• 한국항공운항학회지
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• 제21권3호
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• pp.1-8
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• 2013

An application of adaptive flight controller is required for the non-linear and high uncertain system that configuration of tiltrotor aircraft is dramatically changed from rotary wing mode to fixed wing mode. In this paper, the applicable adaptive controller for the tiltrotor aircraft was designed using Neural Networks and DMI (Dynamic Model Inversion). The performance of the SCAS (Stability and Control Augmentation System) was simulated against manned military specification, using the fullscale model of 'Smart UAV(Unmanned Aerial Vehicle)' developed by Korea Aerospace Research Institute. And Neural Networks based adaptive controller was verified through its whole operating envelope using the established HQ (Handling Quality) criteria.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권4호
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• pp.264-274
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• 2003

본 논문에서는 잡음과 시간지연이 존재하며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 적응하는 신경회로망이 결합된 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. PID구조를 갖는 자기동조는 PID제어기처럼 구조가 간단하고 계통을 정밀하게 제어하는 자기동조 제어기의 특성을 그대로 유지할 수 있다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기 파라미터는 비선형 시스템을 선형시스템으로 간주하고 순환최소자승법으로 추정하며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 역전파 학습 알고리듬을 사용하는 신경회로망 제어기는 비선형 부분의 제어를 보상하기 위해 필터된 기준입력과 필터된 플랜트 출력이 같도록 제어값을 출력한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 잘 적응함을 보였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.91-96
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• 2001

This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamics, and a sliding mode control is introduced to attenuate the effects of the neural network's reconstruction errors and the disturbances of AUV's dynamics. The presented controller is consist of three parallel schemes; linear feedback control, sliding mode control and neural network. Lyapunov theory is used to guarantee the asymptotic convergence of trajectory tracking errors and the neural network's weights errors. Numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate to effectiveness of the proposed techniques.

• 한국해양공학회지
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• 제16권1호
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• pp.8-15
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• 2002

This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamic, and the basis function vector of network is constructed according to th AUV's physical properties. A sliding mode control scheme is introduced to attenuate the effect of the neural network's reconstruction errors and the disturbances in AUV's dynamics. Using Lyapunov theory, the stability of the presented control system is guaranteed as well as the uniformly boundedness of tracking errors and neural network's weights estimation errors. Finally, numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate the effectiveness of the proposed techniques.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.106-116
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• 1998

유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권8호
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• pp.725-734
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• 2011

높은 받음각에서 항공기는 Wing Rock 이라고 알려진 Limit cycle 형태의 횡방향 진동 운동을 보일 수 있다. 이 논문에서는 이러한 불안정 진동운동과 관련한 불확실성에 적응하여 안정화시키는 고전 및 신경회로망기반 적응제어기법들의 상세 설계내용을 제시하였다. 모든 기법들은 80도 후퇴각을 가진 삼각날개를 갖는 모델에 적용하여 시뮬레이션하였고 그 결과를 비교분석하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.224-229
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• 1992

We investigate a neural network as a dynamic system controller when system characteristics are abruptly changing. The shape of sigmoid functions are determined by autotuing method for the optimum sigmoid function of the neural networks. By using information stored in the identifying network a novel algorithm that can adapt the control action of the controller has been developed. Robustness can be seen from its ability to adjust large variations of parameters. The potential of the proposed method is demonstrated by simulations.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.33-40
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• 2009

본 논문에서는 HAI(Hybrid Artificial Intelligent) 제어기반의 SV PWM 방식을 이용한 IPMSM의 고성능 제어를 제시한다. HAI 제어기는 적응 퍼지제어 및 신경회로망의 장점을 혼합 적용한다. SV PWM 방식은 지금까지 산업용 전동기 제어분야에 적용되고 있고 출력전류의 고조파 비율, 스위칭 주파수 및 응답특성을 향상시키는 수 있는 기법이다. HAI 제어기는 지령전압을 계산할 때 발생되는 문제점을 해결하기 위하여 종래의 PI 제어기를 대체하여 사용한다. HAI 제어기는 지령모델 기반의 적응제어, 퍼지제어 및 신경회로망으로 구성되어 속도 성능을 개선한다. 본 논문에서는 제시한 HAI 제어기를 적용하여 파라미터 변동, 정상상태 및 과도상태 등의 응답특성을 분석하고 종래의 FNN 제어기 및 PI 제어기의 응답특성과 비교한다. 따라서 본 논문에서는 HAI 제어기의 타당성을 입증한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제8권5호
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• pp.70-75
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• 1999

Adaptive control in the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding is employed to monitor the information about weld characteristics and process paramters as well as modification of those parameters to hold weld quality within the acceptable limits. Typical characteristics are the bead geometry composition micrrostructure appearance and process parameters which govern the quality of the final weld. The main objectives of this paper are to realize the mapping characteristicso f penetration through the learning. After learning the neural network can predict the pene-traition desired from the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) were chosen from an error analysis. partial-penetration single-pass bead-on-plate welds were fabricated in 12mm mild steel plates in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the penetration with reasonable accuracy and gurarantee the uniform weld quality.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.375-382
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• 2004

신경회로망을 이용한 XY 테이블의 비선형 보상기법을 제안한다. 제안된 신경망 제어기는 시스템의 비선형 성분에 의한 성능저하를 보상하는 신경회로망과 시스템의 안정화를 위한 비례미분(PD) 제어기로 구성된다. 신경망 보상 구조가 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 신경망 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 신경망 제어기를 위치 테이블에 실험함으로써 비선형 성분에 의한 성능저하를 줄이는 효과를 보여준다.