• Title/Summary/Keyword: 시스템 식별법

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Parametric System Identification (1) (매개변수 시스템 식별법 (1))

  • Go, Sang-Ho
    • ICROS
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    • v.18 no.3
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    • pp.37-42
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    • 2012
  • 이번 편에서는 첫 번째 편에서 소개된 블랙박스 모델을 결정하는 기법 중의 하나인 매개변수 시스템 식별법을 소개한다. 이 기법은 식별하고자 하는 대상 시스템에 대하여 매개변수들로 표현되는 여러 가지 후보 모델들을 선정한 후 확정된 입출력 데이터와 추정 알고리즘을 적용하고 여러 가지 검증과정을 통하여 실제 시스템의 데이터에 가장 가까운 특성을 보이는 모델을 선정하는 방법이다. 이를 위해서 본 편에서는 선형-시불변 시스템의 블랙박스 식별에서 종종 사용되는 여러 가지 모델구조들을 소개한다.

Seismic Response Estimation and System Identification of Test Steel Structure Using Approximate Nonlinear Filter (비선형 근사필터에 강구조시험체의 지진응답추정 및 동특성식별)

  • 배기환;김두영
    • Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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    • v.5 no.2
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    • pp.67-72
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    • 2001
  • 대상으로 하는 시스템의 입출력신호에 근거하여, 시스템의 수학적 모델을 결정하는 것을 총칭하여 시스템식별이라 한다. 본 논문에서는 지진응답 관측치를 입출력신호로 하여 조건부대치를 최적치로 판단하는 비선형근사필터법을 사용한 건축구조물의 지진응답추정 및 파라미터식별에 관하여 논한다. 비선형근사필터법에 의한 건축구조물식별의 유효성의 적용성을 판단하기 위해, 진동대를 사용하여 강구조시험체의 진동실험을 행하고 결과적으로 얻어진 시험체의 수학적 모델에 대한 지진응답 수치해석결과와 진동실험에서의 관측기록을 비교하여 본 식별법의 타당성을 보인다.

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시스템 식별에 대한 소개와 기초이론 맛보기

  • Go, Sang-Ho
    • ICROS
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    • v.18 no.2
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    • pp.33-38
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    • 2012
  • "시스템 식별(system identification)"이란 신호처리(signal processing)의 한 분야로서, 제어분야에서는, 제어시스템 설계 시 요구되는 제어대상 플랜트(plant)의 수학적 모델을 실제 시스템의 입력과 출력데이터를 활용하여 얻기 위한 필요한 체계적인 절차들을 제공해준다. 본 기법은 물리적 또는 화학적 기초원리(first principles)로부터 시스템 모델을 얻기가 어렵거나 매우 복잡한 경우에 주로 쓰이고 있으며, 이때 따라 산업현장에서도 점차 그 역할이 중요해지고 있다. 제어의 다른 분야와 유사하게 이 분야 또한 매우 수학적이어서 제어로봇시스템 학회지의 이번 호부터 총 4회에 걸쳐서 이 분야의 가장 근본적이며 실제적인 이론과 적용방법 들을 간단한 예제와 함께 다룰 계획이다. 첫 번째 순서로서 이번 호에서는 시스템 식별분야에 대한 빠른 이해를 위해 단순한 정적 그리고 동적인 시스템 예제에 대하여 최소자승법(least squares method)을 통한 시스템 파라미터 추정기법을 설명하며, 시스템 식별기법의 종류 그리고 시스템 식별 수행 시 반드시 거쳐야 단계와 절차를 소개한다.

Modelling of Wind Wave Pressure and Free-surface Elevation using System Identification (시스템 식별기법을 활용한 파압과 해수면 모델링)

  • Cieslikiewicz, Witold;Badur, Jordan
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.25 no.6
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    • pp.422-432
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    • 2013
  • A System Identification method to develop parametric models linking free surface elevation and wave pressure is presented and two models are built allowing for either wave pressure or free surface elevation simulation. Linear, time invariant model structures with static nonlinearities are assumed and solutions are sought in a form of autoregressive model with extra input (ARX). An arbitrary chosen free-surface elevation and wave pressure dataset is used for estimation of the models, which are subsequently verified against datasets with similar pressure gauge depth but different free-surface elevation spectra due to different meteorological conditions. It is shown that free-surface simulation using System Identification methods can perform better than traditional linear transfer function derived from linear wave theory (LTF), while wave pressure simulation quality using presented methods is generally similar to that obtained with corrected LTF.

