• 전자공학회지
• /
• 제23권12호
• /
• pp.82-89
• /
• 1996

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
• /
• pp.441-444
• /
• 1998

• 전자공학회지
• /
• 제22권11호
• /
• pp.96-105
• /
• 1995

• 기계와재료
• /
• 제6권4호통권22호
• /
• pp.131-140
• /
• 1994

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.33-38
• /
• 2010

최근 태양광 발전시스템은 정부 에너지 정책에 의해서 널리 보급되고 있다. 여기에 광전지 전력생산의 효율을 높이기 위해서는 견실한 태양 추적식이 필요하다. 하지만 태양추적 식은 추적기술의 미비에 의해서 아직 널리 보급되지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 태양광전지의 최대전력추적을 위해서 태양광센서 및 신경회로망 제어알고리즘을 적용하였다. 태양추적 센서는 평판위에 한 개의 사각기둥과 동, 서, 남, 북 4개의 광센서로 구성된다. 태양추적 2축 제어는 두 개의 모터에 의해서 각각 동작되며, 모터의 제어 입력은 신경회로망 제어 알고리즘에 의해서 계산된다. 제안된 제어방식의 기능은 태양추적광 발전 실험에 의해서 확인하였으며, 본 논문의 태양추적방식은 고정식 보다 32[%]효율을 증가시켰다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
• /
• pp.173-173
• /
• 2003

• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제15권5호
• /
• pp.114-122
• /
• 2006

This paper presents a new control scheme that combines a sliding mode control and a neural network. In the proposed sliding mode control, a continuous control is employed removing the switching phenomena and the equivalent control within the boundary layer is estimated through on-line teaming of the neural network. The performances of the proposed control are compared with off-line neural network and on-line neural sliding mode control by computer simulation. The simulation results show that the proposed control reduces high frequency chattering and tracking error in example of the two link manipulator.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.20-24
• /
• 1997

In general, pantograph type manipulators are used for carrying heavy payloads with positional accuracy. In this paper, a double pantograph type manipulator, activated by two slider joints, is studied for applying to file handing machine in atomic power plant. In order to realize the stable horizontal movement of a heavy fuel rod whit good positional accuracy, methods for allocating slider and finding constant joint rates are proposed. In addition, the static deflection of the proposed mechanism was studied using transfer-stiffness matrix method. A neural network control algorithm which compensates static deflections is explored with computer simulations.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.90-98
• /
• 1997

A time-optimal control law for quick, strongly nonlinear systems has been developed and demonstrated. This procedure involves the utilzation of neural networks as state feedback controllers that learn the time-optimal control actions by means of an iterative minimization of both the final time and the final state error for the systems with constrained inputs and/or states. A neural identifier or a genetic algorithm identifier could be utilized for modeling the partially known systems and the unknown systems. The nature of neural networks as a parallel processor would circumvent the problem of "curwe of dimensionality". The control law has been demonstrated for both a torque input motor and a velocity input motor identified by a genetic algorithm called GENOCOPed GENOCOP.

• 제어로봇시스템학회지
• /
• 제1권3호
• /
• pp.83-91
• /
• 1995

이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.