research centers


Search results: Found 23

Listing 11 - 20 of 23 << page
of 3
>>
Sort by

Article
Unscented Kalman Estimator for Estimating the State of Two-phase Permanent Magnet Synchronous Motor
مخمن كلمان المعدل لتحدید متغیرات محرك ذو طور ثنائي وذات تغذیة دائمیة

Author: Ayad Qasim Hussein
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 15 Pages: 5071-5078
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the unscented Kalman filters (UKF) for estimating the states (winding currents, rotor speed and rotor angular position) of two-phase Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM). The UKF is based on firstly specifying a minimal set of carefully chosen sample points. These sample points completely capture the true mean and covariance of the Gaussian Random Variable (GRV), and when propagated through the true nonlinear system (motor model), capture the posterior mean and covariance accurately to the second order (Taylor series expansion). The results showed that the UK estimator could successively estimate the states of PMSM without need any Jacobian matrix.

لتحديد المتغيرات (تيارات الملف، ( UKF) يتناول هذا البحث مرشح كلمان المعدل .(PMSM) الموقع الزاوي وسرعة الجزء الدوار) لمحرك ذو طور ثنائي وذات تغذية دائمية يعتمد في البداية على تحديد اقل مجموعة من عينات النقاط ( UKF) مرشح كلمان المعدل ( Gaussian) المختارة بدقة. هذه العينات تمسك تماما بالمعدل الحقيقي والتباين لمتغير وعندما تنتشر خلال النظام الغير خطي الحقيقي(نموذج محرك )، يمسك (GRV) العشوائي بالمعدل الجديد والتباين بدقة عالية لنظام ثنائي المرتبة ( متسلسلة تايلر الموسعة ). النائج تظهرينجح في تحديد المتغيرات لمحرك ذو طور ثنائي وذات ( UKF) بان مرشح كلمان المعدل .( Jacobian) تغذية دائمية بدون الحاجة إلى مصفوفة


Article
Two Stage Kalman Estimators with Probabilistically Weighted Average

Author: Hanady Abbas Jaber
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 9 Pages: 1847-1857
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

With spherical coordinate, the adaptive estimation using multiple model filtering isenhanced in this paper. The enhancement is achieved by using just two depended parallelKalman filters, instead of multiple models, with the probabilistically weighted average,which provides the adaptive mechanism. The first filter is constant velocity filter (CVF)which is used to estimate the position and velocity of the moving target in non maneuveringcourse. The second filter calculates the acceleration and the new adjustment for the CVF.The second filter is referred as variable velocity filter (VVF). Monte Carlo computersimulation results are included to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm inenhancement the multiple model adaptive filtering.

البحث يتضمن تحسين التخمين الفعال باستخدام مرشحات النماذج المتعددة بحيث تم استخدام مرشحاناحدهما يعتمد على الاخر مع معدل احتمالية تجهزنا بميكانيكية التحديث . (Kalman filter) كالمانالمرشح الاول يسمى بمرشح السرعة الثابتة والذي يستخدم لتخمين السرعة و الموقع للهدف المتحرك فيحالة عدم وجود مناورة بينما المرشح الاخر يستخدم لحساب التعجيل في حالة حدوث المناورة . طريقةتم استخدامها لتوضيح فعالية الاداء . (Monte Carlo) مونتيكارلو


Article
Extended Kalman Filter of Training Feed Forward Artificial Neural Network
مرشح كالمن الموسع لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية ذات التغذية الامامية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract In this paper discuss the use of artificial neural networks multilayer feed forward, which are training using and Extended Kalman Filter (EKF) algorithm one and training Back propagation algorithm standard way then compare them by using two types of data which are the original data represent time delay of the network (Aria phone) for telephone communications and simulation data. The results confirm that EKF approach is faster to the period time steps to train the neural networks compared to the second way.

