본 논문에서는 유격을 고려한 항공기 전방 착륙 장치의 쉬미 현상을 연구하였다. 쉬미는 항공기의 이착륙 시 랜딩기어가 주행도중 측방향과 조향방향으로 진동에 놓이는 현상이다. 이 현상은 스트럿의 낮은 강성, 랜딩기어 내부의 마찰과 유격, 휠의 불균형이나 마모된 부품 등으로 인해 발생하며, 항공기의 안정성을 저하시킨다. 유격은 비선형 요소이기 때문에 기술 함수로 선형화 하여 주파수 영역에서 안정성해석을 수행하였고, 4차 Runge - Kutta를 이용하여 시간영역에서 안정성해석을 수행하였다. 본 연구에서는 수치적인 해석법을 통해 쉬미현상의 선형 동특성과 비선형 동특성을 조사하였다. 유격을 고려한 비선형 수치 해석결과, 선형 임계속도보다 낮은 속도에서 제한주기진동이 발생하는 등, 유격으로 인해 쉬미 안정성이 저감되는 결과를 관찰하였다.
다수의 항목무응답이 발생한 표본조사에서는 추정의 정확성이 떨어진다. 이를 해결하기 위한 많은 방법이 개발되었으나 응답률이 관심변수에 의해 영향을 받는 경우임에도 이를 고려하지 않고 랜덤으로 무응답이 발생한다는 가정 하에서 사용하는 무응답 처리 방법을 사용하게 되면 편향이 발생하는 것으로 알려져 있다. Chung과 Shin (2017)과 Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 함수인 경우에서 발생된 편향을 적절히 처리하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 응답률 함수가 선형(linear)이면서 초모집단 모형의 오차가 정규분포를 따르는 경우를 살펴보았으며 층별 모집단 수가 편향 보정에 영향을 주는지도 살펴보았다. 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 성능을 살펴보았으며 실제 자료 분석을 통해 이를 확인하였다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 선형예측기를 이용한 잔여반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 비동시통화구간의 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 선형예측에 의해 백색화된 잔여반향신호에는 여전히 음성성분이 남아있다. 제안된 구조는 선형예측오차신호와 선형예측신호의 전력을 이용하여 백색화된 신호를 더욱 더 백색화시킨다. 이러한 백색화 과정을 거치면 동시통화구간에는 근단화자음성과 주변 잡음이 존재하고, 비동시통화구간에는 백색잡음이 존재하게 된다. 근단화자음성과 백색화된 신호를 결합하여 다시 선형예측기에 통과시켜 배경잡음을 추가로 제거한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC (acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 단상 전압 소스 인버터 (VSIs)의 강인한 출력 전압 제어를 위한 디지털 제어기 구현과 총 고조파 왜곡(T.H.D.v) 분석을 포함한 시뮬레이션 및 실험 결과를 제시한다. 일반적으로 VSI는 내부 루프의 전류 제어기에 비례 적분(PI) 제어기를 사용하고 외부 루프의 전압 제어기에 비례 공진 (PR) 제어기가 사용된다. 그러나, 비선형 부하에서 여전히 3차, 5차 및 7차와 같은 고차 고조파 왜곡이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 고조파 왜곡을 억제하기 위해 홀수 고조파 주파수에 대한 공진 제어기를 포함한 비례 다중 공진 (PMR) 제어기를 제안한다. VSI 플랜트용 컨트롤러의 주파수 응답을 분석하고 PMR 컨트롤러를 설계합니다. 시뮬레이션을 통해 PI와 PMR을 전압 제어기로 사용할 때 출력 전압의 총 고조파 왜곡 특성을 비교 검증합니다. 선형 및 비선형 하중 조건이 모두 고려되었습니다. 마지막으로 PMR 제어기를 3kW급 VSIs 프로토 타입에 적용하여 그 유효성을 입증하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권2호
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pp.189-204
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2021
In a regression analysis, a single best model is usually selected among several candidate models. However, it is often useful to combine several candidate models to achieve better performance, especially, in the prediction viewpoint. Model combining methods such as stacking and Bayesian model averaging (BMA) have been suggested from the perspective of averaging candidate models. When the candidate models include a true model, it is expected that BMA generally gives better performance than stacking. On the other hand, when candidate models do not include the true model, it is known that stacking outperforms BMA. Since stacking and BMA approaches have different properties, it is difficult to determine which method is more appropriate under other situations. In particular, it is not easy to find research papers that compare stacking and BMA when regression model assumptions are violated. Therefore, in the paper, we compare the performance among model averaging methods as well as a single best model in the linear regression analysis when standard linear regression assumptions are violated. Simulations were conducted to compare model averaging methods with the linear regression when data include outliers and data do not include them. We also compared them when data include errors from a non-normal distribution. The model averaging methods were applied to the water pollution data, which have a strong multicollinearity among variables. Simulation studies showed that the stacking method tends to give better performance than BMA or standard linear regression analysis (including the stepwise selection method) in the sense of risks (see (3.1)) or prediction error (see (3.2)) when typical linear regression assumptions are violated.
