• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.185-186
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• 2018

모델 예측전류제어 과정에서 공통모드전압을 저감 하기 위한 기존연구방안들이 제시되어 왔지만 두 상의 스위치 함수가 변동하는 데드 타임 구간이나 영 전압벡터 두 가지를 모두 저감시키지는 못하였다. 본 논문에서 제안한 모델예측전류제어는 영 전압벡터와 데드 타임에서의 공통모드전압을 고려하여 H8 인버터시스템에서 공통모드전압을 저감하였을 뿐만 아니라 영 전압 벡터 사용으로 인한 THD도 개선하였다. 모델예측전류제어를 적용한 H8 인버터 시스템의 공통모드전압의 저감과 출력전류 THD 개선을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.336-339
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• 2006

모델 예측 제어 시스템은 이동 제어 구간에서 원하는 출력과 예측된 출력의 차이를 최소화하는 현재의 제어 입력을 적용하는 방식을 사용한다. 제약조건이 있는 경우이거나 비선형 시스템 문제의 경우는 주어진 함수를 최소화하는 최적화 문제를 풀기가 힘들다. 본 논문에서는 모델 예측 제어 시스템의 최적화 문제를 실수 코딩 유전 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구할 수 있음을 보인다. 또한 실수코딩 유전알고리즘이 여러 가지 면에서 디지털코딩 유전알고리즘보다 더 자연스럽고 유리함을 모의실험을 통해 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.2
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• pp.43-50
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• 1997

Refuse incineration plant operations involve many kinds of uncertain factors, such as the variable physical properties of refuse as fuel and the complexity of the burning phenomenon. This makes it very dificult to apply conventional control methods to the combustion control of the refuse. So most of the refuse incineration plant are operated by operators. In this paper, an multi-variable fuzzy model predictive controller is proposed for the combustion control of the re:fuse. Adaptive network based fuzzy inference system is used for modeling of the refuse incineration plant and multi-variable fuzzy model predictive controller is designed based on the identified fuzzy model. And computer simulation was carried out to evaluate performance of the proposed controller.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.46 no.6
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• pp.1043-1051
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• 2008

In polyolefin processes melt index (MI) is the most important controlled variable indicating product quality. Because of the difficulty in the on-line measurement of MI, a lot of MI estimation and correlation methods have been proposed. In this work a new dynamic MI estimation scheme is developed based on system identification techniques. The empirical MI estimation equation proposed in the present study is derived from the $1^{st}$-order dynamic models. Effectiveness of the present estimation scheme was illustrated by numerical simulations based on plant operation data including grade change operations in high density polyethylene (HDPE) processes. From the comparisons with other estimation methods it was found that the proposed estimation scheme showed better performance in MI predictions. Using the model predictive control method based on the present dynamic MI estimation model, MI values are estimated and compared with those of MI setpoints. From the numerical simulation of the proposed control system, it was found that significant reduction of transition time and the amount of off-spec during grade changes were achieved.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.90-91
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• 2013

본 논문에서는 모델예측제어를 기반으로 스위치드 릴럭턴스 전동기의 전류제어기 속응성 개선을 위한 방법을 제안한다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 광범위한 속도 영역에서 운전이 가능하고 돌극형 구조로써 견고하고 강인한 구조를 갖는다. 그러나 회전자 위치에 따라 인덕턴스가 변하기 때문에 고정 이득을 가지는 비례적분 전류제어기는 과도상태 응답특성이 저하되는 단점이 있다. 모델예측제어 기법을 통해 과도상태 응답특성을 개선한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 제어기법의 타당성을 검증한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.80-85
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• 1998

본 논문에서는 음성합성기에서 합성음의 자연성을 향상시키기 위한 한 방법으로 운 율 제어요소중 세기 제어 모델을 통계적인 방법을 이용하여 제안하였다. 세기 제어 모델을 구성하기 위하여, 음성의 세기는 피치에 비례한다는 사실에 기반하여, 녹음된 음성 데이터에 서 음절의 각 모음에 대한 평균파워와 평균피치를 구하고, 피치를 종속변수로 하는 모음의 세기 예측식을 만들었다. 예측식에 의하여 얻어진 세기값과 실제 측정된 세기값과의 상관도 는 전체모음에 대하여 약 0.63으로 나타났다. 본 논문에서는 예측 세기와 실제 세기와의 상 관도를 향상시키기 위하여 피치만을 고려하여 예측된 세기값을 음운환경을 고려하여 선형 오차를 보정하는 방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 얻어진 세기값은 전체모음에 대하 여 실제 세기값과 0.71의 상관도로 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.84-85
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• 2013

본 논문은 스파스 매트릭스 컨버터로 구동되는 유도전동기에 과도응답특성 개선을 위한 모델예측제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유도전동기의 파라미터를 이용하여 구한 예측 토크와 자속을 통하여 비용함수를 최소화하는 최적의 스위칭 상태를 결정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어 기법의 타당성을 검증한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.4
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• pp.749-756
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• 2018

In this study, we developed a prediction model for greenhouse control using machine learning technique. The prediction model was developed using measured data (2016) on greenhouse in the Protected Horticulture Research Institute. In order to improve the predictive performance of model and to ensure the reliability of data, the dimension of the data was reduced by correlation analysis. The dataset were divided into spring, summer, autumn, and winter considering the seasonal characteristics. An artificial neural network, recurrent neural network, and multiple regression model were constructed as a machine leaning based prediction model and evaluated by comparative analysis with real dataset. As a result, ANN showed good performance in selected dataset, while MRM showed good performance in full dataset.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.101-108
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• 1995

이 글에서는 퍼지제어기의 기본 구성에 대해 간단히 다루고 모델에 근거해 다음 제어상태를 예견해 내는 제어기법인 모델참조 적응을 기반으로 한 적응 퍼지제어에 대해서, 그리고 신경회로망을 이용한 퍼지제어기의 파라미터의 조정과 클러스터링을 통해서 퍼지규칙을 예측하는 적응 퍼지제어기에 대해서 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.287-293
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• 2010

본 연구에서는 개방형 로켓엔진시스템의 제어시스템을 구성하기 위한 선행연구로서, 시동특성을 예측하기위해 Simulink 모델을 구성하였다. 구성품별 동특성 모델을 바탕으로 로켓엔진시스템의 예측 프로그램을 구성하였으며, 대상으로 하는 시스템의 천이 작동상태에서의 동특성 변화의 예측과 더불어 그 모델링의 타당성 검증을 위하여 실제 개방형 로켓엔진 상사모델의 수류실험을 통해 실험적으로 측정하여 비교하였다. 또한 Simulink모델이 제어시스템을 구성하기위해 적합한지를 판단하기위해 기 수행된 천이 동특성 예측 프로그램의 결과와 비교하였고 검증하였다.