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학술저널
저자정보
김덕우 (한국건설기술연구원) 박철수 (성균관대학교) 김유민 (한국건설기술연구원)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 大韓建築學會論文集 構造系 第33卷 第10號 (通卷 第348號)
발행연도
2017.10
수록면
79 - 87 (9page)

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Kalman filtering has been used to estimate state variables of a building simulation model such as room air or surface temperatures. However, the Kalman filter can be used only for a linear model and unfortunately most of the building models are strongly non-linear. For example, the convective heat transfer coefficient is strongly influenced by state variables such as room or surface temperatures. In this study, the authors introduce the particle filter (PF), one of the representative nonlinear filters. The particle filter can estimate state variables and uncertain model parameters simultaneously by using the state augmentation technique. For a virtual experiment, a single zone model was developed based on the heat balance method. A series of experiments were conducted to test PF’s estimation performance with regard to three uncertain model parameters (the heat capacity of the room air, indoor convective heat transfer coefficient, and the thermal resistance of a wall) and unknown internal heat gain. It is concluded that PF can successfully estimate the aforementioned four parameters. In addition, the more particles are used, the more accurate estimation can be achieved.
#칼만 필터링 #비선형 필터링 #파티클 필터 #매개변수 추정 #Kalman filtering #Non-linear filtering #Particle filter #Parameter estimation

목차

Abstract
1. 서론
2. 시변 미지변수의 추정 방법
3. 시뮬레이션 모델
4. 실험 설계
5. 결과 분석
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
ASHRAE. (2013). ASHRAE handbook of fundamentals. Atlanta: American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc. Bageshwar, V. L., Gebre-Egziabher, D., Garrard, W. L., & Georgiou, T. T. (2009). Stochastic observability test for discrete-time kalman filters, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 32(4), 1356-1370 Ching J., Beck, J. L., & Porter, K. A. (2006). Bayesian state and parameter estimation of uncertain dynamical systems, Probabilistic Engineering Mechanics, 21(1), 81-96 Clarke, J. (2001). Energy Simulation in Building Design, 1st ed., Taylor & Francis Crassidis, J. L., & Junkins J. L. (2011). Optimal estimation of dynamic systems, Second Edition, CRC Press

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