• 전력전자학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.352-357
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• 2000

벡터제어기법은 유도전동기의 고성능 운전을 위해 널리 사용되고 있다. 벡터제어기법을 사용해 전동기의 속도제어를 행할 정우 전동기의 속도나 전류를 제어하기 위해 주로 PI제어기가 사용되고 있다. 이 경우 유도전동기의 동 특성은 PI제어기의 이득과 밀접한 관계를 갖고 있으며 유도전동기의 고성능제어를 위해서는 PI제어기의 이득을 최적화 시킬 필요가 있다. 그러나 PI제어기의 이득을 최적화 시키기 위해서는 전동기제이 시스템의 등가모델을 정확히 알아야 하기 때문에 변동 부하조건하에서 일관성 있는 최적 이득값을 얻기란 대단히 힘들다. 본 논문에서는 이러한 PI제어기의 단점을 보완하기 위해 과도상태만을 제어하기 위한 간략화된 퍼지제어기와 정상상태 제어를 위한 기존의 PI제어기를 병렬로 구성한 하이브리드 제어기를 제안하고 이를 실제 유도전동기의 벡터제어에 적용하여 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.17-19
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• 1997

원자력 발전소용 증기발생기의 수위제어에 기존의 경우 주로 PI제어기를 이용하는데 반해 본 논문에서는 기타의 주급수유량에 대한 주증기 유량의 변화를 2-자유도 PID제어기를 이용해 제어하는 문제를 연구하였다. 2-자유도 PID제어기의 파라메터 .alpha..betha..gamma.를 외란에 대해 가인하도록 하고 설정치변화에 대해서는 기존의 PID 파라메터가 부담하도록 함으로서 외란 및 설정치 모두에 대해 고찰한 결과 기존의 PI제어기에 비해 성능이 우수함을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.243-248
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• 1995

본 논문에서는 신경회로망의 학습능력을 이용하여 AC 모터의 속도제어에 이용된 기 존의 PI제어기의 문제점을 보완하고자 한다. 기존의 아날로그 PI제어기에서는 각 비례, 적분 파라메타를 개발자가 조정하여 고정하면 부하가 변동될 경우 적응성이 떨어지는 문제점을 안고 있었다. 본 논문에서 제시된 디지털 신경망제어기는 학습을 통해 새로운 환경에 적응 가능하다는 점에 가정하여 설계하고 성능을 비교 평가하였다. 본 논문에서 사용된 신경회로 망의 구조는 신경망중에서 가장 범용적으로 사용되는 다층 퍼셉트론 모델구조를 선택하였 다. 신경망 제어기장치로는 인텔 8097 마이크로 콘트롤러를 이용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1255-1262
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• 2012

현재 가동 중인 월성 원자력 발전의 핵연료 교체로봇 시스템을 살펴보면 핵연료 교환에 필요한 구동압력 제어를 위해 PI제어기를 사용한다. PI제어는 구조가 간단하고 이득 설정을 통해 시스템 요구조건에 만족하는 제어 성능을 낼 수 있지만 밸브와 관로 등의 파라미터 변화로부터 적절한 이득 변경 없이 안정한 제어가 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PI제어기 이득을 동적으로 변경 하거나 PI제어기 출력을 보상하도록 제어기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 연구개발의 목적은 파라미터 변화에도 안정한 제어가 가능하도록 제어기를 설계하여 오차와 진동현상을 줄이는데 있다. 제안한 PI/NN제어 기법은 PI제어기와 신경회로망 제어기를 병렬 결합한 구조로 신경회로망 제어기가 PI제어기 출력을 보상하여 파라미터 변화에 강인하도록 설계 하였다. 제어기의 성능평가를 위해 직접 실 공정에 테스트하기가 힘들기 때문에 공정의 특성을 반영하여 모델링한 시뮬레이터를 개발하였고, 시뮬레이션 결과를 실 공정데이터와 비교하여 공정 특성을 모사함을 보였으며, 파라미터 변화에 PI/NN제어기가 오차 및 진동현상을 줄이는 것을 확인 하였다. 또한, 실 공정에서 사용 중인 PI제어기를 주 제어기로 사용하면서 파라미터 변화에 대한 비선형성을 보상하는 제어기 역할을 하기 때문에 신경회로망을 단독으로 사용하였을 때 보다 더 신뢰성 있고 안정적인 제어가 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.64-72
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• 1995

