• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.149-151
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• 2001

This paper proposes the design of STATCOM(static synchronous compensator) stabilizer for improving power system stability using fuzzy logic controller(FLC). The STATCOM DC voltage regulator contributes negative damping to the power system as the installation of STATCOM DC voltage regulator. STATCOM stabiliser is superimposed on the AC voltage regulator to compensate the negative damping effect. To evaluate usefulness of the proposed method, we perform the nonlinear simulation on a single-machine infinite bus system. As results of the simulations, the proposed method shows better control performance than PI controller in terms of damping effects.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권10호
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• pp.59-68
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• 1992

In this paper, we proposed coordinator description and ambiguity on the hybrid controller for position/force control of robot manipulator. When the hybrid controller is desiged based on the PID control conception, the parameter sharing problem must be considered. However, selection problem of coordinate system on n-DOF robot manipulator control is unsolved. Moreover, contact force on object and change of shape make another problems. And it is very difficult to figure out the accurate mathematical model of manipulator on account of ambiguity and nonlinearity of actuator. Therfore, we design a new hybrid controller, FPID(Fuzzy PID). For verifying the validity of the controller, we tried computer simulation of this system. As a result, we can get remarkable improvement of overdamping and overshooting. Also we can solve compicance problem effectively. Furthermore, ambiguity problem is solved by adding control knowledge based compensator. So robust controller can be acheived, too.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2008

In this paper, experimental studies of a neural network (NN) control technique for non-model based position control of the x-y table robot are presented. Decentralized neural networks are used to control each axis of the x-y table robot separately. For an each neural network compensator, an inverse control technique is used. The neural network control technique called the reference compensation technique (RCT) is conceptually different from the existing neural controllers in that the NN controller compensates for uncertainties in the dynamical system by modifying desired trajectories. The back-propagation learning algorithm is developed in a real time DSP board for on-line learning. Practical real time position control experiments are conducted on the x-y table robot. Experimental results of using neural networks show more excellent position tracking than that of when PD controllers are used only.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.640-647
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• 2007

본 논문은 유전알고리즘을 기초로 한 휴머노이드 로봇의 관절 제어에 관한 논문이다. 휴머노이드 로봇은 지면에 고정된 시스템이 아니기 때문에 기본적으로 불안정성을 내포하고 있다. 게다가 각 관절의 비선형성은 로봇의 안정성에 악영향을 미친다. 이에 만약 둘 중 하나라도 안정하지 못하면 로봇은 보행 중에 넘어지게 될 것이므로, 휴머노이드 로봇의 안정성을 확보하기 위해서는 이 두 가지가 모두 고려되어야 할 것이다. 이에 본 논문에서는 보행 안정성을 확보하기 위해 이 두 가지 문제 중에 로봇의 비선형성을 제거하면서 로봇이 주어진 궤적을 잘 추종하여 제어할 수 있는 제어기를 제안하였다. 이 제어기는 퍼지-슬라이딩 모드 제어기를 기본으로 하고 있으면서 모션 제어기가 첨가되어 있다. 그리고 이때 이러한 제어 이득값을 유전알고리즘을 통해 추종함으로써 보다 정밀한 제어가 가능하도록 하여 휴머노이드 로봇이 보다 안정적으로 보행할 수 있도록 하였다. 이 모든 과정은 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.