Acoustic feedback and background noise variation can degrade the performance of an active noise control (ANC) system. In this paper, nonlinear ANC using a non-parametric VSS-NLMS (or NPVSS-NLMS) algorithm and online feedback path modeling is proposed, whereby the conventional linear ANC with online acoustic feedback-path modeling is further extended to nonlinear Volterra ANC with a linear acoustic feedback path. In particular, the step-size of the NPVSS-NLMS algorithm is controlled to reduce the effect of background noise variation in the ANC system. Simulation results demonstrate that the proposed approach yields better nonlinear ANC performance compared with the conventional nonlinear ANC method.
본 논문은 비가우시안 노이즈가 존재하는 수중환경에서 비선형 필터 기법에 따른 2차원 위치 추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정을 위한 필터로 확장형 칼만필터(EKF: Extended Kalman filter)가 많이 사용되고 있다. 하지만, 수중과 같은 비가우시안 노이즈가 존재하는 비선형 시스템에서는 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 상태변이의 예측을 기반으로한 EKF를 대신하여 통계적 발생인자 에 기반을 둔 분포 재해석 기법을 이용한 2차원 파티클필터 (TDPF: Two-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 Non-Gaussian Noise 가 존재하는 수중환경에서 제안하는 TDPF의 성능을 EKF와 비교분석하였으며 TDPF가 EKF보다 정확한 위치 추정결과를 제공하는 것을 확인하였다.
Shop floor control systems (SFCS) are used to make real-time planning and scheduling decisions to optimize the efficiency of manufacturing shops. These shops exhibit a non-linear, dynamic evolution caused by 1) the concurrent flows of disparate parts following complex routings, 2) a variety of machines that breakdown at random times, 3) stochastic arrivals of new parts with different priorities, and 4) jobs that have probabilistic processing times and transportation times. Because of their ability to capture that evolution faithfully, simulation models are often used in the aforementioned decisions. In this paper, various types of decision-making problems encountered in a shop floor have been investigated and categorized into process related problems and resource related problems for shop floor simulation.
A brushless DC motor has the high quality of torque output and silence, has been more widely used in industrial area. As the driver and controller of BLDC motor have been more complicated and precise, simulation method has been much used in motor design. And the output characteristics of BLDC motor is determined by the waveform of BACK-KMF in instinct. But because the conventional model of BLDC motor is obtained by approximation of real nonlinear waveform to ideal trapezoidal waveform, the error is occurred in simulation result. Thus in this paper, for the correction of this error in simulation, the model of real nonlinear waveform considered is proposed, and the simulation result is obtained in case of three-phase, four-poles Y-connected, surface mounted permanent magnet BLDC motor.
Nonlinear dynamic system under random excitation was analyzed by using stochastic method. A linearization method was used in order to linearize non-linear structural characteristics but the parametric excitation was used as it was given. An equivalent energy method which equalizes the expectation value of energy of the original nonlinear system and that of quasi-linearized system was proposed. Ito's differential rule was applied to obtain steady state moments. Quasi-linearization coefficients can be obtained the iterative calculation of linearization scheme and steady state moments. Monte Carlo simulation was used to verify the results of the proposed method. Nonlinear vibration of a slender beam was analyzed in this research. The analysis results were compared with Monte Carlo simulation result and showed good agreement. As the spectral density of the given excitation increased, the analysis results showed the better agreement with Monte Carlo simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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