المستخلص يناقش هذه البحث استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية متعدد الطبقات ذات التغذية الامامية Feed Forward والتي يتدرب باستخدام خوارزمية مرشح كالمن الموسع مرة، واخرى بخوارزمية الانتشار العكسي Back propagation -الطريقة الاعتيادية-ويقارن بينهما مستخدما نوعين من البيانات: هي البيانات الاصلية التي تمثل وقت تأخير لشبكة (Aria phone) للاتصالات الهاتفية والبيانات المولدة، وقد اكدت بان اسلوب مرشح كالمن اسرع لعدد خطوات الفترة الزمنية لتدريب الشبكة العصبية مقارنة بالطريقة الثانية.الكلمات الدالة: مرشح كالمن، مرشح كالمن الموسع، الشبكات العصبية


Article
Design of a two-Degree-of-Freedom Controller for a Magnetic Levitation System Based on LQG Technique

Author: Ibraheem Kasim Ibraheem إبراهيم قاسم إبراهيم
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2013 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 67-77
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

A new control design procedure has been proposed in this paper based on the LQG control design. A two degree of freedom controller with integral action is obtained and tested on the magnetic levitation system, which is a good test-bed for control design because of its nonlinearity and unstability with practical uses in high-speed transportation and magnetic bearings. Simulations are performed under MATLAB environment and included to highlight that the proposed controller accurately achieves position tracking for different kinds of reference inputs.


Article
Design and Implementations of a Mobile Target Tracking System Using FPGA
تصميم وتنفيذ نظام تتبع للهدف المتحرك باستخدام الFPGA

Authors: Laiyth M. Al-Rawi --- Dhafer R. Zaghar --- Ekhlas H. Karam
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 11 Part (A) Engineering Pages: 2627-2647
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The design and implementations of a mobile target tracking system using field-programmable gate array (FPGA) are presented in this work. The idea of variable dimension (VD) filter which is used for tracking the nonmaneuver and maneuvering target is simplified and demonstrated by the FPGA implementations. In general, the VD filter consist of two different Kalman filter dimensions and the fading memory detection scheme. In this tracking algorithm, the first Kalman filter is operates in its normal mode in the absence of any maneuvers, at same time, from the property of the innovation sequence and state estimates of this filter, the fading memory detector switch is used to determine that a maneuver is occurring, once a maneuver is detected the second augmented Kalman filter which uses a different state model is used to track the target in maneuvering motion course. In this paper, the single Kalman filter is used to replace the second augmented filter of the VD algorithm, in this case when the maneuver is occur, the single filter is used in parallel with the first Kalman filter to track the target in maneuvering motion course without modifying the operation of the first Kalman filter. This step will simplified and reduce the calculation of the VD filter.The implementation for this system using FPGA will discuss in details, it will resulted to implement a low cost and mobile tracking system with high flexibility. Many of the general results presented in this paper are also useful for performance evaluation of this simplified variable dimension (SVD) filter algorithm as a compared with the VD filter algorithm.

في هذا العمل تم عرض التصميم والتنفيذ لنظام تتبع الهدف المتحرك باستخدام بوابة مجموعة الميدان للبرمجة (FPGA). حيث ان فكرة البعد المتغير (VD) مرشح الذي يستخدم لتتبع لهدف المناور وغير المناورة ا يتم تبسيطه وتعزيزة بواسطة تنفيذ ال FPGA. بشكل عام، مرشح VD يتكون من مرشحي كالمان مختلفين ألابعاد ونظام الكشف fading memory. في خوارزمية التتبع هذه ، مرشح كالمان ألاول يعمل في الوضع العادي في غياب أي مناورات، في الوقت نفسه، من خصائص التقديرات المتسلسله وتخمين الحالة لهذا المرشح، يتم استخدام الكاشف fading memory لتحديد أن مناورة حدثث، بمجرد الكشف عن مناورة فان مرشح كالمان المضاف الثاني والذي يستخدم نموذج مختلف يستعمل لتتبع الهدف خلال فترة المناورة.في هذا البحث, تم استخدام كالمان فلتر المفرد ليحل محل المرشح الثاني المضاف في خوارزمية ال VD ، في هذه الحالة عند حدوث المناورة ، يتم استخدام مرشح كالمان المفرد في نفس الوقت مع مرشح كالمان ألاول لتتبع الهدف خلال فترة المناورة دون تعديل في عمل مرشح كالمان الاول. وهذه الخطوة سوف تبسط وتقلل من حسابات مرشح VD. التنفيذ لهذا النظام باستخدام FPGA سوف يناقش بالتفاصيل، وسوف يؤدي إلى تنفيذ نظام تتبع للهدف المتحرك منخفض التكاليف و ذات مرونة عالية. العديد من النتائج العامة الواردة في هذا البحث هي أيضا مفيدة لتقييم أداء خوارزمية التصفية (SVD) هذه مقارنتا مع خوارزمية التصفية (VD).


