• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.295-299
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• 1998

최근 여러 분야에서 필요성이 증대되고 있는 최적제어, 최적설계 및 최적추정에 대하여 신경회로망을 이용하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 3점 탐색 알고리즘을 사용하여 성능지표의 최소값을 찾아내어 이 때의 가중치를 신경회로망의 가중치 초기값으로 설정하여 다시 학습시킴으로서 보다 효율적인 학습결과를 얻을 수 있었다. 제안한 방식을 최적제어에 대하여 시뮬레이션하여 유용성을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.37 no.3
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• pp.72-83
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• 2000

This paper presents the implementation of the position control system for 3 phase induction motor using reaching mode controller and neural networks. The reaching mode controller is used to bring the position error and speed error trajectories toward the sliding surface and to train neural networks at the first time. The structure of the reaching mode controller consists of the switch function of sliding surface. And feedforward neural networks approximates the equivalent control input using the reference speed and reference position and actual speed and actual position measured form an encoder and, are tuned on-line. The reaching mode controller and neural networks are applied to the position control system for 3 phase induction motor and, are compared with a PI controller through computer simulation and experiment respectively. The results are illustrated that the output of reaching mode controller is decreased and feedforward neural networks take charge of the main part for the control action, and the proposed controllers show better performance than the PI controller in abrupt load variation and the precise control is possible because the steady state error can be minimized by training neural networks.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.3
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• pp.53-61
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• 2006

This paper is proposed adaptive fuzzy-neuro controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on fuzzy-neural network controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy nile as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy-neuro controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.

• ICROS
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• v.4 no.2
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• pp.8-14
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• 1998

본 고에서는 신경회로망 응용 활성화에 도움을 주기 위해 현재까지 구현된 소프트웨어들을 소개하고 응용되는 관련 분야들을 정리소개하였다. 현재의 전세계적으로 신경회로망에 관련된 산업은 약 8억달러이며, 1998년에는 22억달러정도까지 시장이 늘어날 전망이다(미국의 시장조사 회사 Frost and Sullivan이 예측한 자료를 인용). 그리고 소비자를 대상으로 하는 가정용과 산업용을 중심으로 시장이 늘고 있다. 앞으로는 작은 소프트웨어 회사를 중심으로 신경회로망 시뮬레이터 제작과 신경회로망 칩을 이용한 컴퓨터의 제작이 주가 될 것이다. 현재의 칩의 발전속도를 고려하면 상당한 수준의 신경회로망 칩이 발표되고, 칩에 기반한 다른 하드웨어에도 영향을 줄 것으로 예상된다.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.1
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• pp.39-47
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• 1997

본 논문에서는 퍼지제어기와 신경회로망 적응 관측기를 적용하여 강인성을 AC드라이브 시스템을 제안하였다. 퍼지제어기는 유도전동기의 속도 제어시 빠른 속도 응답 특성을 얻기 위하여 사용하였다. 신경회로망 적응관측기는 전동기 파라메터 변화에 대하여 강인한 제어 시스템이 되도옥 자속 관측기오 토오크 적응관측기로 구성하였다. 사용된 신경회로망은 자속과 토오크의 동특성을 학습시키기 위하여 역전파 알고리즘을 사용하였따. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과를 통해 제안된 시스템이 전동기 파라메터 변동과 부화이론에 강인하고 속도응답 특성이 우수함을 입증하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.7
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• pp.35-44
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• 2006

When control surface failure occurs, it is conventional to correct a current control or to transform to other control. In this paper, instead of adopting a conventional way, a reconfiguration method which compensate the failure with alternative control surface deflection, depending on the level of failure, by using neural network and PCH(Pseudo-Control Hedging). The Conroller is designed of inner-loop(SCAS : Stability Command Augmentation System) with DMI(Dynamic Model Inversion) and outer-loop with Y axis acceleration feedback for a coordinate turn. Additionally, double PCH method was adopted to prevent actuator saturation and input command was generated to compensate for failure. At the end, The feasibility of the method is validated with randomly selected failure scenarios.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.52-54
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• 2008

간단한 회로구조의 소형 LED 백라이트 제어기의 구현을 위하여 2.5W LED 4개를 각 섹터로 구분지어서 섹터별로 제어를 하는데 목적을 두었다. LED의 전류를 제어하기 위한 스위칭 구동회로 부분을 설계, 구현하고 스위칭을 구동하기 위한 PWM(Pulse Width Modulation)을 마이크로컨트롤러를 이용하여 제어하였다. 섹터제어 회로 부분을 구현하기 위하여 저가의 8비트 마이크로컨트롤러인 PIC16C73B를 사용하였다. 또한, RS-232 통신을 이용하여 각 섹터의 LED 제어 및 휘도를 제어하였다. 이러한 구성을 바탕으로 제어기를 제작 및 실험을 하였으며, 본 논문을 통하여 실험의 타당성을 증명하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.96-101
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• 1998

많은 분야에서 널리 사용되고 있는 PID 제어기의 형태는 오차를 갖는 폐루프 시스템으로 구성되며, PID 제어기는 비례, 적분, 미분 제어기로 나누어진다. PID 제어기의 형태가 여러 가지로 제안되고 있지만 보다 중요한 것은 PID 제어기의 파라미터들을 어떻게 적절히 정하느냐 하는 파라미터 조정 문제이다. 실제로 산업 현장에 설치되어 있는 PID 제어기는 대부분 숙련된 기술자에 의해 수동 조작에 의한 시행 착오(trial and error) 법으로 동조되고 있다. 이 경우는 많은 노력과 시간이 소비되고, 외란(disturbance)이 첨가될 경우 적절히 동조된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신경회로망을 이용하여 PID 제어기의 파라미터를 동조하는 제어 방법을 제안하였다. 단일 뉴런으로 구성하여 구조가 간단하고, 학습에 의한 성능 개선이 가능하다. 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리즘에 의하여 PID 파라미터가 되는 가중치를 자동 동조하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 보이기 위해 DC 서보 모터와 비선형 시스템인 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.257-259
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• 2012

친환경 시대로 나아가는 현재, 능동소음제어는 저주파소음을 줄이기 위한 좋은 방법이다. 또한 수동소음제어만으로 선박소음을 제어하기에는 물리적인 무게가 심각히 가중되어 한계를 가지게 된다. ANC 시스템은 이러한 문제를 해결해 줌과 더불어 다양하게 변화하는 환경소음까지 줄여주는 특성을 가지고 있다. 우리는 본 논문에서 선박의 환경소음을 줄이기 위하여 LMS 알고리즘과 신경회로망 알고리즘을 기반으로하는 ANC 시스템을 제안한다. 먼저 선박과 유사한 유도전동기의 소음을 측정하고 다음으로 ANC 시스템을 위한 LMS 구조를 구축한다. 그리고 소음의 비정치와 불확실성 때문에 단층 퍼셉트론 모델로 디자인된 신경회로망 알고리즘을 추가하여 실시간으로 소음을 줄이도록 하였다. 이 하이브리드 ANC 시스템은 최급강하기법의 방법으로 파라미터 값들이 온라인으로 실시간 추정되며, 제안된 ANC 시스템은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 그 성능을 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.3
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• pp.63-72
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• 1996

In this paper, we propose a design technique for a neural network controller and apply it to power system stabilization. Using a learning algorithm of error back propagation that accepts error and change of error as inputs, the momentum learning technique is used by which reduction of learning time is possible for real time control. The related simulation results show that the proposed control techinque is more powerful than the conventional ones for dynamic responses.