• 제목/요약/키워드: IV:보조변수법

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쓰레기 소각 플랜트의 모델규명 (Model Identification of Refuse Incineration Plants)

  • 황이철;김진환
    • 동력기계공학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.34-41
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    • 1999
  • This paper identifies a linear combustion model of Refuse Incineration Plant(RIP) which characterizes its combustion dynamics, where the proposed model has thirteen-inputs and one-output. The structure of the RIP model is given as an ARX model which obtained from the theoretical analysis. And then, some unknown model parameters are decided from experimental input-output data sets, using system identification algorithm based on Instrumental Variables(IV) method. In result, it is shown that the proposed model well approximates the input-output combustion characteristics riven by experimental data sets.

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쓰레기 소각플랜트의 상태공간모델 규명에 관한 연구 (A Study on Identification of State-Space Model for Refuse Incineration Plant)

  • 황이철;전충환;이진걸
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제24권3호
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    • pp.354-362
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    • 2000
  • This paper identifies a discrete-time linear combustion model of Refuse Incineration Plant(RIP) which characterizes steam generation quantity, where the RIP is considered as a MIMO system with thirteen-inputs and one-output. The structure of RIP model is described as an ARX model which are analytically obtained from the combustion dynamics. Furthermore, using the Instrumental Variable(IV) identification algorithm, model structure and unknown parameters are identified from experimental input-output data sets, In result, it is shown that the identified ARX model well approximates the input-output combustion characteristics given by experimental data sets.

모델규명법에 기초한 열간 사상압연 선진율 학습모델 (A Learning Model of Forward Slip Ratio Based on Model Identification in Hot Strip Finishing Mill Process)

  • 황이철;김신일
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권1호
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    • pp.63-68
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    • 2017
  • 이 논문에서는 열간 사상압연 공정에서 스트립 통판성의 안정성과 판 품질 향상을 위하여 새로운 선진율 학습모델 개발에 관한 연구를 수행한다. 먼저 기존의 선진율 해석모델에 대한 고찰을 통해 스트립 장력, 루퍼 각도 그리고 롤 주속이 선진율 학습에 크게 영향을 미치는 주요 압연 인자들임을 보인다. 두 번째로는 선진율 학습의 주요 압연 인자들을 이용하여 새로운 선진율 학습모델을 도출한 후, 보조변수 규명 알고리즘을 이용하여 이산시간계 학습모델을 규명한다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제안한 새로운 학습모델이 기존의 학습모델보다 유용함을 보인다.