초록 ▼

본 연구과제에서는 상수 계수를 갖는 미분방정식으로 표현되는 연속시간 시스템에 대하여 유한한 개수의 시스템 입출력 데이터를 기반으로 상수계수 즉 파라미터에 대한 신뢰영역을 구축하는 알고리즘을 개발한다. 이를 위하여 다음과 같은 세부주제에 대하여 연구를 수행하였다.
1. 연속시간 시스템 모델에서의 측정잡음에 대한 모델링에 대해 연구한다: 연속시간 시스템에 유입되는 측정잡음이 연속적 확률변수일 때 백색잡음과 그의 시간미분과 관련되어 이론적이고 실제적인 문제가 발생되어, 본 연구에서는 연속시간 프로세스와 이산시간 잡음모델을 동시에 사

본 연구과제에서는 상수 계수를 갖는 미분방정식으로 표현되는 연속시간 시스템에 대하여 유한한 개수의 시스템 입출력 데이터를 기반으로 상수계수 즉 파라미터에 대한 신뢰영역을 구축하는 알고리즘을 개발한다. 이를 위하여 다음과 같은 세부주제에 대하여 연구를 수행하였다.
1. 연속시간 시스템 모델에서의 측정잡음에 대한 모델링에 대해 연구한다: 연속시간 시스템에 유입되는 측정잡음이 연속적 확률변수일 때 백색잡음과 그의 시간미분과 관련되어 이론적이고 실제적인 문제가 발생되어, 본 연구에서는 연속시간 프로세스와 이산시간 잡음모델을 동시에 사용하는 하이브리드형 시스템 모델 구조와 같은 모델에 대한 연구를 수행하였다.
2. 시스템 입출력 신호의 도함수 데이터 추출기법 및 연속시간 LSCR(Leave-out Sign-dominant Correlation Regions) 알고리즘에 대한 연구를 수행한다: 연속시간 시스템
구조의 다른 어려운 점은 입출력 신호의 시간 도함수에 해당하는 신호가 필요하다는 것이다. 이는 실제 시스템 식별에서는 대부분 얻어질 수 없는 데이터이다. 이를 위해 상태변수필터 방법 등과 같은 추출기법에 대해 연구를 수행한다. 이를 토대로 기본 LSCR 알고리즘을 확장하여 유한한 개수의 입출력 데이터를 이용하여 연속시간 시스템의 파라미터에 대한 비보수적인 신뢰영역을 계산하는 알고리즘을 개발하였다.
3. 적분이 가능한 비선형 연속시간 시스템의 파라미터에 대하여 LSCR 알고리즘을 확대적용하여 시스템의 잔여유효 수명에 대한 예측을 수행하였다.

Abstract ▼

In this research we develop an algorithm to construct confidence regions for model parameters of continuous-time linear systems represented by differential equations with constant coefficients(parameters) based on a finite input-output data set. For this we have the following sub-research topics:

In this research we develop an algorithm to construct confidence regions for model parameters of continuous-time linear systems represented by differential equations with constant coefficients(parameters) based on a finite input-output data set. For this we have the following sub-research topics:
1. Modeling for stochastic measurement noise in continuous-time systems: When a noise signal corrupting a continuous-time system is stochastic, difficulties arise due to the theoretical and practical problems associated with the use of continuous-time white noise and its derivatives. To avoid this, we considered modeling techniques such as a hybrid model parametrization method using a continuous-time model for the process and a discrete-time model for the noise.
2. System input-output time derivatives and extension of the LSCR algorithm: Another difficulty in handling continuous-time models is the need for the unmeasured time-derivatives of the input-output signals. To obtain such signals for system identification, we considered methods for extracting pseudo-derivative signals using the methods such as the State-Variable Filter method. Based on these signals we developed a new LSCR algorithm such that confidence regions for model parameters of continuous-time systems can be constructed.
3. Development of a LSCR algorithm for parameters of Integrable nonlinear continuous-time systems and it applications to predictions of remaining useful life of a system.

목차 Contents

• 일반연구자지원사업 최종보고서 ... 1
• 목차 ... 3
• 연구 계획 요약문 ... 4
• 한글 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 연구내용 및 결과 ... 7
• 1.연구 개발 과제의 개요 ... 7
• 2.국내외 기술 개발 현황 ... 10
• 3.연구 수행 내용 및 결과 ... 13
• 4.목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 28
• 5.연구 결과의 활용 계획 ... 28
• 6.연구 과정에서 수집한 해외 과학기술 정보 ... 29
• 7.주관연구책임자(공동연구원) 대표적 연구 실적 ... 29
• 8.참고 문헌 ... 29
• 9.연구 성과 ... 31
• 10.기타 사항 ... 32
• 대표연구성과 ... 33
• 자체평가 의견서 ... 34