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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정상윤 (아주대) 좌동경 (아주대)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제3호
발행연도
2018.3
수록면
427 - 432 (6page)

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This paper uses a recursive least squares method to estimate the projectile motion trajectory of an object in real time. The equations of motion of the object are obtained considering the air resistance which occurs in the actual experiment environment. Because these equations consider air resistance, parameter estimation of nonlinear terms is required. However, nonlinear recursive least squares estimation is not suitable for estimating trajectory of projectile in that it requires a lot of computation time. Therefore, parameter estimation for real-time trajectory prediction is performed by recursive least square estimation after using Taylor series expansion to approximate nonlinear terms to polynomials. The proposed method is verified through experiments by using VICON Bonita motion capture system which can get three dimensional coordinates of projectile. The results indicate that proposed method is more accurate than linear Kalman filter method based on the equations of motion of projectile that does not consider air resistance.
#Nonlinear parameter estimation #Recursive least squares #Projectile motion #Motion capture system #Real-time

목차

Abstract
1. 서론
2. 3차원 포물체의 운동 방정식
3. 파라미터 추정 알고리즘
4. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
J. Stephan, M. Bodson, and J. Chiasson, “Real-time estimation of the parameters and fluxes of induction motors,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 30, no. 3, pp. 746-759, May/June. 1994. J. B. Cunha, C. Couto, and A. E. Ruano, “Real-time parameter estimation of dynamic temperature models for greenhouse environmental control,” Control Engineering Practice, vol. 5, no. 10, pp. 1473-1481, Oct. 1997. T. Kara and I. Eker, “Nonlinear modeling and identification of a DC motor for bidirectional opeation with real time experiments,” Energy Conversion and Management, vol. 45, no. 7-8, pp. 1087-1106, May 2004. V. I. Djigan, “Multichannel parallelizable sliding window RLS and fast RLS algorithms with linear constraints,” Signal Processing, vol. 86, no. 4, pp. 776-791, April 2006. A. Alessandri and M. Cuneo, S. Pagnan, M. Sanguineti, “A recursive algorithm for nonlinear least-squares problems,” Computational Optimization and Applications, vol. 38, no. 2, pp. 195-216, November 2007.

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