In this paper the newly developed discrete-time adaptive sliding mode control method is proposed and applied to the power system stabilization problem. In contrast to the conventional continuous-time sliding mode controller, the proposed method is developed in the discrete-time domain and based on the input/output measurements instead of the continuous-time and the full-states feedback, respectively. Because the proposed control method has the adaptivity property in addition to the natural robustness property of the sliding mode control, it is possible to design the power system stabilizer which can overcome both the minor variations of the parameters of the power system and the diverse operating conditions and faults of the power system. Mathematical proof and the various computer simulations are done to verify the performance and stability of the proposed method.
본 논문에서는 도체로부터의 안정된 전자기 산란 응답을 계산하는 새로운 해법을 제안한다. 이 방법은 기존의 MOT (marching-on in time) 기법을 이용하지 않고, 가중 라게르 (Laguerre) 다항식으로 유기전류의 과도 응답을 표현하여 시간 영역의 적분방정식을 푼다. 이 시간 영역의 기저함수를 사용함으로써 적분식의 미분항을 해석적으로 처리하여 과도 응답을 구할 수 있다. 또한 적용되는 이 기저함수는 시간이 진행함에 따라 영으로 수렴하는 특성 때문에, 유기전류의 과도응답도 후기 진동을 가지지 않고 영으로 수렴한다. 제안되는 방법의 타당성을 보이기 위하여 시간 영역 전장 적분방정식의 해를 MOT 및 해석해와 주파수 영역으로부터 구한 해의 이산 푸리에 역변환 (inverse discrete Fourier transform, IDFT)과도 비교한다.
본 논문에서는 bispectra를 위한 고전적 주영역 (classical principal domain)이 2계 Volterra 모델의 출력을 결정짓는데 사용되면 그 출력은 완전하지 못하게 될 것임을 지적한다. 이러한 불완전함은 DFT의 주기적 특성과 관련이 있다. 이런 이유로, 본 논문의 목적은 비선형 시스템의 응답의 추정을 향상기키는 Volterra 커널을 위한 확장된 주영역 (extended principal domain)을 제안하는데 있다. 확장된 주영역을 정의 내리기 위하여, 2차원 DFT와 Volterra 모델의 2계 요소와 정사각형 필터와의 관계를 사용하여 이산 시간 영역 Volterra 모델에서 새로운 이산 주파수 영역의 Volterra 모델을 유도하였다. 확장된 영역이 모델의 출력에 미치는 영향을 DFT의 주기성 측면에서 해석을 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여, Volterra 모델링에서 확장된 주영역의 영향을 살펴보았다. 모의 실험 결과에 의하면, Volterra 모델의 출력을 계산하는 과정과 Volterra 모델의 계수를 추정하는데 있어서 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
In this paper, we describe the structure of the DWMT (discrete wavelet multitone) transceiver for VDSL system. The DWMT transceiver is basically consisted of the transmultiplexer using cosine modulation filter bank (CMFB), time domain equalizer (TEQ) and frequency domain equalizer (FEQ) minimizing the effects of the transmission channel. For FEQ, we expanded the general LMS algorithm to 2-dimensions: time and subchannel axes and examined the 2-dimensional LMS methods with the various array size.
The robust servo controller is designed by the procedure of LQG/LTR method in the continuous-time domain. This design results is equivalently converted to the discrete-time suboptimal LQG in order to implement by the microcomputer system. The LTP, condition of the discrete-time LQG is analyzed and approved by the experiments against the uncertainty of real plant, the discretized LQG /LTR control shows the good robustness.
In this Paper, we propose an accurate and stable solution of the transient electromagnetic response from three-dimensional arbitrarily shaped conducting objects by using a time domain magnetic field integral equation. This method does not utilize the conventional marching-on in time (MOT) solution. Instead we solve the time domain integral equation by expressing the transient behavior of the induced current in terms of temporal expansion functions with decaying exponential functions and Laguerre·polynomials. Since these temporal expansion functions converge to zero as time progresses, the transient response of the induced current does not have a late time oscillation and converges to zero unconditionally. To show the validity of the proposed method, we solve a time domain magnetic field integral equation for three closed conducting objects and compare the results of Mie solution and the inverse discrete Fourier transform (IDFT) of the solution obtained in the frequency domain.
본 연구에서는 DCT(Discrete Cosine Transform) 영역에서 불연속 특징을 검출하여 내용기반의 동적 비디오 전송을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 이 방법에 의하여 동영상 스트림 각각의 DCT블록은 내부의 대표적인 불연속의 크기에 따라 다르게 트랜스코딩되어 전송되며, 실험에서 같은 대역폭을 유지하면서 기존의 저주파 통과 필터에 의한 방법보다 내용기반 방법이 더 좋은 비디오 화질을 나타내며 픽셀 영역에서의 방법보다 처리 시간이 빠름을 나타낸다.
This paper presents an overview of research results obtained by the authors in a series of publications. Methods are developed both for time-varying and time-invariant for linear and nonlinear. for time domain and frequency domain . and for discrete-time and continuous-time systems. Among the topics presented are: 1. Learning control based on integral control concepts applied in the repetition domain. 2. New algorithms that give improved transient response of the indirect adaptive control ideas. 4. Direct model reference learning control. 5 . Learning control based frequency domain. 6. Use of neural networks in learning control. 7. Decentralized learning controllers. These learning algorithms apply to robot control. The decentralized learning control laws are important in such applications becaused of the usual robot decentralized controller structured.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1610-1629
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2021
Failures frequently occurred in manufacturing machines due to complex and changeable manufacturing environments, increasing the downtime and maintenance costs. This manuscript develops a novel deep learning-based method named Multi-Domain Convolutional Neural Network (MDCNN) to deal with this challenging task with vibration signals. The proposed MDCNN consists of time-domain, frequency-domain, and statistical-domain feature channels. The Time-domain channel is to model the hidden patterns of signals in the time domain. The frequency-domain channel uses Discrete Wavelet Transformation (DWT) to obtain the rich feature representations of signals in the frequency domain. The statistic-domain channel contains six statistical variables, which is to reflect the signals' macro statistical-domain features, respectively. Firstly, in the proposed MDCNN, time-domain and frequency-domain channels are processed by CNN individually with various filters. Secondly, the CNN extracted features from time, and frequency domains are merged as time-frequency features. Lastly, time-frequency domain features are fused with six statistical variables as the comprehensive features for identifying the fault. Thereby, the proposed method could make full use of those three domain-features for fault diagnosis while keeping high distinguishability due to CNN's utilization. The authors designed massive experiments with 10-folder cross-validation technology to validate the proposed method's effectiveness on the CWRU bearing data set. The experimental results are calculated by ten-time averaged accuracy. They have confirmed that the proposed MDCNN could intelligently, accurately, and timely detect the fault under the complex manufacturing environments, whose accuracy is nearly 100%.
We introduce and anlyze a naturally parallelizable frequency-domain method for parabolic problems with a Neumann boundary condition. After taking the Fourier transformation of given equations in the space-time domain into the space-frequency domain, we solve an indefinite, complex elliptic problem for each frequency. Fourier inversion will then recover the solution of the original problem in the space-time domain. Existence and uniqueness of a solution of the transformed problem corresponding to each frequency is established. Fourier invertibility of the solution in the frequency-domain is also examined. Error estimates for a finite element approximation to solutions fo transformed problems and full error estimates for solving the given problem using a discrete Fourier inverse transform are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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