This paper describes the use of residual and parameter identification methods for fault detection in an air handling unit. Faults can be detected by comparing expected condition with the measured faulty data using residuals. Faults can also be detected by examining unmeasurable parameter changes in a model of a controlled system using a system identification technique. In this study, AutoRegressive Moving Average with seXtrnal input(ARMAX) and AutoRegressive with eXternal input(ARX) models with both single-input/single-input and multi-input/single-input structures are examined. Model parameters are determined using the Kalman filter recursive identification method. Regression equations are calculated from normal experimental data and are used to compute expected operating variables. These approaches are tested using experimental data from a laboratory's variable-air-volume air-handling-unit.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제3권1호
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pp.86-94
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2002
The initial alignment of inertial platform for navigation system was considered. An adaptive filtering technique is developed for the system with unknown and varying sway disturbance. It is assumed that the random sway motion is the second order ARMA(Auto Regressive Moving Average) model and performed parameter identification for unknown parameters. Designed adaptive filter contain both a Kalman filter and a self-tuning filter. This filtering system can automatically adapt to varying environmental conditions. To verify the robustness of the filtering system, the computer simulation was performed with unknown and varying sway disturbance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.413-421
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2010
본 연구에서는 5대 범죄중 사람의 생명과 신체에 심각한 위해를 가하는 강력범죄인 살인과 강도 범죄의 이변량 가산자료에 대해 이변량조건부자기회귀모형을 사용하여 공간상관성을 반영한 강력범죄모형을 제안하였다. 범죄자료와 같은 가산자료에 대한 과대산포 검정을 위해 우도비 검정 실시하였으며, 그 결과 과대산포가 유의하지 않음에 따라 공간포아송모형을 이용하였다. 실증예제로 2007년 서울시에서 제공하는 25개 자치구별 강력범죄자료를 지리정보시스템을 이용하여 강력범죄 발생실태를 시각화하였으며 강력범죄에 영향을 주는 다양한 요인들에 대하여 분석을 실시하였다.
최근에 기후변화로 인해 너울성 고파 등 이상고파의 출현빈도가 높아지고 항만에서의 하역중단이 증가할 가능성이 커지고 있다. 하역중단을 최소화할 수 있도록 방파제(breakwater) 등을 추가적으로 건설하여 정온도(tranquility)를 향상시키는 것도 매우 중요하지만, 하역중단시점을 미리 예보함으로써 항만 운영을 효율적으로 하는 것도 또한 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 항만 운영을 위하여 하역중단시점을 사전에 예보할 수 있도록 바람 예보자료를 이용하여 항외 주요 지점에서의 파랑자료를 추산하고, 복잡한 지형을 가진 항내 주요 지점에 대해서는 장기 관측을 실시하여 파랑자료를 수집한 후, 광역 계산지점에서의 파고와 항내 관측지점에서의 파고 사이의 관계를 자기회귀모델(auto-regressive model)과 인공신경망(artificial neural networks) 모델을 이용하여 바람예보자료를 이용한 수치실험 결과만으로 항내 파고를 예측하고, 하역중단시점을 예보할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법의 적용성을 평가하기 위하여 포켓(pocket) 형상의 비교적 복잡한 지형 조건을 가진 포항신항 내 파랑관측지점에서의 파고 예측 및 하역중단시점을 예측하였으며, 그 결과를 관측자료와 비교하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 인공신경망 모델의 파고 예측결과를 자기회귀모델에 의한 파고 예측결과와 비교할 때, 인공신경망 모델의 예측결과가 관측자료와의 상관계수가 높고 RMS 오차가 작음을 알 수 있었고, 하역중단시점의 예측에 있어서도 인공신경망의 결과가 자기회귀모델의 결과보다 상대적으로 우수함을 알 수 있었다.
