Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.1091-1102
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2003
The Weibull variate is commonly used as a lifetime distribution in reliability applications. Estimation of parameters is revisited in the two-parameter Weibull distribution. The method of product spacings, the method of quantile estimates and the method of least squares are applied to this distribution. A comparative study between a simple minded estimate, the maximum likelihood estimate, the product spacings estimate, the quantile estimate, the least squares estimate, and the adjusted least squares estimate is presented.
Currently, batteries use commonly as energy sources for mobile electric devices. Due to the high density of energy, the energy storage state of a battery is very important information. To know the battery's energy storage state, it is necessary to find out the open state voltage of the battery. The open state voltage calculates with a mathematical model, but the computation of the real time state is complicated and requires many calculations. Therefore, the state observer designs to estimate in real time the battery open-circuit voltage as disturbance including model error. Using the estimated open voltage and applying it to the state estimation algorithm, we can estimate the charge. In this study, we first estimate the open-circuit voltage and design an estimation algorithm for estimating the state of battery charge. This includes errors in the system model and has a robust characteristic to noise. It is possible to increase the precision of the charge state estimation.
Kim, Jong Hwa;Ha, Yun Su;Lim, Jae Kwon;Seo, Soo Kyung
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권7호
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pp.919-926
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2012
In order to control a LTI(Linear Time Invariant) system subjected to system noise and measurement noise, first of all, it is necessary to estimate the state of system with reliability. Kalman filtering technique has been widely used to estimate the state of the stochastic LTI system with stationary noise characteristics because of its estimation ability versus algorithm simplicity. However, it often fails to estimate the state of the LTI system of which system parameter uncertainty exists partly and/or input uncertainty exists. In this paper, a new estimation technique based on Kalman filter is suggested for stochastic LTI system under parameter uncertainty and/or input uncertainty. A fuzzy estimation algorithm against uncertainties is introduced so as to compensate the state estimate filtered by Kalman filter. In order to verify the state estimation performance of the suggested technique, several simulations are accomplished.
Estimating the accurate internal state of lithium ion batteries to increase their safety and efficiency is crucial. Various algorithms are used to estimate the internal state of a lithium ion battery, such as the extended Kalman filter and sliding mode observer. A state-space model is essential in using algorithms to estimate the internal state of a battery. Two principal methods are used to express the state-space model, namely, continuous time and discrete time. In this work, the extended Kalman filter is employed to estimate the internal state of a battery. Moreover, this work presents and analyzes the estimation performance of algorithms consisting of a continuous time state-space model and a discrete time state-space model through static and dynamic profiles.
본 논문에서는 슬관절 의지 장치의 무릎 각도 제어를 통해 보행 상태를 추론하는 방법을 제안한다. 슬관절 의지의 제어에서 절대위치 엔코더를 이용해 무릎의 각도를 측정하고, 스트레인 게이지를 통해 발바닥의 부하를 측정하여 현재 보행 상태를 추론할 수 있다. 본 논문에서는 2개의 센서를 사용하여 현재 보행 상태를 4가지 상태로 추론하는 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안된 방법의 유효성을 보였다.
In this paper, the observer based nonlinear state feedback controller has been developed to control the pressures of the oxygen and the hydrogen in the PEM(Proton Exchange Membrane) fuel cell system. Nonlinear model of the PEM fuel cell system was introduced to study the design problems of the state observer and model based controller. A cascade observer using the filtering technique was used to estimate the pressure derivatives of the cathode and the anode in the system. In order to estimate the pressures of the cathode and the anode, the sliding mode observer was designed by using these pressure derivatives. To estimate the oxygen pressure and the hydrogen pressure in the system, the nonlinear state observer was designed by using the cathode pressure estimates and the anode it. These results will be very useful to design the state feedback controller. The validity of the proposed observers and the controller has been investigated by using the Lyapunov's stability analysis strategy.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.328-333
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1996
In this paper, we propose a new method to estimate robot position without landmark. At first, it is studied to estimate robot state using Markov decision rule. And, a matching method is discussed for estimating current position more accurately under the estimated current state. At second, we combine or fuse the matching method with the POMDP method in order to estimate the position under a dynamically changing environment. Finally we will show that our method can estimate the position precisely and robustly of which error are not cumulated through simulation results.
Saitov, Dilshat;Choi, Jeong Won;Park, Ju Hyun;Lee, Suk Gyu
대한임베디드공학회논문지
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제3권2호
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pp.102-108
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2008
This paper describes a mapping and localization based on wave algorithm[11] and Kalman filter for effective SLAM. Each robot in a multi robot system has its own task such as building a map for its local position. By combining their data into a shared map, the robot scans actively seek to verify their relative locations. For simultaneous localization the algorithm which is well known as Kalman Filter (KF) is used. For modelling the robot position we wish to know three parameters (x, y coordinates and its orientation) which can be combined into a vector called a state variable vector. The Kalman Filter is a smart way to integrate measurement data into an estimate by recognizing that measurements are noisy and that sometimes they should ignored or have only a small effect on the state estimate. In addition to an estimate of the state variable vector, the algorithm provides an estimate of the state variable vector uncertainty i.e. how confident the estimate is, given the value for the amount of error in it.
블라인드 채널 등화 시 신호 추정의 신뢰도는 등화기의 수렴 속도와 정상상태 성능을 결정한다. 그러므로 신호 추정에 사용되는 비선형 추정기와 기준 신호가 적절히 선택되어야 한다. 이 논문에서는 신호 추정의 신뢰도를 높이기 위해 신호 추정에 성긴 신호점과 촘촘한 신호점을 각각 적용하여 두 오차를 구하고, 두 오차의 상대적 신뢰도를 산출, 이를 활용하여 등화기를 차등적으로 적응시켰다. 이때 두 오차를 번갈아 적용하여 두 동작 모드를 완만하게 결합하였다. 모의실험을 통하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 빠른 과도상태 수렴과 낮은 정상상태 오차를 달성하는 것을 보였다.
The dynamics of unobservable short rate are frequently estimated directly by using a proxy. We estimate the biases resulting from this practice ("proxy problem"). To solve this problem, State-Space models have been proposed by many researchers. State-Space models have been used to estimate the unobservable variables from the observable variables in econometrics. However, applications of State-Space models often result in a misleading interpretation of the underlying processes especially when the absorbability of the State-Space model and the assumption of noise processes in the state vector are not properly considered. In this study, we propose the exact State-Space model that properly considers the faults of previous researchers to solve the proxy problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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