Gradient-based particle filter algorithm for an ARX model with nonlinear communication output

A stochastic gradient (SG)-based particle filter (SG-PF) algorithm is developed for an ARX model with nonlinear communication output in this paper. This ARX model consists of two submodels, one is a linear ARX model and the other is a nonlinear output model. The process outputs (outputs of the linear submodel) transmitted over a communication channel are unmeasurable, while the communication outputs (outputs of the nonlinear submodel) are available, and both of the twotype outputs are contaminated by white noises. Based on the rich input data and the available communication output data, a SG-PF algorithm is proposed to estimate the unknown process outputs and parameters of the ARX model. Furthermore, a direct weight optimization method and the Epanechnikov kernel method are extended to modify the particle filter when the measurement noise is a Gaussian noise with unknown variance and the measurement noise distribution is unknown. The simulation results demonstrate that the SG-PF algorithm is effective

Regularized System Identification

This open access book provides a comprehensive treatment of recent developments in kernel-based identification that are of interest to anyone engaged in learning dynamic systems from data. The reader is led step by step into understanding of a novel paradigm that leverages the power of machine learning without losing sight of the system-theoretical principles of black-box identification. The authors’ reformulation of the identification problem in the light of regularization theory not only offers new insight on classical questions, but paves the way to new and powerful algorithms for a variety of linear and nonlinear problems. Regression methods such as regularization networks and support vector machines are the basis of techniques that extend the function-estimation problem to the estimation of dynamic models. Many examples, also from real-world applications, illustrate the comparative advantages of the new nonparametric approach with respect to classic parametric prediction error methods. The challenges it addresses lie at the intersection of several disciplines so Regularized System Identification will be of interest to a variety of researchers and practitioners in the areas of control systems, machine learning, statistics, and data science. This is an open access book

Parameter Identification of Permanent Magnet Synchronous Motor

V rámci dizertační práce byly navrženy identifikační metody pro synchronní motor s permanentními magnety. Celá identifikace i řízení motoru probíhalo v dq souřadnicích a pro zpracovaní bylo použito prostředí Matlab Simulink spolu s realtime platformou Dspace. Práce se zaměřila na dvě hlavní odvětví identifikace a to off-line a online identifikaci. K off-line identifikaci byla použita frekvenční analýza využívající lock rotor test pro získání třech parametrů. Jedná se o příčnou a podélnou indukčnost a odpor statoru. V online metodě byly tyto parametry ještě rozšířeny o magnetický tok magnetu _f identifikovaného pomocí metody MRAS. Zbylé parametry byly opět identifikovány pomocí frekvenční analýzy, která byla upravena pro online režim a zároveň aplikována na identifikaci více složek najednou. Poslední metodou, která se v práci nachází, je Newtonova metoda, která se využívá pro odhad odporu statoru, aniž by se do motoru musel injektovat jakýkoli signál.The purpose of this dissertation is to design identification methods for identifying a permanent magnet synchronous motor. The whole identification and motor control is carried out in d-q coordinates, and the program used for processing and control was the matlab simulink, together with the real time platform DSpace. The work focuses on two main areas of identification, off-line identification and on-line identification. For offline identification the frequency analysis was used with the lock rotor test to get three main parameters. They are the quadrature and direct inductances and stator resistance. In the online mode, the identified parameters were extended to magnet flux _f identified by MRAS method. The remaining parameters were again identified by frequency analysis, which was adapted into online mode, and simultaneously applied to the identification of several part in one time. The next method is Newton method, which is used for estimating stator resistance of the motor, without the need to apply any signal.

Algorithms for Building High-Accurate Optical Tracking Systems

Die vorliegende Arbeit präsentiert eine Untersuchung von Einflussfaktoren auf die Genauigkeit eines optischen Trackingsystems zur hoch präzisen Koordinatenmessung, wie sie beispielsweise im Bereich der Computer-unterstützten Chirurgie benötigt wird. Zu den Haupteinflussfaktoren gehören die Modellierung der Aufnahmegeometrie, die verwendeten Bildverarbeitungsalgorithmen zur Markensegmentierung, welche sowohl während der Systemkalibrierung als auch während des eigentlichen Messvorgangs verwendet werden, und nicht zuletzt thermische Einflüsse.Wahrend die Modellierung der Kamerageometrie ein gut erforschter Gegenstand sowohl im Bereich der Photogrammetrie als auch des Maschinellen Sehens darstellt, existieren fur den Vergleich von verschiedenen Markentypen und deren Segmentierungsalgorithmen in bezug auf die Messgenauigkeit noch keine umfassenden Ergebnisse. Einen weiteren Bereich, der nahezu nicht untersucht ist, bilden thermische Einflüsse auf die zugrundeliegende Aufnahmegeometrie. Die vorliegende Arbeit legt ihren Schwerpunkt auf diese zwei Bereiche. Zum einen werden verschiedene Algorithmen zur Segmentierung von Messmarken vorgestellt und miteinander verglichen. Den zweiten großen Schwerpunkt bildet eine Analyse von thermischen Einflussen auf Kameras. Es wird ein Verfahren entwickelt, welches den Einfluss von Temperaturänderungen modelliert und so Messfehler kompensieren kann. Die Ergebnisse dieser Arbeit finden Anwendung in der Entwicklung eines optischen Trackingsystems fur den Einsatz in der orthopädischen Chirurgie

Actas de las XXXIV Jornadas de Automática

Postprint (published version

Undergraduate catalog (Florida International University). [1991-1992]

https://digitalcommons.fiu.edu/catalogs/1040/thumbnail.jp

Manipulador aéreo con brazos antropomórficos de articulaciones flexibles

[Resumen] Este artículo presenta el primer robot manipulador aéreo con dos brazos antropomórficos diseñado para aplicarse en tareas de inspección y mantenimiento en entornos industriales de difícil acceso para operarios humanos. El robot consiste en una plataforma aérea multirrotor equipada con dos brazos antropomórficos ultraligeros, así como el sistema de control integrado de la plataforma y los brazos. Una de las principales características del manipulador es la flexibilidad mecánica proporcionada en todas las articulaciones, lo que aumenta la seguridad en las interacciones físicas con el entorno y la protección del propio robot. Para ello se ha introducido un compacto y simple mecanismo de transmisión por muelle entre el eje del servo y el enlace de salida. La estructura en aluminio de los brazos ha sido cuidadosamente diseñada de forma que los actuadores estén aislados frente a cargas radiales y axiales que los puedan dañar. El manipulador desarrollado ha sido validado a través de experimentos en base fija y en pruebas de vuelo en exteriores.Ministerio de Economía y Competitividad; DPI2014-5983-C2-1-