• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.1
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• pp.24-30
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• 2003

In this paper, we propose a novel predictive control method, which uses a wavelet neural network as a predictor, for the control of chaotic systems. In our method, we use the gradient descent method for training the parameter of a wavelet neural network. The control signals are directly obtained by minimizing the difference between a reference signal and the output of a wavelet neural network. To verify the efficiency of our method, we apply it to the Doffing and the Henon system, which are a representative continuous and discrete time chaotic system respectively, and compare with the results of generalized predictive control using multi-layer perceptron.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.58-66
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• 2001

GPC has been reported as a useful self-tuning control algorithm for systems with unknown time-delay and parameters. GPC is easy to understand and implement, and thus has won popularity among many practicing engineers. Despite its success, GPC does not guarantee is nominal stability. So, in this paper, GPC is rederived in frequency domain instead of in the time domain to guarantee its nominal stability. Derivation of GPC in frequency domain involves spectral factorization and Diophantine equation. Frequency domain GPC control law is stable because the zeros of characteristic polynomial are strictly Schur. Recursive least square algorithm is used to identify unknown parameters. To see the effectiveness of the proposed controller, the controller is simulated for a numerical problem that changes in dead-time, in order and in parameters.

• Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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• v.13 no.6
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• pp.284-289
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• 2003

The electric furnace, inside which the desired temperature is kept by the generated heat, is known to be a difficult system to control and model exactly because system parameters and response delayed time are varied as the temperature and positions are changed. In this study, the GPCEW (generalized predictive control with exponential weight), which always guarantees the stability of the closed loop system and can be effectively applied to the internally unstable system, was introduced to the ceramic drying electric furnace and was verified by showing its temperature tracking performance experimentally.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.13 no.5
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• pp.139-147
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• 1996

PID control has been widely used for real control systems. Particularly, there are many researches on control schemes of tuning PID gains. However, to the best of our knowledge, there is no result for discrete-time systems with unknown time-delay and unknown system parameters. On the other hand, Generalized predictive control has been reported as a useful self-tuning control technique for systems with unknown time-delay. So, in this study, based on minimization of a GPC criterion, we present a self-tuning PID control algorithm for unknown papameters and unknown time-delay system. A numerical simulation was presented to illustrate the effectiveness of this method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.97-105
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• 1996

In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.305-310
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• 1997

국내에 신규로 건설되는 원자력발전소(이하 원전)는 부분강 제어봉을 설치하여 축방향의 출력 분포 제어에 별다른 어려움 없이 운전을 하고 있으나, 일부 가압 경수로형 원전의 경우는 부분강 제어봉이 설치되어 있지 않아 원자로 출력 변동시 출력분포 제어에 어려움이 많다. 기존 원전 경우의 제어봉 운전 방식은 원자로 출력의 균일한 제어를 위해 각 제어봉 뱅크를 순서적으로 운전하고 있으며, 각 뱅크간에는 일정한 수(일반적으로 113 Step) 만큼 중첩하여 운전하고 있다. 출력운전중에는 모든 제어봉을 인출하여 균일한 출력분포를 유지하며 축방향의 출력분포 제어를 위해 제어봉을 조절한다. 출력을 변동하면 제어봉이 원자로내에 삽입하게 되는 데, 먼저 D Bank가 삽입되며 D Bank가 113 Step에 도달하면 C Bank가 삽입되기 시작하는 데, D 130에서부터 C Bank가 삽입되어 제어값을 갖는 D 100 Step 까지는 축방향 출력 제어가 되지 않아 출력 편차가 제한값을 벗어나 출력을 급격히 감소해야 하는 등의 어려움이 있다. 본 연구는 제어봉의 중첩을 조절하여 C Bank를 조기에 노심에 삽입시의 영향을 분석하기 위하여 제어봉값이 출력에 미치는 영향을 예측하고, 제어봉 중첩수를 변경시에 노심에 미치게 될 안전성을 검토하였으며, 그 결과 중첩수를 조절할 경우 축방향 출력 분포를 초기부터 양호하게 제어할 것으로 예측된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.965-969
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• 1993

In this paper, the GPC algorithm is developed for ACS(advanced control system). ACS equals to DCS(distributed control system) with some advanced control algorithm, for example, fuzzy logic controller, autotuning. By its embedded structural control language, which uses simple function codes corresponding to each function blocks, it is possible to construct multiloop controller. The developed GPC function code is divided by RLS (recursive least square) parameter estimator and GPC controller. Simulation result show the availability of GPC function code using the control language.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.56-59
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• 2012

최근 신재생 에너지 분야 가운데 풍력발전에 대한 관심이 높아지면서 관련 산업 분야의 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 풍력발전기의 경우 초기 설치에 고가의 비용이 필요하며, 고장 발생 시 일반적으로 풍력발전기의 동작을 멈추게 한다. 본 논문에서는 풍력발전기의 Nacelle에서 발생하는 다양한 센서데이터를 수집하는 Bottom에서의 제어시스템을 다중화하여 고장 발생 시에도 풍력발전기의 중단 없이 지속적으로 에너지 생산이 가능하게 하는 고가용성 데이터베이스 시스템에 관한 것이다. 본 논문을 통해 개발된 고가용성 시스템을 통해 풍력 발전기의 높은 안정성을 보장하며, 수집된 데이터를 분석함으로서 고장에 대한 예측이 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2401-2403
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• 2000

시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.1
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• pp.15-24
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• 2001

흙필터는 일반적으로 침식이나 파이핑으로부터 지반 구조물을 보호하기 위하여 사용된다. 세립자들이 유동하여 필터에 퇴적하는 폐색현상이 발생하는 경우, 간극수압이 증가하고 이로 인해 지반구조물의 불안정을 유발시키게 된다. 미세입자의 유동에 의한 폐색현상은 옹벽의 뒤채움재에 설치한 필터, 흙댐의 저부에 설치된 필터, 그리고 터널의 라이닝 뒤에 설치한 필터 등에서 발생할 수 있다. 폐색현상은 필터의 투수능을 저하시켜 배수능력에 상당한 위험을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 필터의 폐색으로 인한 투수능 저하 정도를 실험을 통해 관찰하고 이론적인 모델을 통해 정량화 시키고자 하였다. 일정한 농도의 현탁액이 필터로 유입되는 분리형 실험과 현장상태를 모사하는 흙-필터 시스템의 결합형 실험을 통해 투수능의 저하현상이 압력 제어조건과 유량 제어조건에서 관찰되었고, 서로 비교 분석되었다. 미세입자가 통과하는 필터의 간극을 모세관으로 가정한 후 모세관에서 유체의 흐름 원리를 이용하여 물리적인 폐색에 의해 발생하는 투수능 저하현상을 이론적인 모델로 구성하였다. 일반적으로 투수능은 1/10 수준으로 감소되었으며, 분리형 실험에 의한 결과와 이론적인 모델의 결과는 잘 일치하였다. 또한, 결합형 실험결과와 분리형 실험결과가 비교적 잘 일치하여 투수능 저하예측은 분리형 실험이나 이론적 모델에 의하여 가능하리라 판단되었다.