• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1609-1610
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• 2015

국내 철도 변전소의 부하전력은 부하인 철도차량의 부하특성에 의해 고조파와 역률이 매우 좋지 못한 실정이다. 이러한 이유에서 철도변전소에는 고조파를 보상하기위한 고조파 저감설비와 역률을 개선시키기 위한 역률보상용 콘덴서와 같은 전력품질개선설비(FACTs) 들이 설치되고 있다. 본 논문에서는 이러한 철도차량 부하의 차량별 고조파 특성을 살펴보고, 이를 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 고조파저감설비의 위상제어를 통한 역률 향상을 도모하기 위한 것으로 일반적인 밴드패스 필터를 사용한 고조파 전류성분 검출에 따른 제어방식과 달리 고조파 전류에 대한 Lyapunov 안정도에 기반을 둔 제어방식을 적용하여 빠른 전류제어 동특성을 같도록 제안하였고 시뮬레이션과 실 부하 계통에 설치하여 운용함으로 그 타당성을 입증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.9-21
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• 2009

This paper proposes the alternative observer and controller design scheme based on T-S fuzzy model. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given unknown nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. The proposed controller is based on a simple output feedback method. Therefore, it solves the singularity problem, without any additional algorithm, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters and the feedback gain comprising the fuzzy model representing the observation system. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observer and controller, they are applied to an inverted pendulum on a cart.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1999년도 추계학술대회 논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.162-169
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• 1999

In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital Signal Processors. Digital signal processors DSPs. are micro-processors that are particularly developed for variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a biable computatinal tool in digital implementation of sophisticated controllers. Unlike the well-established theory for the adaptive control of linear systems, there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be a efficient control scheme for implementation of real-time control of robot system by the simulation and experiment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.159-164
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• 2010

본 논문에서는 뉴트럴 타입 시간 지연을 갖는 네트워크 제어 시스템의 안정도 분석 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 네트워크상에서 발생하는 뉴트럴 타입 시간 지연을 모델링하며, 전체 네트워크 제어 시스템은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 비선형 시스템이 된다. 시간 지연 분산 방법을 이용하여 기존과 다른 새로운 안정도 조건을 유도한다. 리아프노푸 함수를 이용하여 제안된 네트워크 제어 시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 제안된 충분조건을 선형 행렬 부등식의 형태로 나타내고, 해를 통하여 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 예제를 통하여 제안된 이론의 타당성을 확인한다.

• 한국항해학회지
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• 제21권3호
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• pp.55-66
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• 1997

In this paper, applications of neural networks to vibration control of flexible single link robot manipulator are ocnsidered. The architecture of neural networks is a hidden layer, which is comprised of self-recurrent one. Tow neural networks are utilized in a control system ; one as an identifier is called neuro identifier and the othe ra s a controller is called neuro controller. The neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by dynamic error-backpropagation algorithm(DEA). To guarantee concegence and to get faster learning, an approach that uses adaptive learning rates is developed by introducing a Lyapunov function. When a flexible manipulator is ratated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor torque should be controlle dinsuch as way, that the motor is rotated by a specified angle. while simulataneously stabilizing vibration of the flexible manipulators so that it is arrested as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, dynamic models for a flexible single link manipulator is derived, and LQR controller and nerual networks controller are composed. The effectiveness of the proposed nerual networks control system is confirmed by experiments.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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• pp.774-779
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• 1998

For the speed control of motors, the position or speed sensors are necessary to obtain the position information of the rotor. Specially, SRM(Switched Reluctance Motor) needs an accurate rotor position data because both the rotor and the stator have a salient pole structure. High functional sensors like resolver or encoder are expensive and have complex connecting lines to the controller so the pure signals are apt to be mixed with noised. In the sight of SRM drives, the high temperature, heavy dust, and the EMI surroundings reduce the reliability of speed and position sensors. Therefore, the speed and position sensorless control algorithms using observer have been accepted widely. In this paper An adaptive sliding observer is described to control the SRM without speed or position sensors. The adaptive sliding observer is set on the basis of variable structure control theory. The sliding surface is constructed by current error terms and this surface guarantees the errors converge to "zero". The stability of observer is affirmed by Lyapunov stability analysis and popov's hyper stability theory.ty theory.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권2호
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• pp.598-609
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• 2016

