In this paper, an intelligent robust control system (IRCS) for precision tracking control of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The IRCS comprises a recurrent wavelet-based interval type-2 fuzzy-neural-network controller (RWIT2FNNC), an RWIT2FNN estimator (RWIT2FNNE) and a compensated controller. The RWIT2FNNC combines the merits of a self-constructing interval type-2 fuzzy logic system, a recurrent neural network and a wavelet neural network. Moreover, it performs the structure and parameter-learning concurrently. The RWIT2FNNC is used as the main tracking controller to mimic the ideal control law (ICL) while the RWIT2FNNE is developed to approximate an unknown dynamic function including the lumped parameter uncertainty. Furthermore, the compensated controller is designed to achieve $L_2$ tracking performance with a desired attenuation level and to deal with uncertainties including approximation errors, optimal parameter vectors and higher order terms in the Taylor series. Moreover, the adaptive learning algorithms for the compensated controller and the RWIT2FNNE are derived by using the Lyapunov stability theorem to train the parameters of the RWIT2FNNE online. A computer simulation and an experimental system are developed to validate the effectiveness of the proposed IRCS. All of the control algorithms are implemented on a TMS320C31 DSP-based control computer. The simulation and experimental results confirm that the IRCS grants robust performance and precise response regardless of load disturbances and PMSM parameters uncertainties.
원격탐사 자료 기반의 식생지수 시계열 자료를 이용함에 있어서 가장 중요한 것은 구름이나 에어로졸에 의한 자료의 품질저하 문제이다. 이 연구에서는 MODIS09 지표 분광반사도 자료를 이용하여 구름영향에 의한 저품질 자료를 제거한 뒤 결손자료를 내삽, 평활하여 연속적인 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 시계열 자료를 생산하였다. 구름에 의한 영향을 제거하기 위한 방법으로 MODIS 분광반사도 자료를 이용한 5가지의 구름탐지기법을 선정하여 비교, 평가하였다. 위성자료에서 제공하는 품질관리정보 (Quality Assessment, QA)에서 구름이라고 판단한 경우, MODIS09 Band 3 반사도가 10% 이상인 경우와 20% 이상인 경우, Cloud Detection Index (CDI)가 임계값 이상인 경우, 센서 천정각이 $32.25^{\circ}$ 이상인 경우를 각각 구름으로 판단하였다. 구름탐지로 인해 발생한 자료의 결손은 선형적 내삽 기법을 이용하여 보정한 뒤 Savitzky-Golay (S-G) 필터와 웨이브렛 변환을 각각 적용하여 평활하였다. 구름 탐지 기법은 10% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(85%), Quality Control (QC) (82%), 20% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(81%)의 순으로 높은 구름탐지율을 보였다. 웨이브렛 변환은 선형의 시계열 패턴을 얻을 수 있지만 원 자료의 최대값을 반영하지 못하는 반면 S-G 필터는 구름에 의한 신뢰도 낮은 값은 제거하면서도 NDVI 원 자료의 최대값을 유지하여 시계열 자료의 계절적 특성을 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 구름의 탐지, 결손 내삽, 평활 기법의 순차적인 자료처리기법을 적용하여 구름 영향을 제거한 고품질의 시계열 자료의 생산이 가능함을 확인하였다.
물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.
Recently, a number of algorithms have been proposed for numerical evaluation of Hankel transforms as these transforms arise naturally in many areas of science and technology. All these algorithms depend on separating the integrand $rf(r)J_{\upsilon}(pr)$ into two components; the slowly varying component rf(r) and the rapidly oscillating component $J_{\upsilon}(pr)$. Then the slowly varying component rf(r) is expanded either into a Fourier Bessel series or various wavelet series using different orthonormal bases like Haar wavelets, rationalized Haar wavelets, linear Legendre multiwavelets, Legendre wavelets and truncating the series at an optimal level; or approximating rf(r) by a quadratic over the subinterval using the Filon quadrature philosophy. The purpose of this communication is to take a different approach and replace rapidly oscillating component $J_{\upsilon}(pr)$ in the integrand by its Bernstein series approximation, thus avoiding the complexity of evaluating integrals involving Bessel functions. This leads to a very simple efficient and stable algorithm for numerical evaluation of Hankel transform.
This paper describes how to diagnose SBR plant equipment using time-series data mining. It shows the equipment diagnostics based upon vibration signals that are acquired from each device for process control. Data transform techniques including two data preprocessing skills and data mining methods were employed in the data analysis. The proposed method is not only suitable for SBR equipment, but is also suitable for other industrial devices. The experimental results performed on a lab-scale SBR plant show a good equipment-management performance.
