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장단기 메모리 네트워크와 최소 평균 제곱 적응 필터를 활용한 능동 진동 제어 기법의 시스템 식별 성능 비교 연구 = Comparative Study on System Identification Performance for Active Vibration Control via Long-Short Term Memory Network and Least Mean Square Adaptive Filter
This paper presents a comparative study of active vibration control methods through system identification. The focus is on optimizing the transfer function coefficients of the Least Mean Squares (LMS) adaptive filter and the data-based identification and prediction algorithm for hidden state with Long-Short Term Memory (LSTM). To compare the performance of the two system identification methods, a simple low pass system is used, and both methods show appropriate system identification and prediction performance with 0.005, 0.008 RMSE value with training data and 21dB, 27dB PSD reduction compared to original test data, respectively. This paper also shows system identification and data prediction performed for the rotor hub and control surfaces of a medium-sized rotary-wing aircraft, Using ABAQUS data. The results showed that the LMS adaptive filter achieved a 0.035 RMSE value with training data and a 8.78dB PSD decrease compared to the original test data, indicating appropriate system identification and prediction performance. However, the long-term memory structure experienced overfitting during training, indicating the need for network structure optimization.
더보기최소 평균 제곱 (least mean squares, LMS) 적응형 필터의 전달 함수 계수 최적화와 장단기 메모리의 데이터 기반 hidden state 식별 및 예측 알고리즘을 활용하여 시스템 식별을 통한 능동 진동 제어 방법에 대한 비교 연구를 수행하였다. 두 시스템 식별 방법의 비교를 위해 단순 저역 통과 시스템을 먼저 고려하였으며, 두 방법 모두 적절하게 시스템 식별을 수행하여 훈련 데이터는 각각 0.005, 0.008의 RMSE 값을 보였으며 시험 데이터는 원 신호 대비 21dB, 27dB의 PSD 감소 효과를 보여 적절한 예측 성능을 보였다. 마지막으로 ABAQUS를 활용하여 중형 회전익 항공기의 로터 허브와 조종석에 대한 시스템 식별 및 데이터 예측을 수행하였다. 그 결과 LMS 적응형 필터는 0.035의 RMSE 값, 원 신호 대비 8.78dB의 PSD 감소를 보여 적절한 시스템 식별과 예측 성능을 확인하였으나 장단기 메모리 구조는 훈련 중 과적합 현상이 발생하여 네트워크 구조 최적화가 필요함을 확인하였다.
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