초록
신경 회로망의 출현으로 비선형 시스템 모델링에 대한 관힘이 다시 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 동적으로 인식하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling) 일고리즘을 사용한 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)을 제안한다. GMDH를 사용한 동적 시스템의 인신은 일렬의 입/출력 데이타를 인가하여 필요한 계수들의 집합을 동적으로 산출함으로써 훈련시킨다. 또한 DPNN을 이용하여 비선형 시스템을 제어하기 위해, MRA(Model Reference Adaptive Control)를 설계한다. 결과에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 DPNN을 사용한 모델링과 제어가 잘 수행됨을 알 수 있었다.
With the emergence of neural network, there is a revived interest in identification of nonlinear systems. So in this
paper, to identify unknown nonlinear systems dynamically we propose DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)
using GMDH (Group Method of Data Handling) algorithm. The dynamic system identification using
GMDH consists of applying a set of inputloutput data to train the network by dynamically computing the necessary
coeffici1:nt sets.
Then, MRAC(Mode1 Reference Adaptive Control) is designed to control nonlinear systems using DPNN. In the
result, we can see that the modelling and control using DPNN work well by computer simulation.