This paper proposes the algorithm which estimates moment of the inertia and friction coefficient of friction for high performance speed control of electric motor. The proposed algorithm finds the moment of inertia and friction coefficient of friction by observing the speed error signal generated by the speed observer and using Recursive Least-Mean-Square method(RLS). By feedbacking the estimated inertia and estimated coefficient of friction to speed controller and full order speed observer, then the errors of the inertia and coefficient of friction and speed due to the inaccurate initial value are decreased. Inertia and coefficient of friction converge to the actual value within several times of speed changing. Simulation and actual experiment results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed parameter estimator.
This research investigates the adaptive input estimation method applied to the multilayer shearing stress structure. This method is to estimate the values of wind load inputs by analyzing the active reaction of the system. The Kalman filter without the input term and the adaptive weighted recursive least square estimator are two main portions of this method. The innovation vector can be produced by the Kalman filter, and be applied to the adaptive weighted recursive least square estimator to estimate the wind load input over time. This combined method can effectively estimate the wind loads to the structure system to enhance the reliability of the system active performance analysis. The forms of the simulated inputs (loads) in this paper include the periodic sinusoidal wave, the decaying exponent, the random combination of the sinusoidal wave and the decaying exponent, etc. The active reaction computed plus the simulation error is regard as the simulated measurement and is applied to the input estimation algorithm to implement the numerical simulation of the inverse input estimation process. The availability and the precision of the input estimation method proposed in this research can be verified by comparing the actual value and the one obtained by numerical simulation.
In this paper, linear discrete model of the electro-hydraulic servo system are made for parameters estimation. The parameters of electro-hydraulic servo system are estimated using the recursive least square method. Persistent excitation conditions are studied in order to estimate parameters of electro-hydraulic servo system to real values and parameters estimation affections are studied due to the forgetting factors variation. As the results, An parameter estimation method has been synthesized for minimizing the error between reference and error.
A new method for real-time estimating left ventricular relaxation time constant (T) from the left ventricular (LV) pressure waveform, based on the isovolumic relaxation model, is proposed. The presented method uses a recursive least squares (RLS) algorithm to accomplish real-time estimation. A new criterion to detect the end-point of the isovolumic relaxation period (IRP) for the estimation of T is also introduced, which is based on the pattern analysis of mean square errors between the original and reconstructed pressure waveforms. We have verified the performance of the new method in over 4,600 beats obtained from 70 patients. The results demonstrate that the proposed method provides more stable and reliable estimation of τ than the conventional 'off-line' methods.
A lumped parameter model of Li-ion battery in hybrid electric vehicle(HEV) is constructed and system parameters are identified by using recursive least square estimation for different C-rates, SOCs and temperatures. The system characteristics of pole and zero in frequency domain are analyzed with the parameters obtained from different conditions. The parameterized model of Li-ion battery indicates highly dependant of temperatures. The system pole and internal resistance changes 6.6 and 18 times at $-20^{\circ}C$, comparing with those at $25^{\circ}C$, respectively. These results will be utilized on constructing model-based state observer or an on-line identification and an adaptation of the model parameters in battery management systems for hybrid electric vehicle applications.
This correspondence presents a recursive estimation algorithm which, unlike conventional ones; updates the estimates only when a sufficient improvement can be obtained with a bounded noise assumption, the resulting sequence of estimates is a sequence of convex sets(ellipsoids) in the parameter space. For the cases studied, the algorithm use less than 20 percent of the. data to update, the estimate and still acquired good accuracy for spectral estimation.
The energy conservation is one of the most important issues in recent years. Especially, the energy conservation through improved control strategies is one of the most highly possible area to be implemented in the near future. The energy conservation of the ice storage system can be accomplished through the improved control strategies. A real time building load prediction algorithm was developed. The expected highest and the lowest outdoor temperature of the next day were used to estimate the next day outdoor temperature profile. The measured dry bulb temperature and the measured building load were used to estimate system parameters by using the on-line weighted recursive least square method. The estimated hourly outdoor temperatures and the estimated hourly system parameters were used to predict the next day hourly building loads. In order to see the effectiveness of the building load prediction algorithm, two different types of building models were selected and analysed. The simulation results show less than 1% in error for the prediction of the next day building loads. Therefore, this algorithm may successfully be used for the development of improved control algorithms of the ice storage system.
In this paper a novel estimation algorithm of mechanical parameters in two-mass system is proposed. The inertia of a load and a motor and the stiffness are estimated by using RLS (Recursive Least Square) algorithm and acceleration information of motor. The effectiveness of the proposed scheme is verified with simulation and experiments results.
상태축약심볼열추정(RSSE: Reduced State Sequence Estimation) 수신기는 비터비 복호기와 채널 추정기로 구성된다. 이동통신과 같이 채널이 변하는 환경에서는 적응 채널추정기(adaptive channel estimator)로 채널의 변화를 계속적으로 추정해야 한다. 일반적으로 사용되는 채널 추정기는 임시결정된 비터비 복호기의 출력을 사용하여 채널을 추정 하는데, 비터비 복호기에서 잘못된 결정을 내릴 경우 이로 인해 오류전파(error propagation)가 발생할 수있다. 본 논문에서는 좀더 정확한 채널 추정과 오류전파를 막기 위해 경로 메모리를 사용하는 새로운 채널추정기를 사용한다. 이 채널 추정기는 비터비 복호기의 여러 경로중에서 가장 작은 경로를 선택하여 그 경로상의 신호를 이용하여 채널 추정을 행한다. 그리고 채널 추정기의 적응 알고리듬으로서 LMS(Least Mean Square)알고리듬과 Recursive Least Square(RLS) 알고리듬을 사용하여 비교한다. 실험 결과를 통해 제안된 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기가 기존의 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기에 비해 더 나은 성능을 나타내는 것을 볼 수있으며, 페이딩이 존재하는 이동통신 환경에서는 LMS 알고리듬이 적합하지 않음을 알 수있다.
논문에서는 최근에 무선 센서 관련 연구에서 제안된 높은 정확도를 가진 센서 간의 클락 동기 기술을 멀티스태틱 레이더 시스템을 위한 무선 시간동기 알고리즘에 적용을 고려하고 특히 비가시선 상에 있는 노드들 간에 적용 될 수 없는 기존 이론의 한계를 극복하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 두 노드에서의 얻어진 타임 스탬프 관찰 결과 정보를 바탕으로 recursive robust least M-estimation (RLM) 기법을 이용하여 두 개의 센서 노드 간의 상대적인 클락 스큐(skew)와 위상 차이를 추정한다. 그 과정에서 NLOS 환경으로 인해 uplink와 downlink시에 발생하는 지연시간의 차이를 추적하여 억제시킴으로써 알고리즘의 성능 향상시킨다. 또한 mean square error (MSE)를 계산하여 알고리즘의 성능을 기존 maximum-liklihood (ML) 기법을 이용한 알고리즘과 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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