• 제목/요약/키워드: auto-regressive modeling

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신경망을 이용한 Super-RENS 시스템의 비선형 모델링 (Nonlinear Modeling of Super-RENS System Using a Neural Networks)

  • 서만중;임성빈;이재진
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제45권3호
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    • pp.53-60
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    • 2008
  • 최근 들어, 광 기록 저장 시스템을 위한 다양한 기록 방식들이 연구되고 있다. BD (Blue-ray Disc)나 HD-DVD (High-Definition Digital Versatile Disc) 기록 방식의 표준화가 진행된 후에 차세대 광 기록 방식에 대한 관련 업계의 초점이 모아지고 있다. 이러한 차세대 광 기록 저장 시스템 가운데 기술의 호환성이 장점인 Super-RENS (Super-Resolution Near field Structure) 기술이 유력한 후보 중 하나이다. 본 논문에서는 HOS (Higher-Order Statistics)에서 사용되는 bicoherence 테스트를 통해 Super-RENS read-out 신호의 비선형성을 분석하고, Super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 신경망을 적용하고자 한다. 본 논문에서 고려하는 모델 구조는 NARX (Nonlinear AutoRegressive eXogenous) 모델이다. 모의실험 결과, Super-RENS read-out 신호의 비선형성이 존재함을 알 수 있었고, Super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 신경망이 유용하게 활용될 수 있다는 가능성을 확인하였다.

안정성을 갖는 최소 위상 ARMA시스템 모델링을 이용한 코히어런트 임펄스 통신 수신단 참조 신호 발생 기법 (A Technique for Generation of Template Signal using Stable Minimum-Phase ARMA System Modeling for Coherent Impulse Communication Systems)

  • 이원철;박운용
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권12C호
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    • pp.1606-1616
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    • 2004
  • 본 논문에서는 임펄스 통신을 위한 광대역 송수신 안테나 전달 특성을 안정성이 보장된 최소위상 ARMA(Auto-Regressive Moving Average)시스템으로 모델링하여, 이로부터 수신 상관기에 적용되는 참조 신호를 발생시키는 기법에 대해 소개한다. 일반적으로 비이상적인 광대역 안테나의 사용으로부터 발생하는 확산 및 특정 주파수에서의 공진 현상으로 인하여 송신 임펄스 신호의 변형을 가져오며, 이로 인해 이상적인 안테나 사용을 가정한 참조 신호를 수신단에서 사용할 경우 코히어런트 상관 처리과정상의 이득 축소로 인해 전체 통신 시스템의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 변형된 수신 신호와 참조 신호와의 상관성을 높이기 위해 안테나 송수신 전달함수 전체 특성을 최소위상 ARMA 형태로 모델링하고, 이를 참조신호 발생을 위한 시스템으로 사용하여 일반적인 가우시안 필스 입적에 대한 출력을 수신단 상관기에 적용한다. 시물레이션을 통해 형태가 다른 다이폴 안테나에 대해 ARMA 모델링 기법을 통해 얻은 참조 신호를 이용하여 임펄스 무선 통신 시스템의 성능이 향상됨을 입증한다.

비선형성을 갖는 전륜 현가장치의 이산시간 모델링 (Discrete Time Modeling of the Front Suspension System with Nonlinearity)

  • 이병림;이재응
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제8권6호
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    • pp.156-164
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    • 2000
  • In this study, a discrete time model for a simplified front wheel suspension system which has nonlinear dampling and stiffness property is introduced. The model is estimated from the discrete data which are generated based on the real car parameter. The performance of the proposed method is evaluated through numerical simulation, and the simulation results show that the proposed method can estimate the nonlinear behavior of the suspension system very well.

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Understanding the Material Removal Mechanisms of Abrasive Water Jet Drilling Process by Acoustic Emission Technique

  • Kwak, Hyo-Sung;Kovacevic, Radovan
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.40-52
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    • 1998
  • Among the non-traditional machining methods, Abrasive waterjet machining process shows big promise in drilling difficult-to-machine materials due to its numerous advantages such as absence of heat affect zone and thermal distortion. Acoustic emission signal technique is used to understand about material removal mechanisms during abrasive waterjet drilling process. More information about the drilling process is derived through frequency decomposition of auto regressive moving average modeling representing acoustic emission signals.

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ARMA 모델링과 스펙트럼분석법에 의한 가공시스템의 진단에 관한 연구 (A Study on Diagnostics of Machining System with ARMA Modeling and Spectrum Analysis)

  • 윤문철;조현덕;김성근
    • 한국생산제조학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.42-51
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    • 1999
  • An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.

