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저자정보
오순묵 (서울과학기술대학교) 김정한 (서울과학기술대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.35 No.11
발행연도
2018.11
수록면
1,063 - 1,070 (8page)
DOI
10.7736/KSPE.2018.35.11.1063

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Predicting the response of a system, even several steps ahead, offers tremendous advantage to improve the system performance, to acquire an ideal model of a system and disturbances. The best way of predicting a response signal from a system is to use the sinusoidal extrapolation based on its frequency characteristics. Sinusoidal extrapolation is a statistical method for predicting future data through frequency analysis of past data. Practically speaking, the prediction from a frequency analysis in a control system is appropriate, because the output of a system can be modeled by several dominant frequencies from input and system models. In this study, we developed a novel and reliable prediction filter, using multi frequency sinusoidal extrapolation and a prediction error compensation algorithm. In this paper, we also suggest the design guidelines, regularity, and overall process of obtaining optimal predictions from an efficient and practical view, for the widely used industrial equipment. Results show that the performance of the proposed prediction filter is considered reliable and effective for improving the performance of a system, such as a motion controller.
#Prediction filter(예측 필터) #Sinusoidal extrapolation(정현파 외삽) #FIR filter(유한 임펄스 응답 필터) #Frequency analysis(주파수 분석) #Weight factor(가중치) #Prediction error compensation(예측 오차 보상)

목차

1. 서론
2. 외삽 기반의 예측법
3. 예측 필터의 설계 및 예측오차 보상 알고리즘
4. 예측 필터의 스테이지 관측기 적용
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Lee, C. H., “Signigicantly Visible Signals and Systems,” Hanbit Academy, pp. 248-281, 2015. Seo, J. W. and Park, H. W., “Prediction of the Chatter during the Milling Process of the Machine Tool,” Journal of the Korean Society for Precision Engineering, Vol. 32, No. 5, pp. 441-446, 2015. Vargas, J. and McLaughlin, S., “Cascade Prediction Filters with Adaptive Zeros to Track the Time-Varying Resonances of the Vocal Tract,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 16, No. 1, pp. 1-7, 2008. Matsumoto, Y., “Evaluation of the Digital Prediction Filter Applied to Control a Class of Servomotor by Microcomputers,” IEEE Transactions on Industrial Electronics and Control Instrumentation, Vol. 23, No. 4, pp. 359-363, 1976. Banerjee, A., Basu, K., and Chakraborty, A., “Prediction of EEG Signal by Digital Filtering,” Proc of the Intelligent Systems & Networks International Conference, pp. 1-6, 2007.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-555-000062214