• 전력전자학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.214-221
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• 1998

직접 구동용 브러시 없는 직류전동기(BRUSHLESS direct drive motor : BLDD motor)의 강인한 위치제어를 위해 신경망을 사용하여 접근하는 새로운 제어방식이 소개된다. 전향 신경망이 추가된 선형 2차 제어기는 AC서보의 객체지향 방법을 사용함으로서 대략적으로 선형화 되어지는 강인한 BLDD 모터 시스템을 얻기 위해 사용된다. 구동 상태의 온-라인 위상에서 학습되는 이 신경망은 전향신호와 오차 역 전파법(Back-Propagation Method)에 의해 구성된다. 총 노드의 수가 8개이기 때문에 이 시스템은 일반적인 마이크로 프로세서에 의해 쉽게 실현될 수 있다. 일반적인 작동중, 입출력 응답은 표본화되어지고 가중치는 매개변수 또는 부하 토크의 능한 변이를 적용하기 위해 각 표본주기에서 오차 역 전파법에 의해 학습된다. 그리고, 상태공간에서 시스템 분석은 상태 궤환 이득을 얻기 위해 체계적으로 실행했다. 또한, 강인성은 전반적인 시스템응답에 영향력을 주지 않고 얻어진다.

• 산업기술연구
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• 제18권
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• pp.303-308
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• 1998

In this paper a neural network controller called "Feedback-State Learning" for control of the attitude of a wheeled inverted pendulum is presented. For the controller the design of a stable feedback controller is necessary, so the LQR is used for the feedback controller because the LQR has good performance on controlling nonlinear systems. And the neural networks are used for a feed forward controller. The designed controller is applied to the stabilization of a wheeled inverted pendulum. Because of its nonlinear characteristics such as friction and parameter variations in the linearization, the wheeled inverted pendulum is used for demonstration of the effectiveness of the proposed controller.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권10호
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• pp.2567-2576
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• 1994

In this paper we propose a new method to determine the learning rates of fuzzy learning algorithm(FLA) in nonlinear MIMO system. The state feedback gains are used from the linearized system of the nonlinear MIMO system. Through this method, it is easy to determine the learing rates. And it is quarauteed the good convergence and confirmed the performance of FLA is better than that of linear controller(LC) through the simulation. Acrobatic robot system is selected as an example(one-input two-output system), and FLA is implemented through the experiment.