This paper suggests the techniques in determining the values of the steady-state equivalent circuit parameters of a three-phase induction machine using genetic algorithm. The parameter estimation procedure is based on the steady-state phase current versus slip and input power versus slip characteristics. The propose estimation algorithm is of non-linear kind based on selection in genetic algorithm. The machine parameters are obtained as the solution of a minimization of objective function by genetic algorithm. Simulation shows good performance of the propose procedures.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.320-326
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2008
This paper studies the problem of fault estimation using adaptive fault diagnosis observer. A fast adaptive fault estimation (FAFE) approximator is proposed to improve the rapidity of fault estimation. Then based on linear matrix inequality (LMI) technique, a feasible algorithm is explored to solve the designed parameters. Furthermore, an extension to sensor fault case is investigated. Finally, simulation results are presented to illustrate the efficiency of the proposed FAFE methodology.
This letter considers the channel estimation for two-way relay MIMO OFDM systems. A least square (LS) channel estimation algorithm under block-based training is proposed. The mean square error (MSE) of the LS channel estimate is computed, and the optimal training sequences with respect to this MSE are derived. Some numerical examples are presented to evaluate the performance of the proposed channel estimation method.
In this paper, a new input estimation algorithm is proposed for target tracking problem. The unknown target maneuver is approximated by a linear combination of independent time functions and the coefficients are estimated by using a weighted least-squares estimation technique. The proposed algorithm is verified by computer simulation of a realistic two-dimensional tracking problem. The proposed algorithm provides significant improvements in estimation performance over the conventional input estimation techniques based on the constant-input assumption.
직접 수열 확산 대역 시스템에서는 (direct sequence spread spectrum: DSSS) 올바른 신호 동기화가 매우 중요하며, 이에 따라 부호 획득을 위한 다양한 순차 추정 기반 기법들이 연구되어 왔다. 대표적으로, rapid acquisition sequential estimation (RASE), seed accumulating SE (SASE), recursive soft SE (RSSE) 등의 기법이 연구되었다. 하지만, 기존의 기법들 간의 객관적인 성능 비교 및 분석은 현재까지 이루어진 바 없다. 본 논문에서는 순차 추정 기반 부호 획득 기법의 대표적 성능 지표인 올바른 칩 추정 확률 및 평균 부호 획득 시간을 (MAT) 이용하여 RASE, SASE, 및 RSSE 기법의 성능을 비교 및 분석한다.
Kim, J.H.;Jeon, H.J.;Choi, B.Y.;Kim, M.C.;Kim, S.;Kim, K.Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.553-558
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2003
The boundary estimation problem is used to estimate the shape of organic depend on the phase of the cardiac cycle or interested in the detection of the location and size of anomalies with resistivity values different from the background tissues such as nuclear reactor. And we can use the method to solve the optimal solution such as modified Newton raphson, kalman filter, extended kalman filter, etc. But, this method consumes much time and is sensitive to the initial value and noise in the estimation of the unknown shape. In the paper, we propose that multi-layer neural networks estimate the boundary of the unknown object using Fourier coefficient. This method can be used at the real time estimation and have strong characteristics at the noise and initial value. It uses voltage change; difference the homogeneous voltage to the non-homogeneous voltage, and change of Fourier coefficient change to train multi-layer neural network. After train, we can have real time estimation using this method.
Successful design, construction and maintenance of NATM tunnel demands prediction, control, stability guidelines, the estimation pre-improvement support system and monitoring of surface settlement, gradient and ground displacement with high accuracy. Moreover, urban NATM tunnel under difficult geotechnical conditions is important the estimation and necessary of pre-improvement support system. Various strategies have been proposed for the quantitative estimation of pre-improvement support system. This paper was investigated and analysed an assessment technique for the quantitative estimation of pre-improvement support system on underground space, as mountain and urban tunnel, in detail. The analysis performed on design and construction stage with field database using the proposed stability estimation index by many researcher including the critical strain and the apparent Young's modulus concept.
The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1047-1062
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2018
In this paper the problem of massive multiple input multiple output (MIMO) channel estimation with sparsity aware adaptive algorithms for $5^{th}$ generation mobile systems is investigated. These channels are shown to be non-stationary along with being sparse. Non-stationarity is a feature that implies channel taps change with time. Up until now most of the adaptive algorithms that have been presented for channel estimation, have only considered sparsity and very few of them have been tested in non-stationary conditions. Therefore we investigate the performance of several newly proposed sparsity aware algorithms in these conditions and finally propose an enhanced version of RZA-LMS/F algorithm with variable threshold namely VT-RZA-LMS/F. The results show that this algorithm has better performance than all other algorithms for the next generation channel estimation problems, especially when the non-stationarity gets high. Overall, in this paper for the first time, we estimate a non-stationary Rayleigh fading channel with sparsity aware algorithms and show that by increasing non-stationarity, the estimation performance declines.
Lee, Gang Nam;Duong, Tien Trung;Jung, Kwang Hyo;Suh, Sung Bu;Lee, Jae Yong
한국해양공학회지
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제34권6호
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pp.419-427
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2020
In this study, a particle image velocimetry (PIV)-based pressure estimation method was investigated, with application to the wave-in-deck loading phenomenon. An experimental study was performed in a two-dimensional wave tank using a fixed deck structure under a focused wave, obtaining local pressures by pressure sensors, global loads by load cells, and instantaneous velocity fields using the PIV measurement technique. The PIV-based pressure estimation method was applied using the Euler equation as the governing equation, and the proper time step for the wave impact pressure was studied using the normalized root-mean-square deviation. The pressure estimation method showed good agreement for the local impact pressure in comparison with the measured pressure by the pressure sensors. However, some differences were observed in the peak pressure due to the limitations of the Euler equation and the sampling rate of the measurement system. Using the estimation method, the pressure fields during wave-in-deck loading were determined in the study, with an analysis of the mechanism of impact and negative pressure occurrence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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