• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.467-468
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• 2015

능동형필터는 주로 비선형 부하로 부터 발생되는 정수배의 고조파를 보상하는데 응용되어 왔다. 본 논문에서는 국가핵융합연구소(NFRI)의 KSTAR 주장치의 전원공급장치인 PF MPS가 가동되면서 특이한 저차수 대역의 비정수 고조파가 발생되는데 이는 MG(motor generator)와 RPC (Reactive Power Compensator)간의 병렬공진 확대현상으로 나타나 고조파 전류의 증가, 전압왜형 상승 등 안정적인 전력계통 운영에 영향을 주고 있다. 따라서 이의 원인이 되는 특이성의 비정수 고조파를 저감시키기 위한 제어 알고리즘 개발과 모의시험에 관한 연구내용을 다루고자한다. 지금까지 개발된 알고리즘은 주로 정수배 고조파만을 대상으로 한 FFT의 일괄보상, 혹은 개별차수 보상방식이었으나 여기서는 DQ 변환 알고리즘을 채용하여 정수배 고조파는 물론 0.5차 단위의 비정수 고조파까지 제어하는 기술을 다루었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.37-40
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• 2008

본 논문은 2차전지의 최적화된 충 ${\cdot}$ 방전 제어를 위한 지능형 제어 알고리즘을 제안한다. 고용량화된 2차 전지는 높은 에너지 밀도를 갖게 되고, 과충전에 의한 발화와 과방전에 의한 열화 특성으로 위험성이 존재하므로 정밀하게 전안, 전류를 제어하지 않으면 그 성능을 발휘하기 어렵다. 전지의 위험성을 제거하고 성능을 최대로 활용하기 위해서는 모든 전지 셀의 충방전 전류량을 조절하여 모든 전지의 셀간 전압 차이를 밸런스 제어 해야 한다. 하지만 전지의 특성에 영향을 미치는 임피던스가 사이클 라이프와 온도 변화 등 외부 환경에 의해 비선형적으로 변화하기 때문에 전지의 셀간 밸런스 제어에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 충 ${\cdot}$ 방전 제어 알고리즘을 이용하여 임피던스의 변화에도 적응 가능 하고 2차 전지가 가질 수 있는 최대 에너지를 사용할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘과 제어회로의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 입증한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.8 no.3
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• pp.217-221
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• 2007

This paper deals with the robust nonlinear controller design using output feedback for a Chua circuit which is one of the well-known nonlinear models. First, an exosystem for reference signal tracking is defined, and error dynamic equations are derived from the differentiation of the output tracking error equation. The normal sliding surface is modified using the integral type servo compensator. The parameters in the equations of the modified sliding surface and servo compensator are determined by using the Hurwitz condition of stability. Especially the error signals can't be obtained directly from the output because all parameters are assumed unknown. So instead, a high gain observer is designed. From this estimated error signals, a stabilizing controller is designed. Simulation is done for demonstrating the effectiveness of the suggested algorithm.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.1163-1165
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• 2010

가솔린 기관의 체적 효율은 흡기 장치의 효율의 척도로 표현된다. 현재 체적효율은 4행정 가솔린 엔진의 흡기장치의 특성과 공연비 제어를 위한 중요한 파라미터로 사용되고 있다. 체적 효율은 이론적으로 실린더로 흡입 가능한 양에 대한 실제로 실린더로 흡인한 공기량의 비율이다. 체적효율은 엔진회전 속도와 흡기다기관 부압에 따라 결정되는 종속변수이다. 체적 효율은 정상상태와 과도상태와 같은 엔진의 모든 운전조건을 시험하는데 한계와 제약이 매우 크다. 이 논문에서는 선형 알고리즘을 사용하여 체적 효율의 파라미터를 규명하여 선형 다항식 모델을 개발한다. 그리고 실험으로 구한 체적효율 데이터와 다항식 모델을 비교하고 객관적인 타당성을 평가 하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.2 no.4
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• pp.270-278
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• 1996

복잡한 비선형성과 불확실한 변수를 가지는 유연 죠인트 로봇의 견실한 관측기 설계에 관한 연구이다. 시간 불변 또는 시간 가변성의 불확실한 변수들을 가지는 시스템에 적용한 경우이며 로봇 링크의 각도와 각속도들을 출력으로 하였다.본 견실 관측기는 리아프노프 방법에 기초를 두었으며 불확실한 변수들은 그값을 모르나 그 값들은 지정된 집합내에 존재한다. 제안된 견실 관측기는 실용적인 안정성을 보장한다. 관측기설계의 알고리즘을 2링크 유연 죠인트 로봇에 적용하여 시뮬레이션을 수행하여 우수한 성능을 가짐을 확인할수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.395-399
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• 2001

This paper describes modular fuzzy inference systems(MFIS) with adaptive capability to extract fuzzy inference modules from observation data through the learning process. The proposed MFIS is based on the structural similarity to Tagaki-Sugeno fuzzy models and a modular neural architecture. The learning of MFIS is done by assigning new fuzzy inference modules and by updating the parameters of existing modules. The fuzzy inference modules consist of local model network and fuzzy gating network. The parameters of the MFIS are updated by the standard LMS algorithm. The performance of the MFIS is illustrated with adaptive control of a nonlinear dynamic system.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.4
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• pp.475-481
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• 2013

The control system of a direct drive servo valve is a nonlinear system, and the flow force effect on the spool motion is significant and dependent on the load pressure. To satisfy the control system design requirements, the optimal parameters of the lead-lag controller and the derivative feedback controller are searched for using a genetic algorithm and a complex constrained direct search type method. The obtained controller parameters successfully perform their role to satisfy the control system design requirements.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.562-567
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• 2006

Model Predictive Control(MPC) system uses the current input which minimizes the difference between the desired output and the estimated output in the receding horizon scheme. In many cases (for example, system with constraints or nonlinear system), however, it is not easy to find the optimal solution to the above problem. In this paper, we show that real number coding genetic algorithm can be used to solve the optimal problem for MPC effectively. Also, we show by simulation that the real coding algorithm is mote natural and advantageous than the digital coding one.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.5
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• pp.830-836
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• 2006

In this paper described an auto tuning neuro-fuzzy PID controller based neural network. The PID type controller has been widely used in industrial application due to its simply control structure, easy of design, and inexpensive cost. However, control performance of the PID type controller suffers greatly from high uncertainty and nonlinearity of the system, large disturbances and so on. In this paper will design to take advantage of neural network fuzzy theory and pid controller auto toning technique. The value of initial scaling factors of the proposed controller were determined on the basis of the conventional PID controller parameters tuning methods and then they were adjusted by using neural network control techniques. This controller simple structure and computational complexity are less, and also application is easy and performance is excellent in system that is strong and has nonlinearity to system dynamic behaviour change or disturbance. Finally, the proposed auto tuning neuro-fuzzy controller is applied to magnetic levitation. Simulation results demonstrated that the control performance of the proposed controller is better than that of the conventional controller.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.894-896
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• 1999

PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.