몰수체의 운동을 정확하게 예측하기 위해서는 동적 모형의 비선형 구조를 선택하고, 이에 해당하는 조종계수를 모형 시험을 통해 추정하여야 한다. 모형 구조가 주어지면 조종계수들의 값만이 미지수가 되어 추정은 표준 최소 자승 문제로 정식화될 수 있다. 불행하게도 몰수체들의 비선형모형 구조는 거의 알려지지 않고 있다. 따라서, 모형 시험에서 측정된 자료들로부터 운동 방정식의 구조를 결정하는 방법을 개발하여 계수 추정 절차에 중요한 한 부분으로 포함시켜야 한다. 본 연구에서는 모형 시험 결과 해석을 위해 널리 사용되고 있는 최소 자승 알고리즘과 그 성능평가법에 대해 살펴보고, Gram-Schmidt에 의한 직교 분리법에 기초를 둔 계수 식별 알고리즘을 매우 단순하고 효과적으로 구조 선택법과 계수 추정법을 결합할 수 있도록 확장하였다. 마지막으로 시뮬레이션과 실제 몰수체에 대한 모형 시험 자료로의 적용을 통해 이 기법의 성능을 검증하였다. 결론적으로 본 연구의 방법은 모형 시험 결과로부터 효율적으로 운동 방정식의 구조를 식별하고 조종 계수를 추정함을 확인하였다.
To accurately predict the motion of a submergible, the nonlinear structure of dynamic model should be selected and corresponding parameters should be estimated using model test. Providing the model structure, only the values of parameters are unknown and the estimation can thus be formulated as a standard least square problem. Unfortunately, the nonlinear model structure of submersibles is rarely known a prior and method of model structure determination from measurement data of model test should be developed and included as a vital part of the estimation procedure. In this study, the well-known linear least square algorithm for the analysis of model tests and a way to measure the goodness are reviewed, and the identification algorithm based on an orthogonal decomposition method of Gram-Schmidt is extended to combine structure selection and maneuvering coefficients estimation in a very simple and efficient manner. Finally, the efficiency of this algorithm is verified by using simulation and applying to the analysis of model test of a submerged body. As a result, it was verified that this combined method might be very erective in selecting the structure of dynamic model estimating the maneuvering coefficients from measurement fiat of model test.