• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.62-73
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• 1995

본 원고에서는 뉴로제어의 배경 및 필요성, 기본적인 뉴로제어 시스템구조 소개, 뉴로제어용 신경회로망 모델, 응용 예 등을 기술하고 앞으로 해결해야할 문제들을 고찰한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권7호
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• pp.75-84
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• 2003

본 논문에서는 모델링 오차나 공력계수의 불확실성이 포함되어 있는 항공기 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 새로운 비선형 제어시스템 설계기법을 제안하였다. 비선형 적응제어법칙을 이용하여 신경회로망의 연결가중치를 변화시켰으며, 슬라이딩 제어법칙을 이용하여 신경회로망의 추정오차를 보상하였다. 제어시스템의 성능을 결정짓는 제어 매개변수들과 신경회로망 구조를 설계하기 위한 방법을 제안하였으며, 유전자 알고리듬을 이용하여 제어 매개변수들과 신경회로망 구조를 최적화하였따. 신경회로망의 구조탐색에 적합하도록 다수의 개체군을 형성하여 개체와 군이 동시에 전화하도록 하였다. 제안된 유전자 알고리듬에 의해 최적화된 구조를 갖는 신경회로망을 이용한 제어시스템을 항공기 종운동 모델에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.176-179
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• 1997

본 논문은 입/출력 관계가 불명확한 가전제품 제어에 인공신경회로망을 응용하여 지능형 제어기를 구현하는 방법에 관한 것이다. 다층신경회로망을 사용하고 Error Back Propagation 학습방법에 의하여 학습되도록 한다. 제어대상물에서 알 수 있는 정보는 입력값과 이에 대응하는 출력값 뿐이며 입력과 출력에 대한 관계를 수학적으로 모델링하기 어려운 경우이다. 인공신경회로망을 이용한 제어를 위하여 Neural Network Emulator(NNE)와 Neural Network Controller(NNC)가 개발되며 각 신경회로망의 초기하중백터는 제어대상에 오프라인 학습으로 결정하고, 자동조절과정에서 온라인 학습하여 새로운 대상제품 상황에 적응하도록 설계되었다. 제안된 지능형 제어시스템은 PC를 이용하여 실시스템에 적용하여 검토되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권5호
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• pp.14-22
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• 2001

본 논문에서는 비선형 다변수 시스템의 신경망 식별과 신경망제어기 설계방법을 제안한다. 신경망제어기는 독립된 여러 개의 선형제어기와 하나의 신경회로망으로 구서오디며, 신경회로망은 간접 제어방식에 의해 학습된다. 제안한 제어방식을 IBM 컴퓨터 상에 구현하고 물체를 공유한 막대부하 시스템의 속도제어에 적용한다. 신경회로망의 식별능력과 제안한 제어기의 성능을 실험결과로서 살펴보고 기존의 선형제어기와 비교함으로서 제안한 제어기의 우수함을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2365-2370
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• 2008

본 논문에서는 비선형 시스템의 위치 제어를 위하여 웨이블렛 신경회로망 제어기를 구성하였으며, 웨이블렛 신경회로망은 LQR 제어기의 성능을 향상 시킬 목적으로 사용한다. 불안전한 비선형 시스템을 선형화 시키고 안정화된 선형 시스템을 만들기 위하여 LQR를 사용하며, 외란에 효과적으로 적응하기 위하여 웨이블렛 신경회로망 제어기를 사용한다. 이 제어기를 비선형 시스템의 위치 제어에 적용하여 실험을 통해 그 유효성을 검정하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.228-236
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• 2012

본 논문에서는 빠르고 조작이 간편한 이동 수단인 이륜 역진자 로봇을 기존의 방법보다 더욱 안정적으로 밸런싱하기 위한 제어기를 설계하였다. 먼저 이륜 역진자 로봇의 제어기를 퍼지제어 구조로 선택하고, 지정된 3명의 사용자 무게에 따라 적절한 소속함수 요소 값들을 시행착오적으로 구하였다. 임의의 무게에 대한 적절한 퍼지 소속함수 요소 값을 구하기 위해 앞의 3명의 무게에 따른 퍼지 소속함수 요소 값들을 신경회로망으로 튜닝한 뒤 퍼지 제어기에 적용하여 보다 안정적인 제어가 가능하도록 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기를 시뮬레이션 하여본 결과, 기존의 퍼지 제어기에 비해서 본 논문에서 제안한 신경회로망으로 튜닝한 퍼지제어기가 보다 안정적인 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.536-544
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• 2011

본 논문에서는 빠르고 조작이 간편한 이동 수단인 이륜 역진자형 이동로봇을 기존의 방법보다 더욱 안정적인 밸런싱을 하기 위한 제어기를 설계하였다. 먼저 이륜 역진자형 이동로봇의 제어기를 일반적인 PID 제어구조로 선택하고, 적절한 제어이득을 지정된 사용자의 몸무게에 따라 시행착오적으로 구하였다. 임의의 몸무게에 따른 PID 이득값을 구하기 위해 PID 이득 값을 신경회로망으로 튜닝을 한 뒤 PID제어기에 적용하여 보다 안정적인 제어가 가능하도록 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기를 시뮬레이션에 적용시켜 기존의 PID 제어기에 비해서 본 논문에서 제안한 신경회로망으로 튜닝한 PID 제어기가 보다 안정적인 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권2호
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• pp.24-31
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• 2007

본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 자기동조 PI 제어기를 제시한다. 일반적으로 수치제어장치 처리는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기를 이용한다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기는 어떠한 환경에서는 양호하게 동작할 수 도 있다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망을 기반으로한 새로운 방법인 STPI 제어기를 제시하였다. STPI 제어기는 속도, 부하토크, 관성과 같은 파라비터가 갑자기 변화하였을 때 오버슈트, 상승시간, 안정화시간을 최소화한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 속도를 제어하고 ANN 제어기를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 기법은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시한다. IPMSM의 속도제어의 결과는 이득값 동조의 효용성을 보여준다. 그리고 STPI 제어기는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기에 비하여 강인성 광범위한 운전영역 부하 왜란등에 대하여 우수한 성능을 나타낸다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.317-323
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• 1998

이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.215-218
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• 1997

A dynamic back-propagation neural network is addressed for adaptive neural control system to approximate non-linear control system rather than static networks. It has the capability to represent the approximation of nonlinear system without mathematical analysis and to carry out the on-line learning algorithm for real time application. The simulated results show fast tracking capability and adaptive response by using dynamic back-propagation neurons.