본 논문에서는 적응 알고리즘을 마이크로컴퓨터에 의하여 실현하고 그것을 열교환기에 응용하였으며 실험결과 검토하엿다. 실험을 위하여 제작된 열교환기는 비최소위상 시스템으로 판정되었으며 직접 수확적으로 모형화하는 데에는 많은 어려움이 있었다. 따라서 PID제어방법 등 다른 고전적인 제어 방법들을 사용하려면 실험을 통한 많은 시행착오를 거쳐 시스템의 파라미터 값들을 결정해야하고 시스템의 파라미터 값들이 변화할 경우 좋은 성능을 보장하지 못한다. 이런 어려움을 극복하고 제어기의 성능을 향상시키기 위해 비최소상위 시스템에 적용할 수 있는 두 가지 적응제어 방식을 선택하여 열교환기에 응용하여 보았다. 아울러 적응제어 방식의 성능을 종래의 PID제어기에 의한 결과와 비교하여 보았다.이러한 연구의 최종적인 목적은 산업플랜트에 손쉽게 적용될 수 있는 제어기를 마이크로프로세서를 사용하여 구성하는 것이다.
본 논문은 파라미터 투영 기법이 필요없는 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. 제어기의 구조를 약간 수정하여 추정된 입력 이득항이 영으로 되지 않도록 보장하고 온라인 동작중의 어떤 순간이라고 추정된 입력 이득항이 영이 되더라도 구현에 문제를 야기하지 않는다. 입력 이득 함수의 하한 추정치만이 필요한것을 제외하면 제안한 제어 기법은 바운딩 파라미터에 대한 정확한 값이 사전에 필요하지 않다. 리아프노프 합성기법을 기초로 전체 제어 시스템이 추종오차가 점근적으로 안정하고 제어기 내의 모든 신호가 유계임을 보장한다. 역진자 시스템의 적용하여 제안한 제어기의 유용성을 입증한다.
본 논문은 선형적으로 파라미터화된 시스템에 대한 보상방식을 제안한다. 이 보상기는 전형적인 선형 제어기와 적분형의 적응법칙을 갖는 적응 관측기로 구성되며 이 때 적응법칙은 SG 알고리즘에 근거하여 설계된다. 제안된 보상전략에서는 다른 여러 연구에서 제안된 중간함수 대신에 growth조건, convex조건, attainability조건, 그리고 pseudo gradient 조건을 만족하는 함수들로 적응법칙이 설계된다. 제안된 방식은 추적오차에 대한 점근적 안정도 및 파라미터에 대한 추정오차의 bounded stability를 만족한다. 예제를 통하여 제안된 보상방식의 타당성을 보인다. 그리고 기존의 방식인 Huang의 방법과의 비교를 통해 제안된 방식이 정상상태에서의 파라미터 오차가 더 작아짐을 보인다.
효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.
본 논문에서는 적응 제어 문제를 다루기 위해 CFCM 클러스터링과 퍼지 균등화 기법을 이용하여 새로운 적응 뉴로-퍼지 제어기를 설계하고자 한다. 먼저 오프라인에서 CFCM은 입력데이터의 성질과 출력 패턴의 성질까지도 고려한 퍼지 클러스터링 기법으로 적응 뉴로-퍼지 제어기의 구조동정을 수행한다. 파라미터 동정은 역전과 알고리즘과 RLSE(Recursive Least Square Estimate)을 이용한 하이브리드 학습을 수행한다. 온라인 학습에서는 시변특성으로 인해 전제부 및 결론부 파라미터를 실시간으로 계산된다. 시뮬레이션으로 온 라인 적응 뉴로-퍼지 제어 시스템의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도제어 시스템에 대해 다루고 전형적인 퍼지 제어기에 비해 오프 라인과 온 라인 설계 모두 좋은 성능을 보이고자 한다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음성신호복원(Speech Enhancement) 시스템 구현을 목적으로 한다 이를 위한 적응필터로서 LMS(Least Mean Square)알고리즘 FIR필터를 제안한다. 또 정밀 필터로서 신경망 필터를 제안한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 일반적으로 잡음은 시변특성과, 비선형적인 전달특성을 갖는다. 그러므로 파라미터가 고정된 필터로는 제어하기가 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서는 LMS알고리즘 적응필터를 적용한다. 신경망 필터는 오차 역전파 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화하는 방향으로 필터의 파라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구성하고, 실험을 통해 필터의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 다변수 비선형 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 고차이고 잡음, 시간지연과 상호결합 항이 존재하며 파라미터가 변하는 다변수 비선형 비최소위상 시스템이다. 비선형성은 전체적인 유계라 가정하며, 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성한다. 다변수 비선형 자기동조 제어기의 제어 출력은 신경회로망으로 직접 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 고차 다변수 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기와 비교하였다.
본 연구는 부하변동이 잦은 유도 전동기 속도제어 시스템에 적합한 신경망 알고리즘을 제안하고 구현을 위한 실제적인 파라미터 추정방법을 제안한다. 전동기 파라미터의 적응추정을 위하여 역전파 신경망 알고리즘을 도입한다. 기준 상태변수와 실제 상태변수와의 오차가 역전파되어 전동기 파라미터를 추정한다. 이의 구현을 위해 고속 연산 신호처리용 프로세서인 TMS320C25를 이용한 제어 시스템을 구성한다. 제어시스템은 알고리즘의 적용이 용이하도록 PC에 기초한 DSP제어 시스템으로 설계 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구의 신경망 제어 시스템이 부하변동에 강인한 구조를 갖고 있으며 유도전동기 제어에 실제적 구현이 가능함을 입증한다.
본 논문에서는 표면부착형 영구자석 동기전동기의 속도 제어를 위하여 적응속도제어기를 제안한다. 제안된 적응 제어기는 모터 파라미터와 부하토크의 정확한 정보를 필요로 하지 않으므로 이들의 변동에 매우 둔감하다. 또한 제안된 제어시스템의 안정성을 해석적으로 증명한다. 본 연구에서 제안된 적응속도제어기의 성능을 검증하기 위하여, 모터 파라미터 및 부하토크 변동 하에서 시뮬레이션 및 실험 결과가 주어졌다. 본 결과를 통하여 제안된 속도제어기는 영구자석 동기전동기의 속도를 정확하게 제어할 수 있음을 검증하였다.
서보 설비를 위한 순차적 파라미터 자동 튜닝 알고리즘을 갖는 영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제시된다. 비선형 제어 방식은 시스템 파라미터와 부하상태가 정확하게 일치하지 않는 경우 만족스러운 성능을 줄 수 일다. 최근에 향상된 속도 제어 성능을 위해 적응형 기법, 슬라이딩 모드 제어, 및 관측기에 기반 한 기법들이 제안되었다. 하지만, 이 방법들은 관성의 큰 변화, 속도의 빠른 과도 특성 및 샘플링 주기 증가와 같은 특정한 조건에서 더 이상 만족스러운 성능을 제공하지 않는다. 일반적으로, 속도 동특성에 영향을 주는 주요 파라미터를 동시에 추정하기는 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 설치 및 기동시 전동기 주요 파라미터를 시간 구간 별로 나누어 자동으로 추정하는 순차적 파라미터 튜닝 알고리즘이 제안된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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