최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
Model predictive control algorithm requires a relevant model of the system to be controlled. Unfortunately, the first principle model describing a polymerization reaction system has a large number of parameters to be estimated. Thus there is a need for the identification and control of a polymerization reactor system by using available input-output data. In this work, the polynomial auto-regressive moving average (ARMA) models are employed as the input-output model and combined into the nonlinear model predictive control algorithm based on the successive linearization method. Simulations are conducted to identify the continuous styrene polymerization reactor system. The input variables are the jacket inlet temperature and the feed flow rate whereas the output variables are the monomer conversion and the weight-average molecular weight. The polynomial ARMA models obtained by the system identification are used to control the monomer conversion and the weight-average molecular weight in a continuous styrene polymerization reactor It is demonstrated that the nonlinear model predictive controller based on the polynomial ARMA model tracks the step changes in the setpoint satisfactorily. In conclusion, the polynomial ARMA model is proven effective in controlling the continuous styrene polymerization reactor.
A model predictive control method is applied to design an automatic controller for thermal power control in a reactor core. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the second optimal control input is not implemented and the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize the difference between the output and the desired output and the variation of the control rod position. The nonlinear PWR plant model (a nonlinear point kinetics equation with six delayed neutron groups and the lumped thermal-hydraulic balance equations) is used to verify the proposed controller of reactor power. And a controller design model used for designing the model predictive controller is obtained by applying a parameter estimation algorithm at an initial stage. From results of numerical simulation to check the controllability of the proposed controller at the $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and its $10\%$ step increase or decrease which are design requirements, the performances of this controller are proved to be excellent.
본 연구는 우리나라 공공 연구기관들의 기술이전과 사업화 과정에 관련된 주요 활동 및 기술이전 사업화 성과에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 국내 공공 연구기관의 기술사업화 프로세스에 대한 포괄적인 이해를 도울 수 있는 모형을 제시하였다. 구조방정식을 이용한 공공연구기관의 기술사업화 프로세스 모형은 투입-중간산출역량-산출(성과)의 구조를 적용하여 구성하였다. 선향 연구에서 도출된 이론을 바탕으로 투입 요인으로는 R&D 투입, 기술사업화 전략/지원, 기술사업화협력, 사회적 자본 등을 포함하고, 중간산출역량요인으로 R&D역량을, 산출요인으로 기술사업화 성과 등을 포함하고 있다. 기술사업화 프로세스 모형을 국내 대학 및 공공연구기관을 대상으로 설문조사를 실시하여 회수한 88부와 관련 통계 자료를 활용하여 실증분석하고 결과를 제시하였다. 주요 실증분석 결과를 보면 R&D 투입은 R&D역량에 긍정적인 영향을 미치며 R&D역량은 기술사업화 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 기술사업화 협력과 사회적 지본도 기술사업화 성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으나 기술사업화 전략 및 지원이 기술사업화 성과에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 조사되었다.
The paper proposes reference model error feedback control scheme for motion control system with hard non-linear components as like saturation and dead-zone in plant input part. Additionally, the plant has the system uncertainty effected by plant model parameter deviation and disturbance. The control algorithm uses the reference model to apply additional feedback loop with the error between reference model output and actual output effected by disturbance and non-linear components. And the stability evaluation based on Popov stability and controller design method are formulated to be performed. The effectiveness of the proposed scheme is examined by simulations. The results are proven by reasonable performances following reference model responses with good disturbance rejection performance without over-tuning of controller.
A design method of model following control system using neural networks is proposed. An unknown nonlinear single-input single-output plant is identified using a multilayer neural networks. A linear controller is designed fer the linear approximation model obtained by linearinzing the identification model. The identification model is also used as a plant emulator to obtain the prediction error. Deficient servo performance due to controlling nonlinear plant with only linear controller is mended by adjusting the linear controller output using the prediction output and the parameters of the identification model. An optimal preview controller is adopted as the linear controller by reason of having good servo performance lowering the peak of control input. Validity of proposed method is illustrated through a numerical simulation.
In order to enhance sustainable war fighting capabilities, it is important to maintain a good ammunition support system. In this paper, we evaluate the performance of ammunition companies using Imprecise Data Envelopment Analysis (IDEA)-BCC and IDEA-Additive model, which can deal with imprecise data in DEA. The input variables of IDEA models were selected by stepwise multiple regression analysis. With the regression model, we could choose the number of soldiers, officers, and ammunition warehouses as input variables that have significant effects on the output performance. Then, we applied the IDEA-BCC model with the concept of potential efficiency. The results of the model indicate that 8 out of 16 ammunition companies are efficient, 7 are inefficient, and 1 is potentially efficient. We could also identify the possible input excesses and output shortfalls to reach the efficient frontier using the IDEA-Additive model.
불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
최근의 우리나라 수계에서의 하천에서의 조류 대번성은 심각한 사회 환경적 문제가 되고 있다. 이중 독성이 강한 남조류의 발현은 수생태계의 건강성과 안전한 물공급에 위협이 될 수 있다. 영산강 수계의 승촌보와 죽산보 지점의 남조류 세포수와 환경인자간의 인과관계 분석을 위해 선백색화 시계열간의 배타적 상관분석을 수행하였고 이를 기반으로 이들 사이의 입출력 모형을 도출하였다. 입출력 모형의 겨울철 남조류 세포수 반응 특성을 고려하기 위해서 수온의 문턱거동을 도입하였고, 모형의 남조류 세포수에 대한 설명력을 증가시키는 효과를 얻었다. 입출력 모형의 남조류 세포수의 모의능이 완전하진 않으나, 비교적 간단한 구조를 가진 입출력 모형의 구조는 모형 적용의 용이성이 높은 것으로 판단된다.
A mathematical model for the input-output characteristic of an amplifier exhibiting gain expansion and weak and strong nonlinearities is presented. The model, basically a Fourier-series function, can yield closed-form series expressions for the amplitudes of the output components resulting from multisinusoidal input signals to the amplifier. The special case of an equal-amplitude two-tone input signal is considered in detail. The results show that unless the input signal can drive the amplifier into its nonlinear region, no gain expansion or minimum intermodulation performance can be achieved. For sufficiently large input amplitudes that can drive the amplifier into its nonlinear region, gain expansion and minimum intermodulation performance can be achieved. The input amplitudes at which these phenomena are observed are strongly dependent on the amplifier characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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