태양활동프록시(proxies)와 지구연평균 기온아노말리 시계열을 이용하여 기후변화에서 태양활동신호를 찾아보았다. 이를 위해 Lomb & Scargle의 피어리드그램(Periodgram)을 이용하여 태양활동프록시와 기온아노말리 시계열을 주기분석하였다. 또한 EMD(Empirical Mode Decomposition)과 MODWR MRA(Maxial Overlap Discrete Wavelet Transform Multi Resolution Analysis)를 적용하여 두 시계열을 성분분해하고 이들 중 비슷한 주기의 특성을 보이는 성분을 비교하였다. 태양활동프록시는 짧의 주기의 파워가 긴 주기의 파워에 비해서 큰 반면 기온아노말리는 긴 주기에서 더 큰 파워를 보였다 EMD에 의한 성분분해 결과는 약40년보다 긴 주기성을 갖는 성분을 분해해 낼 수 없었지만 잔차 성분은 비교할 수 있었다. MRA에 의한 성분분해를 통해 지구연평균 기온아노말리 시계열에서 태양활동의 변화에 의한 신호를 찾아내었다. 1960년부터 2007년까지 기온상승에 대한 태양의 기여도는 39%로 계산되었다. 기후민감성은 출력신호의 진폭에만 관계하여 기후시스템이 간단한 2계미분방정식으로 근사될 수 있는 가능성에 대해 토의하였다.
Arc fault detector based on multilevel DWT with analysis of high-frequency noise components over 100 kHz is proposed in this study to improve the performance in detecting serial arcs and distinguishing them from inverter noise in PV systems. PV inverters generally operate at a frequency range of 20-50 kHz for switching operation and maximum power tracking control, and the effect of these frequency components on the signal for arc detection leads to negative arc detection. High-speed ADC and multilevel DWT are used in this study to analyze frequency components above 100 kHz. Such high frequency components are less influenced by inverter noise and utilized to detect as well as separate DC series arc from inverter noise. Arc detectors identify the input current of PV inverters using a Rogowski coil. The sensed signal is filtered, amplified, and used in 800kSPS ADC and DWT analysis and arc occurrence determination in DSP. An arc detection simulation facility in UL1699B was constructed and AFD tests the proposed detector were conducted to verify the performance of arc detection and performance of distinction of the negative arc. The satisfactory performance of the arc detector meets the standard of arc detection and extinguishing time of UL1699B with an arc detection time of approximately 0.11 seconds.
공공 건설사업의 계약에 있어 합리적이며 적정한 예정가격의 산정이 가장 중요한 요소라 할 수 있다. 공공 공사 예정가격 산정 근거로 사용되어 온 표준품셈과 더불어 실적공사비 제도를 단계적으로 확대 도입키로 했다. 본 논문에서는 과거에 낙찰되었던 계약단가 뿐 아니라 모든 입찰단가 자료를 활용하여 산출한 실적단가의 변동패턴을 분석하여 예측하는 일련의 절차 및 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자료 확보를 위해 저가입찰 등과 같은 전략적 입찰단가를 제거한 실적단가를 활용하여 시계열 자료를 구성하여 이 시계열을 웨이블릿 분석을 통해 변동 패턴과 추세를 파악하고 신경망을 이용하여 공사비를 예측하는 방안을 주요하게 다루고 있다. 건설 공사비는 매우 다양한 특성을 내포하고 있으므로 그 예측이 어려울 뿐만 아니라 그 오차 또한 매우 클 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 웨이블릿 변환을 통하여 다양한 특성의 변동을 찾아내어 이를 예측에 이용함으로써 예측력을 높이고자 하였다. 다만 시계열이 매우 단기간의 자료로 구축되어 변동의 양상이 정확하게 분석될 수 없었으나 지속적으로 실적공사비 자료기 축적되어 장기간의 자료를 바탕으로 시계열이 구축된다면 향후 수행될 건설사업의 기획 시 개략적인 공사비 산출에 참고할수 있는 유용한 자료로 활용될수 있을 것이다.
New experiments focusing on the evolution characteristics of nonlinear wave trains were conducted in a large wave flume. A series of wave trains with added sidebands, varying initial steepness, perturbed amplitudes and frequencies, were physically generated in a long wave flume. The experimental results show that the increasing wave steepness, increases the speed of sidebands growth. To study the frequency and phase modulation, the Morlet wavelet transform is adopted to extract the instantaneous frequency of wave trains and the phase functions of each wave component. From the instantaneous frequency, there are local frequency downshifts, even an effective frequency downshift was not observed. The frequency modulation increases with an increase in amplitude modulation, and abrupt changes of instantaneous frequencies occur at the peak modulation. The wrapped phase functions show that in the early stage of the modulation, the phase of the upper sideband first diverges from that of the carrier waves. However, at the later stage, the discrepancy phase from the carrier wave transformed to the lower sideband. The phase deviations appear in the front of the envelope's peaks. Furthermore, the evolution of the instantaneous frequency exhibits an approximate recurrence-type for the experiment with large imposed sidebands, even when the corresponding recurrence is not observed in the Fourier spectrum.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.137-141
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2006
The purpose of GPS structural vibration monitoring is to obtain information on the frequency and amplitude of vibrations based on GPS observations that are often affected by various errors. Filters are frequently used to improve GPS accuracy and to retrieve vibration signals from GPS observational series. This paper studies the performances of four commonly used filters, i.e., Vondrak, wavelet, adaptive FIR and Kalman filters, for such applications. Controlled experiments are carried out and the results show that the capability of GPS in tracking structural dynamics and complex signals can be improved with any of the filters. The performances of Vondrak and wavelet filters are almost the same and superior to the adaptive FIR and Kalman filters. Recommendations are given for the selection of filters and filter parameters for different situations based on an analysis of the advantages and disadvantages of each of the filters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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