• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.109-114
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• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.5 no.2
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.3
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• pp.99-103
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• 1998

We propose a nonlinear feedback controller that can control the induction motors which have been applied to many electrical facilities with high dynamic performance by means of decoupling of moor speed and rotor flux. The nonlinear feedback controller needs the information on some motor parameters. Among them, rotor resistance varies greatly with machine temperature. Anew recursive adaptation algorithm for rotor resistance which can e applied to our nonlinear feedback controller is also presented in this paper. To demonstrate the practical significance of our results, we present some experimental results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.353-356
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• 2004

비선형 시스템의 제어에서 널리 사용되는 방식이 퍼지 제어기이다. 퍼지 제어기에서 가장 중요한 것은 퍼지 룰의 설계이다. 퍼지 룰을 설계하는 많은 기법들이 제안되어 있는데, 최근 들어 진화 알고리즘에 대한 관심이 증가하고 있다 그 중에서도 공생적 공진화 알고리즘이 최적의 퍼지룰을 찾기 위해 이용되는데, 본 논문에서는 스키마 공진화 알고리즘을 이용한다. 스키마 공진화 알고리즘의 성능을 입증하기 위해, 이동 로봇의 행동제어를 위한 퍼지 제어기를 스키마 공진화 알고리즘을 이용하여 설계하고, 다른 공생적 공진화 알고리즘인 바이러스_진화 유전 알고리즘과 Handa의 공진화에 대해 비교하고 실험한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.106-107
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• 2013

고속 자기부상열차의 추진전동기로 사용되는 선형동기전동기의 구동 알고리즘으로는 추력의 제어를 위해 벡터제어를 사용한다. 벡터제어를 위해서는 위치 정보가 필요하기 때문에 바코드 등의 센서를 이용한다. 바코드에 의한 위치정보시스템은 정보가 이산형이고 통신을 이용하기 때문에 실제 위치 정보를 취득하는데 지연이 발생하여 벡터제어에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 바코드 정보취득시스템의 ldus에 의한 영향을 분석하고 이에 대한 보상알고리즘을 제안하였다. 시물레이션을 통해 문제점을 분석하고 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.353-360
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• 2002

Methods for automatic tuning of PID controllers have been on of the results of the active research on control. The proposed controller also is auto-tuning of PID controller The proposed immune algorithm has an uncomplicated structure and memory-cell mechanism as the optimization algorithm which imitates the principle of humoral immune response. We use the proposed algorithm to solve optimization of PID controller parameters. Up to now, the applications of immune algorithm have been optimization problems with non-varying system parameters. Therefore the usefulness of memory-cell mechanism in immune algorithm is without. And research of memory-cell mechanism does not give us entire satisfaction. This paper proposes the immune algorithm using a memory-cell mechanism which can be the application of system with nonlinear varying parameters. To verify performance of the proposed immune algorithm, the speed control of nonlinear DC motor are performed. The results of Computer simulations represent that the proposed immune algorithm shows a fast convergence speed and a good control performances under the varying system parameters.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.88-95
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• 2006

PID controllers, which have been widely used in industry, have a simple structure and robustness to modeling error. But They we difficult to have uniformly good control performance in system parameters variation or different velocity command. In this paper, we propose a nonlinear adaptive PID controller based on a cell-mediated immune response and a gradient descent learning. This algorithm has a simple structure and robustness to system parameters variation. To verify performances of the proposed nonlinear adaptive PID controller, the speed control of nonlinear DC motor is performed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system parameters variation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.39-40
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• 2008

본 논문은 네트워크 기반 제어시스템(NCS: Networked Control Systems)모델매칭 제어기법을 적용한 효율적인 제어알고리즘을 제안한다. 비선형의 특징을 가지는 제어기 및 관측기의 시간지연을 Pade 근사법으로 선형화하여 선형시스템 이론을 적용한 모델매칭 제어기를 설계하였다. 또한, 제어기의 차수를 줄이기 위하여 저차시스템으로 근사화하여 그 타당성을 검증하였다. 제안한 제어알고리즘의 타당성 및 신뢰성을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며 기존의 PID 제어기법과 비교분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1551-1552
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• 2008

본 논문은 네트워크 기반 제어시스템(NCS: Networked Control Systems)에 모델매칭 제어기법을 적용한 효율적인 제어알고리즘을 제안한다. 비선형의 특징을 가지는 제어기 및 관측기의 시간지연을 Taylor 근사법으로 선형화하여 선형시스템 이론을 적용한 모델매칭 제어기를 설계하였다. 또한, 제어기의 차수를 우세극 기법과 극,영점 상쇄기법(Pole-Zero Cancelation)을 통해 저차화한 후 그 타당성을 검증하였다. 제안한 제어알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며 기존의 고차 모델매칭 제어기와 비교분석하여 타당성 및 신뢰성을 검증하였다.