Article
Object Tracking using Proposed Framework of KalmanGuided Harmony Search Filter
تتبع جسم باستخدام اطار مقترحلمرشح كالمان كموجه لمرشح الهارموني

Author: Akbas E. Ali* Dr. Alia K. Abdul Hassan* Dr. Hasanen S. Abdullah*
Journal: AL-yarmouk Journall مجلة كلية اليرموك الجامعة ISSN: 20752954 Year: 2015 Issue: 1 Pages: 120-137
Publisher: College Yarmouk University كلية اليرموك الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper an improvementon the harmony filter is done by adding the Kalman filter after the improvisation process, toguide the filter to reach the convergence state at the lowest possible number of iterations, which means more ability for tracking the moving objects in real time performance, which is a crucial factor in the multi object tracking applications.

في هذا البحث تم تطوير فلتر البحث الهارموني وذلك باضافة فلتر كالمان اليه بعد عملية الارتجال لغرض توجيه فلتر الهارموني للوصول الى حالة التقارب باقل عدد ممكن من التكرارات،وهومايعني المزيدمن القدرةعلى تتبع الأجسام المتحركة في الأداءفي الوقت الحقيقي،والذي يعتبر عامل حاسم في تطبيقات تتبع الكائنات المتعددة


Article
Comparing Kalman Filter and Dynamic Adaptive Neuro Fuzzy for Integrating of INS/GPS Systems
مقارنة كالمان فلتروديناميكية الشبكةالمكيفةالمضببة لتكامل منظومتي INS/GPS

Authors: Sameir A. Aziez --- Huda Naji Abdul-Rihda
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 1 Part (A) Engineering Pages: 61-72
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Global Positioning System (GPS) and Inertial Navigation System (INS) technologies have been widely used in a variety of positioning and navigation applications. Both Systems have their unique features and shortcomings. Hence, combined system of GPS and INS can exhibit the robustness, higher bandwidth and better noise characteristics of the inertial system with the long-term stability of GPS, Integrated together are used to provide a reliable Navigation System. This paperwill compare the performance of Kalman filter and Dynamic adaptive neuro fuzzy system for integrated INS/GPS systems. The Simulation Results by Matlab7 Programming Language showed great improvements in positioning, gives a best results and reduce the root mean square error (r.m.s.) when used Dynamic adaptive neuro fuzzy system rather than Kalman filter.

منظومةتحديدالموقع العالمي (GPS) ومنظومةالملاحة ذاتالقصور الذاتي(INS) تستخدم بشكل واسع في مختلف تطبيقات تحديد المواقع والملاحة .كلا المنظومتين لها ميزات فريدة وعيوب . بتكامل المنظومتين (INS& GPS) نستطيع الحصول على نظام ملاحة متين, نطاق ترددي عالي , وخصائص ضوضاء أفضل بالنسبة لمنظومة (INS) واستقرارية عالية لمنظومة.(GPS)لذلك ,تكامل المنظومتين يستخدم للحصول على نظام ملاحة ذات وثوقية عالية. في هذا البحث تمت المقارنة بين أداء كالمان فلتروديناميكية الشبكةالمكيفةالمضببة لتكامل المنظومتين. (باستخدام لغة البرمجة Matlab7) حيث تبين تحسينات كبيرة في تحديد المواقع وان r.m.s للخطاء اقل بكثير باستخدام الشبكة المكيفة المضببة بمقارنتها مع نتائج كالمان فلتر .


Article
Use A State Space Model and Forecast House Prices in Baghdad.
أستخدام نموذج فضاء الحالة SSM في التنبؤ بأسعار المنازل في بغداد

Author: رجاء كامل مجيد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 108 Pages: 498-508
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: The purchase of a home and access to housing is one of the most important requirements for the life of the individual and the stability of living and the development of the prices of houses in general and in Baghdad in particular affected by several factors, including the basic area of the house, the age of the house, the neighborhood in which the housing is available and the basic services, Where the statistical model SSM model was used to model house prices over a period of time from 2000 to 2018 and forecast until 2025 The research is concerned with enhancing the importance of this model and describing it as a standard and important compared to the models used in the analysis of time series after obtaining the series of time above prices of houses in two decades in the Mansour district of Baghdad, It was chosen for being an important neighborhood of Baghdad and services are available that are ideal compared to other neighboring neighborhoods Which lies within the province of Baghdad The possibility of applying the SSM model to the time series analysis and prediction was achieved. The statistical analysis was carried out using the E-views version 9 program and the Kalman filter was applied in the construction of the case space model, prediction and update after estimating the state variable in the model to enhance the quality And the efficiency of this type of modeling and representation of the best representation of the data studied.

