System Identification of ARMAX Model using the Genetic Algorithm

유전자 알고리즘을 이용한 ARMAX 모델의 시스템 식별

In this paper, we propose a nonlinear system identification method using the genetic algorithm. We represent the nonlinear system as a parameter vector and a measurement vector of ARMAX model. In order to identify the nonlinear system, we find the parameter vector using the genetic algorithm. The parameter vector is regarded as a chromosome of gene. The error between the desired output and estimated output every sampling period is used to calculate the fitness of one gene. The simulation results showed the effectiveness of using the genetic algorithm in the nonlinear system identification.

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하는 새로운 시스템 식별 방식을 제안한다. 제안 한 방식은 ARMAX 모델을 이용하여 비선형 시스템을 파라미터 벡터와 측정 벡터로 나누고, 파라미터 벡터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 값을 구하여 ARMAX 모델의 파라미터를 조정한다. 기존의 Narendra의 4가지 식별 모델을 대상으로 시뮬레이션하여 제안한 식별 방식의 유용성을 확인하였다.