paper, a parametric Kalman filter with unknown inputs (PKF-UI) is proposed for the simultaneous identification of structural parameters and the unmeasured external inputs. Analytical recursive formulations of the proposed PKF-UI are derived based on the conventional PKF. Two scenarios of linear observation equations and nonlinear observation equations are discussed, respectively. Such a straightforward derivation of PKF-UI is not available in the literature. Then, the proposed PKF-UI is utilized for probabilistic damage detection of structures by considering the uncertainties of structural parameters. Structural damage index and the damage probability are derived from the statistical values of the identified structural parameters of intact and damaged structure. Some numerical examples are used to validate the proposed method.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권4호
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pp.179-187
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2019
This study aims to investigate the effects of market commonality and resource similarity on price competition and the recursive consequences in the Korean lodging market. Price comparison among hotels in the same geographic market has been facilitated through the development of information technology, rendering little search cost of consumers. While the literature implies the heterogeneous price attack and response among hotels, a limited number of empirical researches focus on the asymmetric and recursive pattern in the competitive dynamics. This study empirically examines the price interactions in the Korean lodging market based on the theoretical framework of competitive price interactions and countervailing power. Demonstrating superiority to the spatial lag model and the ordinary least squares in the estimation, the results from spatial error model suggest that the hotels with longer operational history pose an asymmetric impact on the price of the newer hotels. The asymmetry is also found in chain hotels over the independent, further implying the possibility of predatory pricing. The findings of this study provide the evidence of a hierarchical structure in the price competition, with different countervailing power by the resources of the hotels. Theoretical and managerial implications are discussed, with suggestions for future study.
시변 신호 추적 특성을 향상시키기 위하여, Gauss-Newton Variable Forgetting Factor RLS (GN-VFF-RLS) Algorithm을 제안한다. 최적화된 망각인자를 가정한 기존의 RLS 알고리듬과 비교하여, 제안된 방법은 특히 신호의 변화가 급격히 일어날 경우 주목할만한 추정 성능의 향상을 보여준다. 제안된 알고리듬의 시변 추정 특성을 신호 대 잡음비와 시변 정도에 대하여 모의 실험하고 기존의 추정 알고리듬들과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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