• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권2호
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• pp.143-151
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• 2008

This paper presents the operation of Fuel Cell Distributed Generation(FCDG) systems in distribution systems. Hence, modeling, controller design, and simulation study of a Solid Oxide Fuel Cell(SOFC) distributed generation(DG) system are investigated. The physical model of the fuel cell stack and dynamic models of power conditioning units are described. Then, suitable control architecture based on fuzzy logic and the neural network for the overall system is presented in order to activate power control and power quality improvement. A MATLAB/Simulink simulation model is developed for the SOFC DG system by combining the individual component models and the controllers designed for the power conditioning units. Simulation results are given to show the overall system performance including active power control and voltage regulation capability of the distribution system.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권1호
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• pp.8-17
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• 2002

This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a PID controller. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach have been used to describe dynamic model relationship between antibody and antigen. Therefore, there are some problems with a less flexible result to the external behavior. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. In addition to that, tuning performance cannot be guaranteed with regards to a plant with non-linear characteristics or many kinds of disturbances. Along with these, this paper used immune algorithm in order that a PID controller can be more adaptable controlled against the external condition, including moise or disturbance of plant. Parameters P, I, D encoded in antibody randomly are allocated during selection processes to obtain an optimal gain required for plant. The result of study shows the artificial immune can effectively be used to tune, since it can more fit modes or parameters of the PID controller than that of the conventional tuning methods.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.57-67
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• 2000

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제1권1호
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• pp.29-34
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• 2001

This paper is devoted to investigating direct adaptive neural control of nonlinear systems with uncertain or unknown dynamic models. In the direct adaptive neural networks control area, theoretical issues of the existing backpropagation-based adaptive neural networks control schemes. The major contribution is proposing the variable index control approach, which is of great significance in the control field, and applying it to derive new stable robust adaptive neural network control schemes. This new schemes possess inherent robustness to system model uncertainty, which is not required to satisfy any matching condition. To demonstrate the feasibility of the proposed leaning algorithms and direct adaptive neural networks control schemes, intensive computer simulations were conducted based on the flexible joint robot systems and functions.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제15권6호
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• pp.297-304
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• 2014

Due to the nonlinearity and complexity of the three-phase photovoltaic inverter, we propose an intelligent control based on fuzzy logic and the classical proportional-integral-derivative. The feedback linearization method is applied to cancel the nonlinearities, and transform the dynamic system into a simple and linear subsystem. The system is transformed from abc frame to dq0 synchronous frame, to simplify the state feedback linearization law, and make the close-loop dynamics in the equivalent linear model. The controls improve the dynamic response, efficiency and stability of the three-phase photovoltaic grid system, under variable temperature, solar intensity, and load. The intelligent control of the nonlinear characteristic of the photovoltaic automatically varies the coefficients $K_p$, $K_i$, and $K_d$ under variable temperature and irradiation, and eliminates the oscillation. The simulation results show the advantages of the proposed intelligent control in terms of the correctness, stability, and maintenance of its response, which from many aspects is better than that of the PID controller.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1476-1479
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• 1996

발전설비나 자동차 그리고 항공우주분야에 사용되는 각종 bearing, 원형부품들에 사용되는 ring을 생산하는 방법중, 가장 효과적이고 경제적인 방법은 ring rolling (ring 압연)이다. 이 방법은 직경 50cm에서 2m이상의 원형 ring을 연속적으로 짧은 시간내에 (한 ring당 약 1분) 생산 가능하다. 이제까지의 수학적 모델을 사용한 제어시스템은 ring의 단면적이 사각형인 제품에는 최소한의 오차로 생산 가능하였으나, plant의 생산성과 제품의 다양성을 위하여 ring의 단면적이 복잡한 것을 생산시에는 문제점이 노출되었다. 왜냐하면 기존의 수학적모델이 roll gap 또는 metal forming zone에 근거하여 modelling하였기 때문이다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 고전적인 수학적 모델을 기초로한 adaptive control system의 방법대신에, 축적된 control system설계와 운용 경험을 이용하여 설계한 퍼지제어기 및 그것의 실적용 그리고 그 결과를 소개한다. 실적용 결과는, 제조된 단면적이 상대적으로 복잡한 bearing의 형상이 (filling grad)이 제어기의 제어정도 판단기준이었는데, 99.5%의 형상도를 보임으로서 industry에서 요구하는 제품기준을 만족시켰다. 또한 짧은 제어기 설계 및 on-line optimization 기간 또한 이 제어기의 장점이었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.94-99
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• 2012

본 논문은 대규모 비선형 시스템의 분산 샘플치 제어 문제를 논한다. 대상 시스템은 타카기-수게노 퍼지모델로 표현된다. 중복분해 기법을 이용하여 아날로그 분산 제어기를 설계하고 이것은 지능형 디지털 재설계 기법에 의하여 샘플치 제어기로 변환된다. 설계조건은 선형행렬부등식으로 표현된다. 모의실험 결과에 의하여 제안된 기법의 효용성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.60-65
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• 2008

본 논문에서는 강인 디지털 제어기를 통한 스마트 스페이스의 안정도에 대해 논의하고자 한다. 제안된 제어기 설계 방법은 지능형 디지털 재 설계 기법을 적용하는 것이다. 좀 더 구체적으로, 불확실성 및 비선형성이 포함된 아날로그 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델을 사용하여 나타낸다. 그리고 전역적 지능형 디지털 재 설계를 위하여 해당 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 한 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 정합을 이루고자 하였다. 전역적 접근을 통해 정리된 식은 선형 행렬 부등식으로 나타나게 된다. 마지막으로, 설계된 제어기를 HVAC (Heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 적용함으로써 효율성을 입증하고자 한다.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1946-1947
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• 2011

본 논문은 파라미터의 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정(autonomous underwater vehicles: AUVs)의 속도 제어를 위한 강인 퍼지 제어기를 제안한다. 효율적이고 안정적인 접근을 위해 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정의 속도 시스템은 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델로 표현된다. 리아푸노프(Lyapunov) 안정도 이론을 이용하여, 무인 잠수정의 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality: LMI) 형태의 제어기 설계 조건을 유도한다. 제안된 강인 속도 제어기 성능의 유효성을 검증하기 위해 모의실험을 수행한다.