• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.15-21
• /
• 2017

본 논문은 이산시간 비선형 상호결합 시스템에 대한 지능형 분산 관측기 설계 기법을 제안한다. 여기서, 비선형 상호결합 시스템은 미지의 상호결합을 갖는다고 가정한다. 설계하는 지능형 분산 관측기 설계를 위한 문제를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록, 성능함수를 정의한다. 정의된 성능함수를 기반으로, 지능형 분산 관측기 설계 문제를 해결할 수 있는 충분조건을 구하고, 이를 선형 행렬 부등식의 형태로 나타낸다. 마지막으로 모의실험을 통해 제안된 지능형 분산 관측 기법의 성능을 확인한다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국조명전기설비학회 2007년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.313-318
• /
• 2007

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive fuzzy neural network controller and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using Adaptive-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper reposes speed control of IPMSM using Adaptive-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is a lied to IPMSM drive system controlled Adaptive-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the Adaptive-FNN and ANN controller.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
• /
• pp.721-722
• /
• 2008

The method for evaluating AF's quality and calculating of AF checking time is proposed in this paper. For the purpose, the fuzzy control method is used. To show the effectiveness, the technique is implemented and the performance is verified on a NEC's 16 bit-general purpose micro-controller. The result shows that although the number of AF checking times is reduced, the receiver can find the best frequency faster.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.451-456
• /
• 2015

본 논문은 이산시간 상호결합 퍼지 시스템을 위한 관측기 기반 분산 퍼지 제어기 설계 기법을 연구한다. 이를 위해 먼저 상호결합 퍼지 시스템의 퍼지 하위시스템을 고려하고, 이를 바탕으로 관측기 기반 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 그리고 퍼지 하위시스템과 관측기 기반 분산 퍼지 제어기를 이용하여 폐루프 시스템을 구한다. 구해진 폐루프 시스템에 대해 최대 상호결합 범위를 포함한 안정도 조건을 도출하고, 이를 선형 행렬 부등식 형태로 나타낸다. 마지막으로 모의실험을 통해 제안된 제어기 설계 기법의 타당성을 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2006년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
• /
• pp.146-148
• /
• 2006

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications. This paper proposes efficiency optimization control of IPMSM drive using AFLC-FNN(Adaptive Fuzzy Learning Control Fuzzy Neural Network)controller. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper proposes the optimal control method of the armature current. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper proposes speed control of IPMSM using AFLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled AFLC-FNN controller, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.

• 전기학회논문지
• /
• 제61권12호
• /
• pp.1864-1871
• /
• 2012

This paper proposes the hybrid proportional integral(HBPI) controller for maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic system. The output characteristics of the solar cell are a nonlinear and affected by a temperature, the solar radiation and influence of a shadow. The MPPT control is a very important technique in order to increase an output and efficiency of the photovoltaic system. The conventional constant voltage(CV), perturbation and observation(PO) and incremental conductance(IC) are the method which finding maximum power point(MPP) by the continued self-excitation vibration, and uses the fixed step size. If the fixed step size is a large, the tracking speed of maximum power point is faster, but the tracking accuracy in the steady state is decreased. On the contrary, when the fixed step size is a small, the tracking accuracy is increased and the tracking speed is slower. Therefore, in order to solve these problems, this paper proposes HBPI controller that is adjusted gain of conventional PI control using fuzzy control, and the maximum power point tracks using this controller. The validity of the controller proposed in this paper proves through the results of the comparisons.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 에너지변화시스템부문
• /
• pp.26-28
• /
• 2009

This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive teaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) controller, model reference adaptive fuzzy tonal(MFC) and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using ALM-FNN, MFC and ANN controller. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled ALM-FNN, MFC and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN, MFC and ANN controller.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
• /
• pp.17-19
• /
• 2005

This paper considers the design and implementation of novel technique of speed estimation and control for IPMSM using learning mechanism-fuzzy neural network(LM-FNN) and artificial neural network (ANN) control. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new hybrid Intelligent control

• 대한토목학회논문집
• /
• 제33권4호
• /
• pp.1413-1424
• /
• 2013

최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
• /
• pp.453-458
• /
• 1998

In this paper, a new approach to modeling of nonlinear systems using fuzzy theory is presented. So as to handle a variety of nonlinearity and reflect the degree of confidence in the informations about system, we combine multiple model method with hierarchical prioritized structure. The mountain clustering technique is used in partition of system, and TSK rule structure is adopted to form the fuzzy rules. Back propagation algorithm is used for learning parameters in the rules. Computer simulations are performed to verify the effectiveness of the proposed method. It is useful for the treatment fo the nonlinear system of which the quantitative math-approach is difficult.