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매개변수 시스템 식별법 (1)

Parametric System Identification (1)

제어·로봇·시스템학회지 = iCROS, v.18 no.3, 2012년, pp.37 - 42  

고상호 (한국항공대학교 항공우주및기계공학부)

초록
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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.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 시스템 식별에 관한 제 2편을 통해 선형-시불변 시스템의 블랙박스 모델링 및 식별에서 자주 사용되는 모델구조들을 소개하였다.
  • 모델 구조를 고려해야한다. 이를 위해 이 절에서는시스템 식 별시 에 사용되는 여러 형 태 의 모델구조를 소개 한다.

이론/모형

  • 그림 5. Box-Jenkins 모델 구조.
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참고문헌 (5)

  1. L. Ljung, System Identification: Theory for the User, Prentice-Hall, 1999 

  2. T. Soderstrom and P. Stoica, System Identification, Prentice-Hall, 1989 

  3. O. Nelles, Nonlinear System Identification:From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models, Springer, 2001 

  4. R. Pintelon and J. Schoukens, System Identification: A Frequency Domain Approach, IEEE Press, 2001 

  5. L. Ljung, System Identification Toolbox:Users Guide, (http://www.mathworks.co.kr/help/pdf_doc/ident.pdf), Mathworks 

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