신경회로망을 이용한 PID 제어기 자동동조

Auto-tuning of PID Controller using Neural Network

  • 오훈 (원광대학교 공과대학 전기공학과) ;
  • 최석호 (원광대학교 공과대학 전기공학과) ;
  • 윤양웅 (원광대학교 공과대학 전기공학과)
  • 발행 : 1998.08.01

초록

본 논문에서는 시스템의 동특성이 변화 가능한 구간에서 임의의 생플올 추출하여 신경회로망을 학습시킴으로써 시스템 동특성에 따라 Pill 제어기가 자동동조하는 방법을 제시하였다. 신경회로망을 학습시키기 위해 역전파 학습 알고리즘올 사용하였고, 교사치로는 규칙기반에 의해서 얻어진 매개변수를 이용하였다. 부하 변화시 시스템의 동특성에 맞는 Pill 제어기가 자동동조됨을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

In this paper, the control technique that ID controller are autotuned according to system dynamics, driving out sample in the changeable limits of system dynamics and learning neural network, is presented. In order to lean neural network, the backpropagation learning algorithm is used and the controller parameters obtained by rule-base are used as teacher's values. When load changes, the auto-tuning of PID controller proper to system dynamics is conformed by simulation.

키워드

참고문헌

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  5. 한국조명 · 전기설비학회 v.11 no.2 직류 서보 전ㄷ동기의 속도제어를 위한 규식기반 자동동조 PI 제어기에 관한 연구 오훈(외)