Global Solar Radiation (GSR) is the key element for performance estimation of any Solar Power Plant (SPP). Its forecasting may help in estimation of power production from a SPP well in advance, and may also render help in optimal use of this power. Seasonal Auto-Regressive Moving Average (SARMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are combined in order to develop a hybrid model (SARMA-ANN) conceiving the characteristics of both linear and non-linear prediction models. This developed model has been used for prediction of GSR at Gorakhpur, situated in the northern region of India. The proposed model is beneficial for the univariate forecasting. Along with this model, we have also used Auto-Regressive Moving Average (ARMA), SARMA, ANN based models for 1 - 6 day-ahead forecasting of GSR on hourly basis. It has been found that the proposed model presents least RMSE (Root Mean Square Error) and produces best forecasting results among all the models considered in the present study. As an application, the comparison between the forecasted one and the energy produced by the grid connected PV plant installed on the parking stands of the University shows the superiority of the proposed model.
무선모바일 통신망에서는 사용자의 이동성보장 기술과 사용자가 요구하는 서비스품질(QoS)을 만족시키기 위한 효율적인 무선자원관리기술이 많이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 시계열 예측기법(Time series prediction) 인 ARMA(Auto Regressive Moving Average) 모델을 이용하여 사용자가 요구하는 자원의 양을 예측하여 동적으로 자원을 할당함으로써 사용자의 이동성에 따른 QoS를 보장할 수 있는 자원할당방법을 제안한다. 제안한 방법은 ARMA 예측모델을 사용하여 이전에 핸드오프연결이 사용한 채널 수를 기초로 앞으로 필요로 하는 채널 수를 예측하여 예약함으로써 원하는 핸드오프 손실률에서 서비스가 이루어지도록 한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 RCS(Reserved channel scheme) 방법과 비교하여 핸드오프 연결의 손실률과 자원의 이용률에서 우수함을 보인다.
임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC(Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서 계산의 복잡도가 낮은 AR(Auto Regressive) 모델을 기반으로한 레인징 기법을 소개하고, 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 카운터를 이용한 VCO(Voltage Control Oscillator) 방식의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 레인징 및 측위 방안의 우수성을 검증하였다.
A new navigation method is developed and implemented for mobile robot. The mobile robot navigation problem has traditionally been decomposed into the path planning and path following. Unlike tracking-based system, which minimize intercept time and moved mobile robot distance for optimal rendezvous point selection. To research of random moving object uses algorithm of Adaptive Control using Auto-regressive Model. A fine motion tracking object's trajectory is predicted of Auto-regressive Algorithm. Thus, the mobile robot can travel faster than the target wi thin the robot's workspace. The can select optimal rendezvous point of various intercept time.
항만 구조물의 건전성 평가 기술의 개발을 위한 기초 연구로서, 강제진동해석을 통하여 케이슨 구조-지반 경계부의 손상에 대한 진동응답을 분석하고자 한다. 이를 위해 세 단계의 연구를 수행하였다. 첫째, 케이슨 구조물의 진동특성 분석을 위해 시간영역기반의 AR(auto-regressive)모델을 선정하였다. 둘째, 모형 케이슨 구조물을 대상으로 진동응답 계측실험을 수행하였으며, AR-모델을 통해 진동특징을 실험적으로 분석하였다. 셋째, 대상 케이슨 시스템의 유한요소모델을 구성하고, 구조-지반 경계부의 손상에 따른 동적응답 특성의 변화를 수치적으로 분석하였다. 이를 위해 강제진동을 모사 하였으며, 구조-지반 경계부의 강성변화에 따른 케이슨 구조물의 진동응답의 변화를 분석하였다.
This paper describes a modelling method for SCR(selective catalystic reduction) system in refuse incineration plant. We consider the SCR system as a single input and single output system. For modelling the SCR system, an auto regressive exogeneous(ARX) modelling method is used. In this case, we should design the white noise input for modelling and put it on the system as an input$(NH_3)$, and take an outlet NOx as an output. From these two relations, we design the ARX model with 45 second delay time and transform to a discrete system with sampling time of 0.5 second. Using the obtained SCR model, we verify that the outlet NOx is deeply related with stoker`s moving in boiler of refuse incineration plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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