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안정성을 갖는 최소 위상 ARMA 시스템 모델링을 이용한 코히어런트 임펄스 통신 시스템의 광대역 안테나 확산 및 공진 특성 보상 기법 (A Compensation Technique for Dispersive and Resonant Wideband Antenna using Stable Minimum-Phase ARMA System Modeling for Coherent Impulse Communication Systems)

  • 이원철;박운용
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.983-995
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    • 2004
  • 본 논문에서는 비이상적인 임펄스 통신용 광대역 송수신 안테나간의 전달함수에 포함된 확산 및 공진 특성을 보상하기 위한 사전 왜곡 필터 기법에 대해 소개한다. 일반적으로 비이상적인 광대역 안테나의 사용으로부터 발생하는 확산 및 특정 주파수에서의 공진 현상으로 인하여 송신 임펄스 신호의 변형을 가져오며, 이로 인해 이상적인 안테나 사용을 가정 한 참조 신호를 수신단에서 사용할 경우 코히어런트 상관 처리과정상의 이득 축소로 인해 전체 통신 시스템의 성능을 저하시키게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비이상적인 송수신 안테나간의 전체 전달함수 특성에서 왜곡 특성을 추출하여 이를 구현 가능한 최소위상 특성을 갖는 ARMA(Auto-Regressive Moving Average) 형태로 등가 모델링하고 안정성이 보장된 역 필터, 즉 사전 왜곡 보상 필터를 구축하여 확산 및 공진 특성을 능동적으로 보상하는 기법에 대하여 설명한다. 이와 관련하여 시뮬레이션을 통해 형태가 다른 다이폴 안테나에 대한 사전보상 필터를 송신단에 적용시 임펄스 통신 시스템의 성능이 향상됨을 입증한다.

SOC 추정을 위한 밀폐형 Flooded 연축전지의 히스테리시스 모델링 (Hysteresis Modeling of the Sealed Flooded Lead Acid Battery for SOC Estimation)

  • 압둘바싯칸;최우진
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.309-310
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    • 2016
  • Sealed flooded lead acid batteries are becoming popular in the industry because of their low cost as compared to their counterparts. State of Charge (SOC) estimation has always been an important factor in battery management systems. For the accurate SOC estimation, open circuit voltage (OCV) hysteresis should be modelled accurately. The hysteresis phenomenon of the sealed flooded lead acid battery is discussed in detail and its ultimate modeling is proposed based on the conventional parallelogram method. The SOC estimation is performed by using Unscented Kalman Filter (UKF) while the parameters of the battery are estimated using Auto Regressive with external input (ARX) method. The validity of the proposed method is verified by the experimental results. The SOC estimation error by the proposed method is less than 3 % all wing the 125hr test.

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드릴링 작업의 모델링과 진단법에 관한 연구 (A Study on the Modeling and Diagnostics in Drilling Operation)

  • 윤문철
    • 동력기계공학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.73-80
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    • 1998
  • The identification of drilling joint dynamics which consists of drilling and structural dynamics and the on-line time series detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics but also for the analytic realization of diagnostic and control systems in drilling. Therefore, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the drilling operation and detect the abnormal geometric behaviors in precision roundshape machining such as turning, drilling and boring in precision diemaking. For this purpose, simulation and experimental work were performed to show the malfunctional behaviors for drilling operation. For this purpose, a new two recursive approach (Recursive Extended Instrument Variable Method : REIVM, Recursive Least Square Method : RLSM) may be adopted for the on-line system identification and monitoring of a malfunction behavior of drilling process, such as chipping, wear, chatter and hole lobe waviness.

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발전소에서의 SOx 공정 모사, 모니터링 및 패턴 분류 (SOx Process Simulation, Monitoring, and Pattern Classification in a Power Plant)

  • 최상욱;유창규;이인범
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제8권10호
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    • pp.827-832
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    • 2002
  • We propose a prediction method of the pollutant and a synchronous classification of the current state of SOx emission in the power plant. We use the auto-regressive with exogeneous (ARX) model as a predictor of SOx emission and use a radial basis function network (RBFN) as a pattem classifier. The ARX modeling scheme is implemented using recursive least squares (RLS) method to update the model parameters adaptively. The capability of SOx emission monitoring is utilized with the application of the RBFN classifier. Experimental results show that the ARX model can predict the SOx emission concentration well and ARX modeling parameters can be a good feature for the state monitoring. in addition, its validity has been verified through the power spectrum analysis. Consequently, the RBFN classifier in combination with ARX model is shown to be quite adequate for monitoring the state of SOx emission.

리튬인산철 배터리를 위한 새로운 히스테리시스 모델링 (A novel OCV Hysteresis Modeling for SOC estimation of Lithium Iron Phosphate battery)

  • 응웬탄퉁;;최우진
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.75-76
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    • 2016
  • The relationship of widely used Open circuit Voltage (OCV) versus State of Charge (SOC) is critical for any reliable SOC estimation technique. However, the hysteresis existing in all type of battery which has been come to the market leads this relationship to a complicated one, especially in Lithium Iron Phosphate (LiFePO4) battery. An accurate model for hysteresis phenomenon is essential for a reliable SOC identification. This paper aims to investigate and propose a method for hysteresis modeling. The SOC estimation is done by using Extended Kalman Filter (EKF), the parameter of the battery is modeled by Auto Regressive Exogenous (ARX) and estimated by using Recursive Least Square (RLS) filter to tract each element of the parameter of the model.

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