본 논문에서는 공정제어계의 PI제어기의 이득을 동조하는 방법을 다룬다. 산업계에서 사용되고 있는 제어기는 PI형이고, 이의 이득은 숙련조업자에 의하여 시행착오법으로 조정되고 있다. 따라서 제어기의 동조에는 많은 시간과 노력이 소요되며 다중루프를 갖는 공정의 경우에는 동조하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 다루는 퍼지동조기는 아래와 같은 가정하에서 개발되었다. 제어기는 아나로그 PI제어기이고 플랜트의신호는 On-line으로 받지만 동조는 off-line에서 이루어진다. 또한 동조를 위한 특징량을 플랜트로 부터 얻을 수 있어야 한다. 동조 방법은 퍼지논리를 사용하였으며, 개발된 퍼지동조기는 공정의 현재신호와 과거의 상태를 보여주며 동조된 새로운 PI제어기의 이득값을 제시한다. 퍼지동조기는 현장에서 여러실험을 통하여 성능을 검증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.561-568
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• 2003

PWM 인버터의 출력전압을 제어하는 방식에는 2가지 제어기법이 있다. 첫 번째 방법은 전류제어기를 사용하여 출력전압을 제어하는 이중 제어루프를 갖는 제어방식이며, 두 번째 방법은 단일루프만으로서 출력전압을 제어하는 제어방식이다. 일반적으로 3상 PWM 인버터의 제어기는 각상 제어 PI제어기, 2상 정지좌표계 PI제어기, 동기 좌표계 PI제어기로 구성되며, 각상제어 PI제어기를 이용하여 3상의 독립된 출력측 전압 및 전류를 제어하도록 구성된다. 단일루프 전압제어기는 높은 출력 임피던스의 경우 이중제어루프 도다 더 낮은 성능을 나타내기만, 낮은 출력임피던스의 경우에는 또는 부하범위에서 좋은 제어성능을 나타낸다. 또한 시뮬레이션과 실험을 통하여 이를 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.259-263
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• 2008

이동로봇의 동특성식은 비선형이다. 이러한 비선형성을 다루기 위해 최근 많은 발전된 형태의 제어기법들이 제안되었다. 일반적으로 이러한 고급의 제어기법들은 복잡하며 실시간 제어에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 간단한 PI제어기를 AUV제어에 사용된 기준궤적 발생기법과 접목하여 자율이동 로봇의 위치제어에 적용함으로써 그 유용성을 확인하고자 하였다. 제안된 PI제어기는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 프로그램되었으며 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 방식의 유용성을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.534-542
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• 2005

본 논문은 퍼지제어기를 이용한 엘리베이터용 표면 부착형 영구자석 동기전동기의 벡터제어기법에 관하여 기술한다. PI제어기를 속도제어기로 사용하는 기존의 엘리베이터 시스템은 기계적 공진 때문에 게인값을 높은 값으로 선정하지 못하여 시스템의 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해 속도제어기에 가속도 피드백 루프를 추가하는 방법이 제안되었지만, 제어기의 구현을 위해 파라미터 정보가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 속도제어기에 기존의 PI제어기 대신 퍼지제어기를 적용하여 벡터제어기법을 구현하였다. 퍼지제어기의 성능을 검증하기 위해 무부하 및 부하조건에서 시뮬레이션과 실험을 실시하여 PI제어기와 비교하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.6-13
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• 1998

본 연구에서는 증기유량, 중기온도 주 급수 온도 및 유량둥과 같은 외란에 의해 증기발생기의 웅축 및 팽창효 과가 발생하여 수위조절에 어려웅이 발생하는 문제를 신경망-PI제어기를 이용해 효과적으로 제어하는 연구를 하였다. 종래의 PI제어기는 저 출력에서 효과적으로 제어 할 수 없어 기동시는 숙련자의 노련한 기술이 필요한데 반해 본 연구에서 적용한 신경망 PI제어기는 Kp,Ti 파라매터를 외란에 영향을 줄 수 있는 파라메터를 고려하여 신경망을 이용해 튜닝함으로서 웅축 및 팽창효과를 줄이고 외란 및 설정치 변경에 대해 효과적으로 제어 될 수 있음을 실험과 시뮬레이션을 통해 확인 할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.654-656
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• 1997

본 논문에서는 직접신경회로망제어기(DNNC)를 사용하여 결합된 PI제어기의 이득을 구하여 보일러 터빈시스템을 제어하고자 한다. 직접신경회로망제어기는 플랜트의 동특성을 학습시키는 에뮬레이터 없이 제어입력에 대한 플랜트의 동작방향에 대한 정보만을 사용하여 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망을 사용하여 제어대상 플랜트인 다중입출력플랜트를 제어하기 위하여 결합된 PI 제어기의 이득을 구한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하고자 한다.