• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.42 no.3
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• pp.243-253
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• 2014

This paper deals with the Quantitative Feedback Thoery(QFT) guaranteeing robustness in spite of the plant parametric uncertainty. In the frequency domain, the QFT guarantees the robustness of the design specification on the uncertainty of plant parameters and disturbance. In order to use the QFT, a selected plant is a Quad Rotor Vehicle(QRV) which has excellent maneuverability and possibility of vertical take-off and landing like the helicopter. And attitude control is examined the possibility satisfied the requirement specification under the setting parametric uncertainty of motors driving 4-blades. Additionally, in an attitude control, the pre-filter considering parameter range and operating range of a QRV was used. For these purpose, in this paper, by using QFTCT, that is the QFT Control Toolbox designing the controller in MATLAB by the QFT, each design phases are introduced.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.1
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• pp.85-90
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• 2003

This paper presents an adaptive PID control scheme for nonlinear system. TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model is used to estimate the error of control input, and the parameters of PID controller are adapted using the error. The parameters of TSK fuzzy model also adapted to plant. The proposed algorithm allows designing adaptive PID controller which Is adapted to the uncertainty of nonlinear plant and the change of parameters. The usefulness of the proposed algorithm is also certificated by the several simulations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1628-1629
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• 2007

1990년대에 이 전 건설된 발전소 및 기타 플랜트 자동제어시스템으로 거의 아날로그 연산방식 시스템이 적용되었다. 이제 장기간 사용으로 인한 수명감소와 고장률이 증가하는 추세에 있으므로, 기존 아날로그 제어시스템을 디지털 제어시스템으로 개조하는 사업이 추진되고 있다. 아날로그 제어시스템에 설정되어 있는 주요 파라미터들은 플랜트의 운전특성을 장기간 반영하여 이루어진 것이므로, 개조에 사용될 새로운 디지털제어시스템의 초기 파라미터 설정에 그대로 적용하면 개조후 시운전이 원활하고 튜닝 기간을 단축할 수 있다. 본 논문에서는 현재 진행하고 있는 급수펌프 구동터빈 제어시스템 개조 프로젝트에서 제어 파라미터를 구하는 과정 및 디지털 시스템에 구현할 내용들을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2003.05a
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• pp.390-395
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• 2003

PMSM 드라이브의 벡터제어를 위한 속도제어기는 일반적으로 PI 알고리즘을 사용한다.［1］PI 알고리즘에서는 플랜트의 동적 특성을 동정하기 위하여 연속적인 측정이 가능한 플랜트 파라미터의 자동동조 또는 적응 알고리즘을 추가하여 사용하기도 한다. 그러나 PI 제어기는 플랜트의 변동이 발생하여 연속적으로 적응추종을 해야할 경우, 계산이 매우 복잡하고 응답특성이 저하된다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.379-383
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• 1998

본 논문에서는 플랜트를 제어하는데 있어 광범위하게 사용되는 PD제어기의 파라미터를 결정하는 문제에 대한 연구를 하였다. 파라미터 결정 방법으로는 최근 최적화 문제에 많이 적용되고 있는 새로운 방법인 유전자 알고리즘을 사용하였다. 또한 이렇게 정해진 파라미터를 사용하여 이를 도립진자(Inverted Pendulum)에 적용하였고 도립진자의 응답특성을 분석, 고찰함으로써 PD제어기의 성능을 평가.확인하고 이 문제에 적용된 유전자 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.4
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• pp.52-57
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• 2003

A PID parameter tuning method was presented by the fuzzy singleton inference, based on step response-shaping of plant and experience knowledge of expert. The parameter-tuning has tow levels. The higher level determines modified coefficients for the controller based on operator's tuning know-how for characteristics of plant which can not be modeled. The lower level determines specified coefficients based on characteristics of response by Ziegler-Nickel's bounded sensitivity method. The last level parameters tuning of a PID controller is adjusted which the modified and specified coefficients makes adjustment rule, and is adjusted the proper value to each parameters by fuzzy singleton inference. Moreover, proposed the tuning method can reflex exporter knowledge and operator's tuning know-how and fuzzy singleton inference is rapidly operated.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.894-896
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• 1999

PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1495-1504
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• 2021

An ultra-compact binary power generation plant converts thermal energy into electric power using temperature difference between heat source and cooling source. In the actual power generation environment, the characteristic value of the plant changes due to any negative effects such as environmental condition or corrosion of related equipment. If the characteristic value of the plant changes, it may lead to unstable output of the turbine in a conventional PID control system with fixed PID parameters. A Neuro PID control system based on Neural Network adaptively to adjust the PID parameters according to the change in the characteristic value of the plant is proposed in this paper. Discrete-time transfer function models to represent the dynamic characteristics near the operating point of the investigated plant are deduced, and a design strategy of the proposed control system is described. The proposed Neuro PID control system is compared with the conventional PID control system, and its effectiveness is demonstrated through the simulation results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.447-450
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• 2002

본 논문에서는 통합 관리 시스템을 이용하여 현재 김해에 있는 플랜트의 공정상태를 모니터링하고, 퍼지와 신경망을 이용하여 플랜트로부터 얻을 수 있는 데이터를 모델링 함으로써 공정의 상태를 미리 예측이 가능하도록 구성하였다. 이러한 예측된 모델을 이용하여 제어 전략을 설계함으로써 최적화된 제어 파라미터를 찾을 수 있으며, 특히 비정상적으로 들어오는 데이터에 대해서는 플랜트의 공정상태를 진단할 수 있는 가능성을 보이고 있다. 또한 기존의 통합 관리 시스템을 관리자라면 누구나 장소에 구애받지 않고 플랜트의 공정상태를 모니터링 할 수 있도록 웹을 이용하여 개발함으로써 플랜트의 능률성과 효율성 향상 및 인건비 절약 등 플랜트의 효율을 개선시킬 수 있다 즉, 네트워크가 구축되어 있는 곳이면 어디서나 모니터링이 가능하도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11c
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• pp.66-68
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• 2004

PID제어기를 플랜트 파라미터를 이용하여 구성하는 IMC-PID제어에 대해 연구한다. 특히 변하는 플랜트에 대해서는 자기동조(ST, Self-Tuning)를 사용하여 시스템을 식별하여 활용한다. 특히 실시간으로 개루프의 위상여유 및 이득여유를 모니터링하여 정해진 구역을 벗어나게 되면 식별된 시스템파라미터를 이용하여 IMC-PID제어기를 구성한다. 또 시간영역 지표로 과도한 오차가 발생하는 경우에도 제어기를 갱신함으로서 전체적으로 보면 견실 PID제어기 형태를 갖게 한다.