• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.97-105
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• 1996

In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.11a
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• pp.145-146
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• 2015

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 중성점 전압 제어를 위한 예측제어에 관한 연구이다. 최근 인버터의 효율 향상 등의 장점으로 멀티레벨 인버터가 주목받고 있다. 모델예측제어 방식은 물리적 입력 상태를 반영하여 최적의 성능을 제공할 수 있는 제어기법이다. 3-레벨 인버터에서는 전압벡터의 개수가 많아 예측제어기법을 적용하기에는 계산시간이 오래걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 SPWM 방식에 예측저어를 통해 offset 을 주는 방식으로 DC-link단 중성점 전압제어를 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.296-297
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• 2018

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.231-238
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• 2023

For boost PFC (Power Factor Correction) converters, various control methods are being studied to achieve unity power factor and low THD (Total Harmonic Distortion) of AC input current. Among them, average current mode control, which controls the average value of the inductor current to follow the current reference, is the most widely used. However, nowadays, as advanced digital control becomes possible with the development of digital processors, predictive control of boost PFC converters is receiving attention. Predictive control is classified into predictive current mode control, which generates duty in advance using a predictive algorithm, and model predictive current control, which performs switching operations by selecting a cost function based on a model. Therefore, this paper simply explains the average current mode control, predictive current mode control, and model predictive current control of the boost PFC converter. In addition, current control under entire load and disturbance conditions is compared and analyzed through simulation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.602-610
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• 2018

The model predictive control is an effective method to optimize the current control input that predicts the current control state and the future error using the predictive model of the control system when the reference trajectory is known. Since the control input can not have a physically infinitely large value, a predictive controller design with constraints should be considered. In addition, the reference model $A_r$ and the weight matrices Q, R that determine the control performance of the predictive controller are not optimized as arbitrarily designated should be considered in the controller design. In this study, we construct a predictive controller of a mobile robot by transforming it into a quadratic programming problem with constraints, The control performance of the mobile robot can be improved by optimizing the control parameters of the predictive controller that determines the control performance of the mobile robot using genetic algorithm. Through the computer simulation, the superiority of the proposed method is confirmed by comparing with the existing method.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.131-132
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• 2016

3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 high-power medium voltage(MV)에서 많이 응용된다. 하지만 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 각 스위치 소자에서 손실이 불균형하게 발생하게 되어 스위치 소자 간 성능이 불균형하게 된다. 따라서 본 논문에서는 단상 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터의 기존 모델 예측 제어의 스위칭 패턴을 분석 및 스위칭 순환방식을 이용한 효율적인 스위칭 상태를 갖는 모델 예측 제어를 제안한다. 이를 통해 PI 제어기 기반의 펄스 폭 변조 방법과 기존 모델 예측 제어 방법의 손실 비교를 통하여 제안하는 모델 예측 제어 성능을 검증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1527-1532
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• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.14 no.6
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• pp.503-511
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• 2004

In this study, for estimating responses of a controlled structure and determining the maximum control force of velocity-dependent damping devices, three estimation models such as Fourier envelope convex model, probability model, and Newmark design spectrum are used. For this purpose, a procedure is proposed for estimating actual velocity using pseudo-velocity and this procedure considers the effects of damping ratio increased by the damping device. Time history results indicate that actual velocity should be used for estimating accurate maximum control force of damping device and Newmark design spectrum modified by the proposed equation gives the best estimation results for over all period structures.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.163-164
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• 2016

본 논문에서는 전류품질 향상을 위해 다양한 전압벡터를 인가하는 모델 예측 제어 기반의 공간 벡터 변조 기법을 제안한다. 기존의 모델 예측 제어 기반의 전류제어는 제어주기 동안 하나의 스위치 상태가 인가되어 낮은 스위칭 횟수로 인해 높은 전류품질을 기대하기 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서 제안하는 방법은 공간 벡터도 상에서 전압벡터의 세분화를 통해 스위칭 횟수를 늘려 전류품질을 높일 수 있다. 또한 계통 위상각을 이용해 필요한 전압벡터만을 사용하여 비용함수를 계산하기 때문에 제어주기 동안 계산시간을 보장할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 기존의 모델 예측 제어 기법의 전류제어 기법보다 향상된 전류품질을 보장하는 것을 검증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.6
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• pp.73-79
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• 2009

For the shake of control for movement object, control theory like neural network, nonlinear model predictive control(NMPC) is realized on digital high speed computer. Predictor of flight control system(FCS) based nonlinear model predictive control has to be satisfied with response for hard real-time to perform applications on each module in the FCS. Simultaneously, It gives a serious consideration accuracy to give full play to FCS's performance. Error of mathematical aspect affects realization of whole algorithm. But factors of bring mathematical error is not considered to calculate final accuracy on parameter of predictor. In this paper, Predictor was made using load control model on the digital computer for design FCS at hard real-time and is shown response time on realization algorithm. And is shown realization algorithm of high effective predictor over the accuracy. The predictor was realized on the load control model using Euler method, Heun method, Runge-Kutta and Taylor method.