الخلاصة :يعد شراء المنزل والحصول على سكن من اهم متطلبات حياة الفرد واستقرار معيشته وان التطور الحاصل في اسعار المنازل بصورة عامة و في بغداد بصورة خاصة متأثراً بعدة عوامل أساسية تشمل مساحة المنزل , عمر المنزل ، الحي الذي يتم السكن فيه وما تتوفر فيه من خدمات اساسية , اذ تم استخدام النموذج الإحصائي نموذج فضاء الحالة SSM لنمذجة أسعار المنازل في مدة زمنية تمتد من عام 2000 ولغاية 2018 والتنبؤ بها حتى عام 2025, واهتم البحث بتعزيز أهمية هذا النموذج ووصفه قياسياً ومقارنته بالنماذج المستخدمة في تحليل السلاسل الزمنية بعد الحصول على السلسلة الزمنية المذكورة انفا لاسعار المنازل خلال عقدين من الزمن في حي المنصور في بغداد الذي تم اختياره لكونه من الاحياء المهمة في العاصمة بغداد وتتوفر فيه الخدمات التي تعد مثالية قياساً ببقية الاحياء المجاورة والتي تقع ضمن محافظة بغداد وتم التوصل الى اختبار امكانية تطبيق نموذج فضاء الحالة SSM في تحليل السلاسل الزمنية و التنبؤ بها وتم اجراء التحليل الاحصائي بأستخدام برنامج E-views version 9 وتطبيق مرشح كالمن في بناء نموذج فضاء الحالة و التنبؤ و التحديث بعد تقدير متغير الحالة في النموذج لتعزيز جودة وكفاءة هذا النوع من النماذج وتمثيله افضل تمثيل للبيانات المدروسة.


Article
Robust Multiple Model Adaptive Control for Dynamic Positioning of Quadrotor Helicopter System

Authors: Zainab SH. Mahmoud --- Safanah M. Raafat
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2018 Volume: 36 Issue: 12 Part (A) Engineering Pages: 1249-1259
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The quadrotor control has been one of the benchmark controlproblems. It is considered as an under-actuated, multivariable and highnonlinear system due to its dynamics, having strong coupling betweentranslation and angular motion and affected by external disturbancesassociated with flight environment. Therefore, there is a need to design a robustcontrol that can keep up with sudden changes and find better trackingperformance against modeling error and uncertainties. In this work, anadaptive state feedback control method denoted as Classical Multiple ModelAdaptive Control (CMMAC) has been implemented. This method embodies inits structure a bank of filters. Kalman filter (KF) has been used where eachfilter has been designed for a specific value of an equilibrium point and set ofcontrollers, which was provided by the LQ-servo design. Comparisons of theperformance of a quadrotor system between control designs for single Kalmanfilter with CMMAC for the same value of uncertainty in terms of Root MeanSquare Error (RMSE) have been presented. CMMAC meets better performanceof tracking design for all variations; the performance of the controlledquadrotor has been improved for the linear and angular coordinates 100%, ascompared to the performance when using one Kalman filter.


Article
A Review of using Neural Network and Kalman Filter based on ARIMA for Wind Speed Forecasting

Authors: Osamah Basheer Shukur --- Muhammad Hisyam Lee
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2019 Volume: 16 Issue: 29عدد خاص بالمؤتمر الطلابي الاول Pages: 15-28
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

The wind speed forecasting is important to observe the wind behaviour and control the harms caused by extreme speeds. A linear ARIMA model is unable to identify the nonlinear pattern of wind speed data. ARIMA modelling process causes the stochastic uncertainty as a second reason of inaccurate forecasting results. In this study, a review of an ARIMA-artificial neural network (ANN) and ARIMA-Kalman filter (KF) methods is presented. ANN and KF based on ARIMA are used to improve wind speed forecasting by handling the nonlinearity and the uncertainty respectively. This hybrid method will improve the accuracy of wind speed forecasting. Usually, the forecasting results of the hybrid methods will be in better forecasting than other compared methods. In conclusion, the proposed hybrid methods especially the hybrid ANN-KF based on ARIMA method can be used to forecast wind speed data with nonlinearity and uncertainty characteristics more accurately

Listing 11 - 20 of 23 << page
of 3
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (23)


Language

English (17)

Arabic and English (4)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (2)

2017 (2)

2016 (2)

2015 (1)

More...