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파티클 필터를 이용한 2 자유도 동역학 시스템의 파라미터 추정
Parameter Estimation of 2-DOF Dynamic System using Particle Filter

김태영    (전북대학교 전자정보공학부   ); 정길도    (전북대학교 전자정보공학부  );
  • 초록

    현재 사용되는 대부분의 시스템은 비선형이고 이러한 시스템을 모니터링 하거나 제어하기 위해서는 정확한 시스템 방정식이 필요하다. 따라서 정확한 파라미터를 추정하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 시스템이 노후하거나 갑작스러운 환경 변화로 파라미터가 변하는 경우가 발생한다. 이 때 변화된 파라미터를 이용한 시스템 모니터링 또는 제어는 계획된 목적을 달성할 수 없으며 불안정성 등의 문제가 발생한다. 본 연구에서는 측정이 어려운 파라미터나 노후 또는 환경변화로 발생한 변화된 파라미터를 소프트웨어 방식인 필터를 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다. 비선형성과 노이즈가 존재하는 환경에 특성이 강한 파티를 알고리즘을 사용하였으며 동역학 시스템에 적용하였다. 파라미터 추정 대상인 동역학 시스템은 2자유도를 가진 수레와 진자로 구성되었고 시뮬레이션을 통해 노이즈가 추가된 상태 변수 데이터를 구했다. 제안된 알고리즘을 수집한 데이터에 적용하여 상태변수와 파라미터를 추정하였으며, 제안된 방법을 사용할 경우 상태와 파라미터를 정확이 추정함을 확인하였다.


    Currently, the majority of systems which are non-linear are in need of the correct system equations for controlling and monitoring. Therefore, the correct estimation of parameters is crucial. Generally, parameters are changed due to system deterioration or sudden environmental alterations. Given the limitations of system monitoring unstable controls can arise. In the following paper, the parameter estimation method is proposed using software filters to combat these system instabilities. For dynamic instances, a powerful particle filter is used to control the nonlinear and noisy environments in which they take place. Using a setup simulation comprised of a slider and pendulum, the state variable of noise is obtained. After collecting the data, the proposed algorithm is used to estimate both the state variable and its parameters. Finally, these results are checked with correct parameter estimations to evaluate and verify the algorithms performance.


  • 주제어

    Non-linear system .   Dynamics .   Particle filter .   Parameter estimation.  

  • 참고문헌 (16)

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  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Kwon, Oh-Shin 2013. "Nonlinear System State Estimating Using Unscented Particle Filters" 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 17(6): 1273~1280     

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