On Some collinearities with Some Observations in Linear Regression (선형회귀모형에서 다공선성을 은폐 혹은 확대하는 관찰치에 관한 식별)

  • Kim, Seung Gu
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.17 no.30
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    • pp.59-65
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    • 1994
  • 선형회귀모형에서 새로운 변수가 모형에 도입될때 몇몇 비정상적인 관찰치들은 변수들 간에 내재되어 있는 다공선성을 감추거나 혹은 오히려 더욱 크게 부풀림으로써 도입변수에 대한 해석을 매우 어렵게 만든다. 본고에서는 이러한 관찰치들을 식별할 수 있는 방법을 제안하였는데, 이와 같은 식별법은 postulated model의 회귀계수추정치에 대한 도입변수의 섭등(perturbations)을 분해함으로써 가능하였다.

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ARMA System identification Using GTLS method and Recursive GTLS Algorithm (GTLS의 ARMA시트템식별에의 적용 및 적응 GTLS 알고리듬에 관한 연구)

  • Kim, Jae-In;Kim, Jin-Young;Rhee, Tae-Won
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.14 no.3
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    • pp.37-48
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    • 1995
  • This paper presents an sstimation of ARMA coefficients of noisy ARMA system using generalized total least square (GTLS) method. GTLS problem for ARMA system is defined as minimizing the errors between the noisy output vectors and estimated noisy-free output. The GTLS problem is solved in closed form by eigen-problem and the perturbation analysis of GTLS is presented. Also its recursive solution (recursive GTLS) is proposed using the power method and the covariance formula of the projected output error vector into the input vector space. The simulation results show that GTLS ARMA coefficients estimator is an unbiased estimator and that recursive GTLS achieves fast convergence.

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Real-time System Identification of Aircraft in Upset Condition Using Adaptive-order Zonotopic Kalman Filter (적응 차수 조노토픽 칼만 필터를 활용한 비정상 비행상태 항공기의 실시간 시스템 식별)

  • Gim, Seongmin;Harno, Hendra G.;Saderla, Subrahmanyam;Kim, Yoonsoo
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.50 no.2
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    • pp.93-101
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    • 2022
  • It is essential to prevent LoC(Loss-of-Control) or upset situations caused by stall, icing or sensor malfunction in aircraft, because it may lead to the crash of the aircraft. With this regard, it is crucial to correctly identify the dynamic characteristics of aircraft in such upset conditions. In this paper, we present a SID(System IDentification) method utilizing the moving-window based least-square and the adaptive-order ZKF(Zonotopic Kalman Filter), which is more effective than the existing Kalman-filter based SID for the aircraft in upset condition at a high angle of attack with temporary sensor malfunction. The proposed method is then tested on real flight data and compared with the existing one.

Fuzzy Measure-based Subset Interactive Models for Interactive Systems. (퍼지 측도를 이용한 상호 작용 시스템의 모델)

  • 권순학;스게노미치오
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.7 no.4
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    • pp.82-92
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    • 1997
  • In this paper, a fuzzy measure and integral-based model fnr interactive systems is proposed. The processes of model identification consists of the following three steps : (i) structure identification (ii) parameter identification and (iii) selection of an optimal model. An algorithm for the model structure identification using the well-known genetic algorithm ((;A) with a modified selection operator is proposed. A method for the identification of par;imetcrs corresponding to fuzzy measures is presented. A statistical model selection criterion is used for the selection of an optimal model among the candidates. Finally, experimental results obtained hy applying the proposed model to the subjective evaluation data set and the well-known time series data are presented to show the validity of the proposed model.

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A Study on Plate Vibration Control using System Identification (시스템 식별법을 이용한 평판 진동 제어에 관한 연구)

  • Lee, Jea-Ho;Jung, Joon-Hon;Park, Ki-Heon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.99-101
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    • 2005
  • This paper is concerned with the active vibration control of flexible plate system using $H_2$ controller. The main objective of this paper is to propose the system identification for estimation dynamic equation of plate vibration system and control algorithm such as $H_2$ controller design. In this paper dynamic equation is determined by considering only the first, second, and third vibration modes, and experiments confirm that this model works well. The $H_2$ control algorithm is proposed and implemented on the experimental setup to show their efficacy. Effectiveness and performance of the designed controller was verified by both simulation and experiment result.

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Estimation of Roll Related Coefficients of a Ship by Using the System Identification Method (시스템 식별법을 이용한 선박의 횡동요 계수 추정)

  • 윤현규;손남선
    • Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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    • v.41 no.4
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    • pp.53-58
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    • 2004
  • When a fast container ship or a naval vessel is turning, comparable roll motions occur. Therefore, roll effect has to be considered in the horizontal equations of motion of the ship to predict the maneuverability well. In this thesis, a new method to determine a roll model structure and estimate its coefficients by applying the system identification technique to the data of sea trial tests was proposed. The simulation results from the estimated roll model were well consistent with the true one in spite of the difference between the estimated and the true model structures of roll hydrodynamic moment.