• 한국항공우주학회지
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• 제43권8호
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• pp.692-698
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• 2015

본 논문에서는 원형 제한 3체 문제의 불변위상공간을 이용하여 지구-달 또는 행성간의 궤적을 설계하고 해석하는 기법을 소개한다. 2체 문제를 조합하는 고전적인 방식 대신에 원형 제한 3체 문제에 대한 운동방정식, 궤적의 동적 특성, 평형점 주변의 리아프누프 궤도와 불변위상공간의 특성을 기술한다. 원형 제한 3체 문제의 불변위상공간을 이용했을 때, 지구-달 시스템의 궤적설계 방식과 태양-목성 시스템의 경계면에서의 초기조건에 따른 궤적 특성을 수치 시뮬레이션을 통해 확인한다. 본 논문에서 제안한 원형 제한 3체 문제의 불변위상공간을 이용한 궤적설계 기법은 저추력 또는 저에너지를 이용한 달탐사 또는 행성탐사 임무 등에 활용 가능할 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.59-66
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• 2010

본 논문은 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템의 동기화를 위한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 설계 방법을 제안한다. $L\ddot{u}$ 카오스 시스템은 알려지지 않은 파라미터를 가지고 있다고 가정한다. 먼저, 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 TS 퍼지 bilinear 모델링을 통해 재구성한다. 불확실한 파라미터를 가진 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 기반으로한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 설계한다. Lyapunov 이론을 통해서 설계된 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 통한 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템과 제안된 슬레이브 시스템 간의 오차 다이나믹 시스템의 안정성을 보장하고 이를 통해서 불확실한 파라미터를 추정 할 수 있는 적응 규칙을 유도한다. 제안된 동기화 제어 기법을 시뮬레이션을 통해서 그 명확성을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.779-786
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• 2009

본 논문에서는 시간지연을 가지는 이산 비선형 마코비안 점프 시스템의 $H_{\infty}$ 퍼지 제어 문제를 다룬다. Takgi-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 마코비안 점프 파라미터를 갖는 시간 지연 비선형 시스템을 마코비안 점프 퍼지 시스템으로 나타내고, 이에 대한 제어기를 설계한다. 확률 퍼지-리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 안정성 및 $H_{\infty}$ 성능을 해석하고 이 함수를 이용하여 폐루프 시스템이 안정하며 $H_{\infty}$ 성능 조건을 만족하는 조건식을 유도한다. 확률 퍼지-리아프노프 함수는 시스템 모드에 따라 변하는 함수이다. 유도된 조건식으로부터 제어기 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타내며, 제어기는 선형행렬부등식으로부터 바로 구할 수 있다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.476-482
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• 2010

본 논문에서는 시간에 따라 종방향 속도가 변하는 무인 수중 잠수정의 경로 추적 제어기 설계 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 경로 추적 제어기는 운동학적 제어기와 동역학적 제어기로 구성된다. 운동학적 제어기는 무인 수중 잠수정이 시간에 따라 속도가 변하는 기준 경로를 따라 가기 위해 종방향 속도와 yaw 각속도를 계산하고, 계산된 값이 동역학적 제어기의 기준 입력 값이 된다. 즉, 동역학적 제어기는 추진력과 회전력을 제어하여 무인 수중 잠수정의 종방향 속도와 yaw 각속도가 운동학적 제어기에서 계산한 값과 일치하도록 설계한다. 이 때 사용한 동역학적 제어기는 무인 잠수정의 옆 미끄럼 속도를 외란으로 가정하고, 종방향 속도와 yaw 각속도를 슬라이딩 모드 제어 기법을 이용하여 설계한다. 한편 설계된 제어기의 안정도 판별을 위해 Lyapunov 방법을 이용하여 제어기의 안정성을 보인다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 설계된 제어기의 성능을 검증한다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제21권1호
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• pp.61-75
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• 2014

The purpose of this paper is to obtain some integral inequalities with impulses by using the method of Stieltjes derivatives, and we use our results in the study of Lyapunov stability of solutions of a certain nonlinear impulsive integro-differential equation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1573-1576
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• 1997

In this paper we present an associative menory network(AMN) controller for learning of robot trajectories. We use AMN controller in order to improve the performance of conventional learning control, e.g. RCL, which had studied by Sadegh et al. Computer simulations show the feasibility and effectiveness of the proposed AMN controller.

• 산업기술연구
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• 제10권
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• pp.3-8
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• 1990

This paper presents a linear state feedback control approach to the stabilization of discrete-time uncertain systems with bounded uncertain parameters. The approach is based on the LQ(linear quadratic) regulator theory and Lyapunov's stability analysis. Asymptotically stable behavior is guaranteed in the presence of parameter uncertainties, and the upper bound of the performance index is determined.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.75-79
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• 2004

We investigate various $\phi_0-boundedness$ and $\phi_0-Lagrange$ stability of the trivial solution of comparison differential system. We also investigated the corresponding boundedness concepts of the trivial solution of the differential system using the theory of differential inequalities through cones and the method of cone valued Lyapunov functions.

• 대한수학회보
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• 제55권6호
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• pp.1921-1930
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• 2018

We consider a functional difference equation and use fixed point theory to obtain necessary and sufficient conditions for the asymptotic stability of its zero solution. At the end of the paper we apply our results to nonlinear Volterra infinite delay difference equations.

• 대한수학회논문집
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• 제29권1호
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• pp.195-204
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• 2014

We consider a functional difference equation and use fixed point theory to analyze the stability of its zero solution. In particular, our study focuses on the nonlinear delay functional difference equation x(t + 1) = a(t)g(x(t - r)).