• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.658-660
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• 1999

본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권1호
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• pp.81-91
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• 1997

본 논문에서는 시스템 모델링이 어렵과 복잡한 자동화 설비를 위한 간단한 지능제어방식을 제안하나. 제안된 방식은 시스템 모델링이 불확실한 시스템에 대하여 입력신호와 직접관계되지 않은 비선형 함수의 동정은 퍼지-신경회로망을 이용하고, 입력신호와 관계되는 비선형 함수는 동정을 하지 않고 임의의 양의 실수로 놓으므로 기존의 전체함수 동정보다 적은량으로 동정할 수 있고, 동정된 정보를 이용하여 비선형 제어기를 설계하는 간단한 제어방식이다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 자동화 설비에 액츄에이터로 많이 사용되는 직류 서보전동기를 이용한 역진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션 및 실험을 하고, 제안된 제어방식을 기존의 신경회로망 제어방식과 제어성능을 비교 검토한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.830-836
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• 2006

본 논문에서는 기존의 PID 제어기와 퍼지 제어기의 특성을 공통으로 갖는 새로운 형태의 신경회로망 기반 자동 동조 뉴로-퍼지 PID제어기를 제안하였다. 제안된 제어기는 퍼지의 선형성을 이용하여 퍼지 PID 제어기의 퍼지 연산부를 간략화 시키고 일반 PID 제어기와 유사한 입출력 특성을 갖도록 하였으며 비선형 성분 보상을 위하여 제어기 출력에 가장 큰 영향을 미치는 출력측 스케일 계수를 단일 신경 회로망 구조로 변경하고 PID 제어기 구조를 유지하게 하였다. 또한 단일 신경 회로망 구조를 이용함으로써 신경회로망의 초기 연결강도와 계산량에 대한 문제점을 해결하고 오차의 부호 정보에 따라 학습계수를 변화시키는 가변 학습계수 역전파 알고리즘을 사용하여 오버 슈트가 작으면서도 빠른 수렴 속도를 갖도록 하였다. 제안된 제어기를 비선형성이 강한 시스템으로 알려진 자기 부양(magnetic levitation) 시스템에 실제 적용하여 본 논문에서 제안한 제어기의 우수한 성능을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.361-363
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• 2004

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권7호
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• pp.61-67
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• 2002

본 논문에서는 항공기의 제어면 혹은 구동장치가 고장이 났을 때 이를 신속하게 진단규명하고 안정한 상태로 되돌리기 위한 고장보완제어시스템을 설계한다. 제어시스템 설계에는 수렴 속도가 빠른 확장 역전파 알고리즘을 적용한 신경회로망을 이용한다. 제어대상으로는 비선형 운동방정식으로 표현된 F-4 항공기이며 수평미익이나 에일러런의 고장이 발생할 경우에 대하여 제어시스템을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1587-1588
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• 2007

IPM(Interior Permanent Magnet) Machine의 전류 제어는 자기저항에 의존하는 토크특성 때문에 SPM(Surface Permanent Ma- gnet) Machine보다 복잡하다. 고성능 토크제어를 위해서는 d축 전류와 q축 전류의 동특성간의 상태 decoupling이 요구된다. 그러나 전류의 상태 동특성이 coupling된 인덕턴스의 변화(온도, 파라미터들의 부정확한 측정값)는 상태 decoupling을 어렵게 한다. 그래서 이러한 변화와 각각의 전류가 독립적으로 제어될 수 있게 여러 decoupling 방법들에 초점이 맞춰지고있다. 본 연구는 외란에 강하고, 특히 인덕턴스의 변화와 상관없는 이상적인 토크제어를 하기 위해 신경회로망을 이용하여 슬라이딩 평면(sliding surface)을 구성하고, SMC(Sliding Mode Control)를 이용하여 상태 cross-coupling의 decoupling을 위한 새로운 접근을 제안한다. 이 방법은 PI제어 성능과 SMC의 강인성을 알고리즘을 이용하여 결합한 것이라고 볼 수도 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권1호
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• pp.61-72
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• 2005

In this paper, we develop anti-sway control in proposed techniques for an ATC system. The developed algorithm is to build the optimal path of container motion and to calculate an anti-collision path for collision avoidance in its movement to the finial coordinate. Moreover, in order to show the effectiveness in this research, we compared NNP PID controller to be tuning parameters of controller using NN with 2 DOF PID controller. The experimental results for an ATC simulator show that the proposed control scheme guarantees performances, trolley position, sway angle, and settling time in NNP PID controller than other controller. As a result, the application of NNP PID controller is analyzed to have robustness about disturbance which is wind of fixed pattern in the yard. Accordingly, the proposed algorithm in this study can be readily used for industrial applications

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제23권4호
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• pp.480-487
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• 1999

In this paper we propose a neural network precompensated PID(NNP PID) controller for load frequency control of 2-area power system. While proportional integral derivative(PID) controllers are used in power system they have many problems because of high nonlinearities of the power system So a neural network-based precompensation scheme is adopted into a conventional PID controller to obtain a robust control to the nonlinearities. The applied neural network precompen-sator uses an error back-propagation learning algorithm having error and change of error as inputand considers the changing component of forward term of weighting factor for reducing of learning time. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PID controller and an optimal controller in dynamic responses about load disturbances. The pro-posed technique can be easily implemented by adding a neural network precompensator to an existing PID controller.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.63-67
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• 2004

신경회로망은 많은 제어분야에서 이용되고 있다. 제어기로 사용될 경우에, 신경망 제어기는 입출력 패턴에 의하여 학습을 하게 된다. 그러나 제어분야의 대부분의 경우에 있어서 신경망 제어기의 입출력 패턴을 구할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 논문에서는 신경망 출력노드에 제어 대상체를 가져오는 새로운 제어 방법을 시도하였다. 이와 같은 새로운 제어 방법의 적용으로 신경회로망제어기의 입출력 데이터를 얻는 문제를 해결할 수 있었다. 제의된 제어 알고리즘의 효과는 직류 서보 전동기의 모의실험에 의하여 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.142-149
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• 2004

본 논문은 바람으로부터 최대출력을 추출하기 위해 계통연계 풍력발전시스템의 신경회로망 제어기와 추출된 최대출력을 계통에 전달하기 위한 전력제어기를 제안한다. 유도발전기, 변압기, 정류기 및 인버터 등으로 구성된 제어기를 갖춘 풍력발전시스템의 모델링과 시뮬레이션에 대해 검토하고자 한다. 본 논문에서는 동특성해석을 위해 드라이브 트레인 모델, 유도발전기 모델과 계통접속 모델을 제시한다. 신경회로망 제어기는 풍차날개의 피치각을 제어하여 바람으로부터 최대출력을 추출한다. 피치제어방법은 기계적으로 복잡하지만 제어성능은 스톨제어보다 우수하게 된다. MATLAB으로 수행한 시뮬레이션 결과는 발전기 토오크, 발전기 회전속도, 피치각, 계통으로 주입되는 유효/무효전력 등을 예시하고 있으며 그 결과를 보면 제안된 제어기의 효용성을 입증할 수 있다.