The good control performance of permanent magnet linear synchronous motor (LSM) drive systems is difficult to achieve using linear controllers because of uncertainty effects, such as fictitious forces. A backstepping control system using adaptive modified recurrent Laguerre orthogonal polynomial neural network uncertainty observer (OPNNUO) is proposed to increase the robustness of LSM drive systems. First, a field-oriented mechanism is applied to formulate a dynamic equation for an LSM drive system. Second, a backstepping approach is proposed to control the motion of the LSM drive system. With the proposed backstepping control system, the mover position of the LSM drive achieves good transient control performance and robustness. As the LSM drive system is prone to nonlinear and time-varying uncertainties, an adaptive modified recurrent Laguerre OPNNUO is proposed to estimate lumped uncertainties and thereby enhance the robustness of the LSM drive system. The on-line parameter training methodology of the modified recurrent Laguerre OPNN is based on the Lyapunov stability theorem. Furthermore, two optimal learning rates of the modified recurrent Laguerre OPNN are derived to accelerate parameter convergence. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified by experimental results.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.697-702
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• 2016

매입형 영구자석 동기전동기의 원활한 제어를 위해서는 전동기의 상수인 고정자 저항이나 각종 인덕턴스의 값, 그리고 쇄교 자속의 값 등을 정확하게 알아야 한다. 그러나 이러한 상수들은 전동기 운행에 따른 전동기 온도의 상승이나 각 작동점 등의 변화에 따라 계속적으로 변하기 때문에 이들의 값을 정확하게 추정하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 실시간으로 상수의 값을 추정하는 기법이 필요한데 본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System) 기법을 이용한 상수의 추정 및 적응제어 기법을 제시한다. 시스템의 관계식이 이들 상수에 대해 비선형으로 구성되어 있어 일반적인 제어기법을 적용하는데 문제가 있어 일부 논문에서는 상수의 일부를 안다고 가정하였지만 본 논문에서는 이러한 가정 없이 모든 상수를 추정하는 제어기법을 제시하고 적응제어 기법의 수렴성을 입증하였다. 제시하는 알고리즘의 우수성은 시뮬레이션을 통해 입증하도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.605-614
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• 1999

본 논문에서는 단일 입력 단일 출력을 갖는 복잡한 비선형 시스템을 위한 퍼지 제어 시스템의 설계 및 분석을 제시한다. 제안된 방법은 주어진 비선형 시스템의 지역적인 동특성을 표현하기 위해 퍼지 모델을 구성하여 이를 바탕으로 제어기를 구성한다. 전체 시스템을 총괄하는 제어기는 각 지역 퍼지 모델에 대한 보상기와 슬라이딩 모드 제어 이론을 사용한 전역 피드포워드 제어기를 사용하여 구성한다. 따라서 제안된 제어기는 퍼지 모델 기반 제어방법과 슬라이딩 모드 제어 방법의 장점을 동시에 취하여 기존의 퍼지 모델 기반 제어기와 달리 공통 리아프노프 행렬을 구하지 않고서 안정성을 증명할 수 있으며 향상된 성능 및 추종 성능을 보인다. 또한 제안된 제어방법은 기존의 퍼지 모델기반 제어 방법과는 달리 원 비선형 시스템에 대한 안정도의 해석이 가능하다. 제안된 방법의 우수성과 유효성을 보이기 위해 두가지 수치 예제를 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.357-367
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• 2000

본 논문은 조속기의 밸브 위치의 제한을 고려한 불확실 비선형 전력 시스템의 부파수 제어를 위한 강인 디지털 퍼지 제어기의 설계기법을 제시한다. TSK 퍼지 모델을 이용하여 비선형 전력 시스템을 모델링한다. 리아푸노프 안정도 해석 이론에 기반하여 파라미터 불확실성을 포함한 비선형 전력 시스템의 TSK 퍼지 모델을 위한 강인 안정 조겅을 유도한다. 유도된 강인 안정 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 나타난다. 또한 지는형 디지털 재설계 기법을 이용하여 연속 시간상에서 운용되는 전력 시스템을 위한 디지털 제어기를 설계한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 부하 주파수 제어기 설계 기법의 효용성을 보인다.