대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

유전 알고리듬 기반 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 혼돈 시스템의 간접 적응 제어

Indirect Adaptive Control Using Wavelet Neural Networks with Genetic Algorithm

  • 김경주 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 최종태 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 최윤호 (경기대학교 전자공학부) ;
  • 박진배 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Kim, Kyung-Ju (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Choi, Jong-Tae (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Choi, Yoon-Ho (School of Electronic Engineering, Kyonggi University) ;
  • Park, Jin-Bae (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)
  • 발행 : 2003.07.21
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초록

본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 기법에 기반한 웨이블릿 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 웨이블릿 신경 회로망 구조의 파라미터 동정은 본질적으로 강인하고 전역 최적해에 근사한 값을 결정할 수 있는 유전 알고리듬을 사용한다. 본 논문에서 제안한 제어 방법은 유전 알고리듬을 이용한 혼돈 비선형 시스템의 오프라인 동정 모델 및 기준 신호와 플랜트 출력으로 정의되는 제어 오차를 이용하여 원하는 제어 입력을 생성한다. 한편 본 논문에서 제안한 웨이블릿 신경 회로망 제어기를 대표적인 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 시스템에 적용하여 설계된 제어기의 효율성 및 우수성을 검증하고자 한다.

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