입출력 기반 이중선형 쿠프만 모델링과 메타휴리스틱 리프팅 함수 최적화
** 본 논문은 센서 제약이 있는 산업 현장에서 입력‑출력 데이터만으로 다중입출력 비선형 시스템을 고차원 선형 형태로 표현하는 이중선형(바이리니어) 쿠프만 모델을 제안한다. RBF 기반 리프팅 함수를 입실론 전역 탐색 메타휴리스틱인 입자군집 최적화(PSO)로 튜닝하여 장기 예측 정확도를 극대화하고, 이를 디젤 엔진 공기 경로 시스템에 적용해 기존 LTI 쿠프만 모델 대비 예측 오차를 크게 감소시켰다. **
저자: Shuichi Yahagi, Ansei Yonezawa, Heisei Yonezawa
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본 논문은 산업 현장에서 흔히 마주치는 “전체 상태를 측정할 수 없는” 제약과 “리프팅 함수 설계에 대한 높은 전문가 의존도”라는 두 가지 난관을 동시에 해결하고자 한다. 이를 위해 저자들은 입력‑출력 시계열에 시간 지연을 포함한 임베디드 상태 χₖ 를 정의하고, 이를 기반으로 입력‑출력 전용 이중선형(바이리니어) 쿠프만 모델을 구축한다.
1. **이론적 배경**
- 비자율 시스템 xₖ₊₁ = f(xₖ, uₖ) 에 대해 확장 상태 χₖ =
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