The regulation of currents in a three-phase load is an important issue for electric power systems. The most popular conventional method is a decoupling controller that compensates the coupling terms arising from DQ rotating frame transformation. Although the decoupling controller achieves decent performance in the absence of load parameter uncertainties, the variation of parameters causes performance to degrade intolerably. In this paper, we propose to use disturbance observer based controller to improve the control performance in spite of the parameter uncertainties. The computer simulation study validates the effectiveness of the proposed method.
In this paper, a transcoding algorithm for the Selectable Mode Vocoder (SMV) and the G.723.1 speech coder via direct parameter transformation is proposed. In contrast to the conventional tandem transcoding algorithm, the proposed algorithm converts the parameters of one coder to the Other Without going through the decoding md encoding process. The proposed algorithm is composed of four parts: the parameter decoding, line spectral pair (LSP) conversion, pitch period conversion, excitation conversion and rate selection. The evaluation results show that the proposed algorithm achieves equivalent speech quality to that of tandem transcoding with reduced computational complexity and delay.
In parametric surface interpolation, the choice of the parameter values to the set of scattered points makes a great deal of difference in the resulting surface. A new method is developed and tested for the parametrization in NURBS surface global interpolation. This method uses the parameter value at the maximal value of relevant rational basis function, to assign the parameter values to the arbitrary set of design data. This method gives us several important advantages in geometric modeling, the freedom of the selection of knot values, the feasible transformation of the data set to the matrix, the possibility of affinite transformation between the design data and generated surface, etc.
Kim, Jae-Hyuk;Park, Sang-Young;Kim, Young-Rok;Park, Eun-Seo;Jo, Jung-Hyun;Lim, Hyung-Chul;Park, Jang-Hyun;Park, Jong-Uk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제28권3호
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pp.183-192
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2011
The current study analyzes the effects of the scaling parameters of the batch unscented transformation on precision satellite orbit determination. Satellite laser ranging (SLR) data are used in the orbit determination algorithm, which consists of dynamics model, observation model and filtering algorithm composed of the batch unscented transformation. TOPEX/Poseidon SLR data are used by utilizing the normal point (NP) data observed from ground station. The filtering algorithm includes a repeated series of processes to determine the appropriate scaling parameters for the batch unscented transformation. To determine appropriate scaling parameters, general ranges of the scaling parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, k, $\lambda$ are established. Depending on the range settings, each parameter was assigned to the filtering algorithm at regular intervals. Appropriate scaling parameters are determined for observation data obtained from several observatories, by analyzing the relationship between tuning properties of the scaling parameters and estimated orbit precision. The orbit determination of satellite using the batch unscented transformation can achieve levels of accuracy within several tens of cm with the appropriate scaling parameters. The analyses in the present study give insights into the roles of scaling parameters in the batch unscented transformation method.
In this paper, we proposes a new fuzzy inference system for modeling nonlinear systems given input and output data. In the suggested fuzzy inference system, the number of fuzzy rules and parameter values of membership functions are automatically decided by using the kernel-based method. The kernel-based method individually performs linear transformation and kernel mapping. Linear transformation projects input space into linearly transformed input space. Kernel mapping projects linearly transformed input space into high dimensional feature space. The structure of the proposed fuzzy inference system is equal to a Takagi-Sugeno fuzzy model whose input variables are weighted linear combinations of input variables. In addition, the number of fuzzy rules can be reduced under the condition of optimizing a given criterion by adjusting linear transformation matrix and parameter values of kernel functions using the gradient descent method. Once a structure is selected, coefficients in consequent part are determined by the least square method. Simulated result illustrates the effectiveness of the proposed technique.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.33-39
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2013
반응변수의 변환을 고려하는 부분선형모형에서 이상치 문제는 선형모형에서와 마찬가지로 반응변수 변환모수의 추정에 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 부분선형모형에서 반응변수 변환 모수 추정과 이상치 탐지 과정이 수행되어야 하지만 모형에 포함된 비모수 함수의 비정형성에 따른 어려움이 크다. 본 연구에서는 부분선형모형의 비모수함수에 대한 추정과 순차적 검정, 최대절사우도추정 등과 같은 이상치 제거방법의 적용을 통하여 부분선형모형에서 이상치에 강건한 반응변수 변환 과정을 제안한다. 제안된 방법들은 모의실험과 예제를 통해 효과를 비교 검증한다.
In this paper, the numerical analysis of beam rest ing on hyperbolic Winkler elastic foundation by differential transformation is performed. Accordig to the change of parameter of hyperbolic Winkler elastic foundation, beam deformation is computed when the boundary conditions are clamped-clamped, pined-pined and clamped-free.
In this paper, the numerical analysis of beam resting on hyperbolic Winkler elastic foundation by differential transformation is performed. Accordig to the change of parameter of hyperbolic Winkler elastic foundation, beam deformation is computed when the boundary conditions are clamped-clamped, pined-pined and clamped-free.
In this paper, we study selecting a transformation so that the transformed variable is nearly symmetrically distributed. The large sample properties of an M-estimator of transformation parameter that is obtained by minimizing the integrated square of the imaginary part of the empirical characteristic function are investigated when a random sample is selected from some unspecified distribution. According to influence function calculations and Monte Carlo simulations, these estimates are less sensitive, than the normal model maximum likelihood estimates, to a few outliers.
For numerical evaluation of Cauchy principal value integrals, we present a simple rational function with a parameter satisfying some reasonable conditions. The proposed rational function is employed in coordinate transformation for accelerating the accuracy of the Gauss quadrature rule. The efficiency of the proposed rational transformation method is demonstrated by the numerical result of a selected test example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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