본 논문에서는 자동조종장치를 장착한 무인항공기의 시스템 식별을 위한 비행시험기법에 대해 기술하였다. 종운동 및 횡/방향운동 구동입력으로는 멀티스텝 입력을 이용하였다. 각 운동모드에 대해 주파수역 해석을 통해 최적의 입력시간을 설정하였다. 무인항공기의 자동조종장치를 탑재한 비행조종컴퓨터를 이용하여 프로그래밍 모드에서의 비행시험방법으로 종운동과 횡/방향운동의 분리를 통해 시스템 식별을 위한 최적의 자료를 제공하고 있다. 또한 설계치에 근사한 정확한 구동입력을 인가하여 보다 높은 입력주파수를 확보할 수 있었다. 비행시험에서는 안정된 대기상태에서 반복적인 시행을 수행하였으며, 향상된 비행체 탑재 자료저장장치를 이용하여 고품질의 비행자료를 확보하였다. 본 비행시험 기법을 적용하여 획득한 비행자료는 무인항공기의 시스템 식별을 위한 비행자료로 이용되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.495-513
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2020
The correlation identification of the subsurface is a novel electrical prospecting method which could suppress stochastic noise. This method is increasingly being utilized by geophysicists. It achieves the frequency response of the underground media through division of the cross spectrum of the input & output signal and the auto spectrum of the input signal. This is subject to the spectral leakage when the cross spectrum and the auto spectrum are computed from cross correlation and autocorrelation function by Discrete Fourier Transformation (DFT, "To obtain an accurate frequency response of the earth system, we propose an improved correlation identification method which uses all phase Fast Fourier Transform (APFFT) to acquire the cross spectrum and the auto spectrum. Simulation and engineering application results show that compared to existing correlation identification algorithm the new approach demonstrates more precise frequency response, especially the phase response of the system under identification.
A dynamic system identification technique based on the topology optimization method is developed. The specific problem in consideration is the damage location identification of a plate structure using the Frequency Response Function (FRF) of a damaged structure. In this work, the identification problem is formulated as a topology optimization problem. The importance of using anti-resonance information in addition to using resonance information is addressed. Though a simple problem was considered here, the possibility of using the topology optimization for damage identification is investigated lot the first time.
Recently demands for the speech technology-based products targeted for the mobile terminals such as cellular phones and PDA are rapidly increasing. And voting-based speaker identification algorithm is known to have a good performance in the mobile environment, since it works well with small amount of speaker training data. In this paper, we proposed a method to improve the performance of this voting based speaker identification system by using the observation confidence value which is derived from the function of SNR each frame. The proposed method is evaluated with ETRI cellular phone DB which is made for the speaker recognition task. The experimental results show that the proposed method has better performance of 2-3% identification rate than the conventional GMM method.
An on-line system identification scheme of unknown system is proposed based on a Laguerre models representation. The unknown parameters are detemined using recursive least-square identification. The proposed method have the advantage that an unknown system can be modelled without structural knowledge and assumption about the true model order and time delay. Therefore, the proposed method can make the design procedure very when compared to widely-used conventional method.
In this paper, the authors propose a new method for improving identification method of linear system by us-ing M-transform. The authors has recently proposed a new mettled for linear system identification by use of M-transform. In this method, the input signal n(i) must have the same period N as that of the M-sequence. When N becomes large, it will take a long time to compute. To overcome this difficulty, we propose a new approach of system identification by using a small size matrix. The results of simulation show a good agreement with the theoretical considerations.
The neural network approach has been shown to be a general scheme for nonlinear dynamical system identification. Unfortunately the error surface of a Multilayer Neural Network(MNN) that widely used is often highly complex. This is a disadvantage and potential traps may exist in the identification procedure. The objective of this paper is to identify a nonlinear dynamical systems based on Radial Basis Function Networks(RBFN). The learning with RBFN is fast and precise. This paper discusses RBFN as identification procedure is based on a nonlinear dynamical systems. and A design method of model follow control system based on RBFN controller is developed. As a result of applying this method to inverted pendulum, the simulation has shown that RBFN can be used as identification and control of nonlinear dynamical systems effectively.
This paper investigates the identification of discrete time nonlinear system using neural networks with two hidden layers. A New learning method of both NNI and NNC is proposed. For control of the dynamical system we use two neural networks, one for identification and the other for control, and proposed NN control system is based on a framework of MRC. We define a closed loop error. In the proposed learning method, the identification error and the closed loop error are utilized to train the NNI, whareas the control error and the closed loop error are used to train the NNC, The simulation results show that the identification and control schemes suggested are practically feasible and effective.
It is not easy to experimentally obtain the FRF (Frequency Response Function) matrix corresponding to a full set of DOFs (degrees of freedom) for a dynamic system. Utilizing FRF data measured at specific positions, with DOFs less than that of the system, as constraints to describe a damaged system, this study identifies parameter matrices such as mass, stiffness and damping matrices of the system, and provides a damage identification method from their variations. The proposed parameter identification method is compared to Lee and Kim's method and Fritzen's method. The validity of the proposed damage identification method is illustrated in a simple dynamic system.
In this paper, in order to protect music copyrights, we propose a music identification system which is scalable to the number of pieces of registered music and robust to signal-level variations of registered music. For its implementation, we define the new concepts of 'music word' and 'music phoneme' as recognition units to construct 'music acoustic models'. Then, with these concepts, we apply the HMM-based framework used in continuous speech recognition to identify the music. Each music file is transformed to a sequence of 39-dimensional vectors. This sequence of vectors is represented as ordered states with Gaussian mixtures. These ordered states are trained using Baum-Welch re-estimation method. Music files with a suspicious copyright are also transformed to a sequence of vectors. Then, the most probable music file is identified using Viterbi algorithm through the music identification network. We implemented a music identification system for 1,000 MP3 music files and tested this system with variations in terms of MP3 bit rate and music speed rate. Our proposed music identification system demonstrates robust performance to signal variations. In addition, scalability of this system is independent of the number of registered music files, since our system is based on HMM method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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