Global Solar Radiation (GSR) is the key element for performance estimation of any Solar Power Plant (SPP). Its forecasting may help in estimation of power production from a SPP well in advance, and may also render help in optimal use of this power. Seasonal Auto-Regressive Moving Average (SARMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are combined in order to develop a hybrid model (SARMA-ANN) conceiving the characteristics of both linear and non-linear prediction models. This developed model has been used for prediction of GSR at Gorakhpur, situated in the northern region of India. The proposed model is beneficial for the univariate forecasting. Along with this model, we have also used Auto-Regressive Moving Average (ARMA), SARMA, ANN based models for 1 - 6 day-ahead forecasting of GSR on hourly basis. It has been found that the proposed model presents least RMSE (Root Mean Square Error) and produces best forecasting results among all the models considered in the present study. As an application, the comparison between the forecasted one and the energy produced by the grid connected PV plant installed on the parking stands of the University shows the superiority of the proposed model.
본 연구는 하천종단면에 정보엔트로피이론을 적용하여 평균하천경사, 하천경사 및 하천종단고도 결정방법을 제시하였다. 최대화된 엔트로피는 제약조건하에서 일정한 하천종단면의 확률분포를 만들며, 이와 같은 관계를 이용하여 평균하천경사, 하천경사 및 하천종단고도 산정식을 유도하였다. 충북 지방하천 정비기본계획에서 얻은 달천유역의 실측된 지형학적 인자를 사용하여 매개변수를 최소자승법으로 결정하였다. 유도된 평균하천경사와 하천종단고도식을 실제유역에 적용하였으며, 실측치와 잘 일치함을 나타낸다. 본 연구의 결과로부터 평균하천경사와 하천종단고도의 결정에 직접 적용할수 있을 것으로 판단된다.
This paper presents the sensor location and step estimation algorithm for personal navigation system (PNS). PNS has the disadvantage in that the position of the sensor must be fixed on a human body. Three-axis acceleration sensor is used to solve the disadvantage and to consider the real situation. We simplify the measurement data by using the band pass filter, witch It has the advantage in the detection of characteristic point. Through the detected characteristic points, it is possible to setup the parameter for the pattern detection. Depending on the sensor location, the parameters have the different type of noise covariance. Particularly, when the position of the sensor is changed, the impulse noise shows up. Considering the noise, we apply the recursive least square algorithm using the variable forgetting factors, which can classify the sensor location based on the estimated parameters. We performed the experiment for the verification of the proposed algorithm in the various environments. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is verified.
Recently, in the industrial applications, the sensorless system is developed, but the sensorless system is required to have robustness for the measurement noise and disturbance. In this paper, for the sensorless system, the method of designing a robust sliding mode observer taking account of the ability of disturbance and noise attenuation is presented. Also, the strategy for the estimation of rotor flux using the sliding mode observer, which is robust to the measurement noise, is described. Robustness are achieved by assigning the pole of the the system during the sliding motion in such a way as to minimize the effects of the disturbances on the rotor flux estimation error. Finally, using worst case desist and LQC(least square error design), the sliding mode absolver is verified by computer simulations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.172-185
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2019
In this paper, we investigate the performance of the diffusion adaptation strategies for parameter estimation in wireless adaptive networks, where the nodes exchange information over noisy and fading wireless channels. This paper shows the differences between the effect of Rayleigh and Rician fading over wireless adaptive networks and proves that the Rician fading is a more practical model in such kinds of networks. Simulation results imply that the effect of Rayleigh fading is more degrading for the estimation process than Rician fading. Also, the simulation results show the performance of adapt then combine (ATC) diffusion algorithm is better than the combine then adapt (CTA) algorithm by merely considering noise in wireless channels. While the performance of CTA prevails ATC over the wireless adaptive network in the presence of noise plus channel fading.
Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.
Dhanalakshmi, K.;Umapathy, M.;Ezhilarasi, D.;Bandyopadhyay, B.
Smart Structures and Systems
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제8권4호
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pp.367-384
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2011
This paper presents the design and experimental evaluation of fast output sampling feedback controller to minimize structural vibration of a cantilever beam using Shape Memory Alloy (SMA) wires as control actuators and piezoceramics as sensor and disturbance actuator. Linear dynamic models of the smart cantilever beam are obtained using online recursive least square parameter estimation. A digital control system that consists of $Simulink^{TM}$ modeling software and dSPACE DS1104 controller board is used for identification and control. The effectiveness of the controller is shown through simulation and experimentation by exciting the structure at resonance.
In this paper, we present a new approach to solve the problem of estimating the camera 3-D location and orientation from a matched set of 3-D model and 2-D image features. An iterative least-square method is used to solve both rotation and translation simultaneously. Because conventional methods that solved for rotation first and then translation do not provide good solutions, we derive an error equation using roll-pitch-yaw angle to present the rotation matrix. To minimize the error equation, Levenberg-Marquardt algorithm is introduced with uniform sampling strategy of rotation space to avoid stuck in local minimum. Experimental results using real images are presented.
We propose a new distance measurement method and local positioning system for the autonomous mobile robots localization. The distance measurement method is able to measure long-range distances with a high accuracy by using ultrasonic sensors. The time of flight of the ultrasonic waves include various noises is calculated accurately by the proposed period detecting method. The proposed local positioning system is composed of four ultrasonic transmitters and one ultrasonic receiver. The ultrasonic transmitter and receiver are separated but they are synchronized by RF (Radio frequency) signal. The proposed system using ultrasonic waves is represented as USAT(Ultrasonic Satellite System). USAT is able to estimate the position using the least square estimation. The experimental results show that the proposed local positioning system enables to estimate the absolute position precisely.
This paper presents an automatic tuning method for parameters of a multivaiable self-tuning velocity-type PID controller which adapts to changes in the system parameters with time delays and noises. The velocity-type PID control structure is determined in the process of minimizing the variance of the auxiliarly output, and self-tuning effect is achieved through the recursive least square algorithm at the parameter estimation stage and also through the Robbins-Monro algorithm at the stage of optiminzing the design parameters of the controller. The proposed PID type multivariable self-tuning method is simple andeffective compared with other esisting multivariable self-tuning methods. Computer simulation has shown that the proposed algorithm is beter than the trial-and-error method in the tracking performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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