In recent years, to overcome drawbacks related to the aplicati on of classical structural optimization algorithms, various drift design methods based on factores of member displacement participation factors have been developed to size members if they satisfy stiffness criteria. In particular, a resizing algorithm based on dynamic displacement participation factors from the response spectrum analysis has been applied in the drift design of steel structures subjec ted to seismic lateral forces. In this aproach, active members are selected for displacement control based on the displacement participation fa ve members may be taken out and added to the active members for the drift control. The resizing algorithm can be practically and effectively applied to drift design of high-rise buildings however, the inelastic behavior o f the resizing algorithm has not ben evaluated yet. To develop the resizing algorithm considering the performance of nonlinearity as well a s elastic stifness, the evaluation model of resizing algorithm s is developed and aplied to the examples of moment-resisting steel frame, which is one of the simplest structural systems. The inelastic behavior of moment-resisting steel frame designed by the resizing algorithm is also discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1998.05a
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pp.96-101
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1998
많은 분야에서 널리 사용되고 있는 PID 제어기의 형태는 오차를 갖는 폐루프 시스템으로 구성되며, PID 제어기는 비례, 적분, 미분 제어기로 나누어진다. PID 제어기의 형태가 여러 가지로 제안되고 있지만 보다 중요한 것은 PID 제어기의 파라미터들을 어떻게 적절히 정하느냐 하는 파라미터 조정 문제이다. 실제로 산업 현장에 설치되어 있는 PID 제어기는 대부분 숙련된 기술자에 의해 수동 조작에 의한 시행 착오(trial and error) 법으로 동조되고 있다. 이 경우는 많은 노력과 시간이 소비되고, 외란(disturbance)이 첨가될 경우 적절히 동조된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신경회로망을 이용하여 PID 제어기의 파라미터를 동조하는 제어 방법을 제안하였다. 단일 뉴런으로 구성하여 구조가 간단하고, 학습에 의한 성능 개선이 가능하다. 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리즘에 의하여 PID 파라미터가 되는 가중치를 자동 동조하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 보이기 위해 DC 서보 모터와 비선형 시스템인 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.640-647
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2007
This paper presents a joint controller for a humanoid robot based on genetic algorithm. h humanoid robot has basically instability during walking because it isn't fixed on the ground. Moreover nonlinearities of the joints increase its instability. If one of them isn't satisfied, the robot may fall down at the ground during walking. To attack one of those problems, joint controller is proposed. It can perform tracking control preciously and reduce the effect of nonlinearities by gear, limitation of the input voltage, coulomb friction and so on. This controller is based on fuzzy-sliding mode controller (FSMC) and compensator and control gains are searched by a proposed genetic algorithm. It can reduce the effect by nonlinearities. Also, to improve the tracking performance, the proposed controller has motion controller. From the given controller, a humanoid robot can moved more preciously. Here, all the processes are investigated through simulations and it is verified experimentally in a real joint system for a humanoid robot.
This study develops a control algorithm on berthing/unberthing system using a joystick for ships with thrusters and a rudder. A nonlinear mathematical model for low speed maneuvering of typical container ships is used to develop a MIMO(multi-input multi-output) nonlinear control algorithm for velocity feedback joystick control. Also a virtual HILS(hardware in the loop simulation) software program for berthing/unberthing is developed to test the performance of the nonlinear and a PID control algorithm. The program is developed using LabWindow/CVI, and a user can see current position and desired trajectory of ship in a monitor, then he can control forward and yaw velocities of a ship using a joystick. The simulation results show that the nonlinear mfd the PID controller have superior performance over a simple open loop joystick control algorithm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.660-667
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2007
본 논문은 확률특성을 갖는 네트워크 기반 제어시스템(NCS; Networked Control Systems)을 위하여 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks)와 신경회로망 기법을 이용한 지능제어기법을 제안한다. 신경회로망은 시변 시간지연을 갖는 비선형 시스템의 실시간 오차를 보상하기 위한 제어기의 최적화에 적용된다. 모듈화 신경회로망이 구성되며 이것은 제어기의 파라미터를 출력한다 가장 간단한 DBN 구조인 마코브 체인(MC; Markov Chain)이 구성되며 NCS의 랜덤 관측값을 모델링에 적용되며 예측 제어기의 구성에 또한 사용된다. 제안한 제어기법은 위성시스템의 자세제어에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.698-706
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2016
In order to move mobile robots to desired locations in a minimum time, optimal control problems have to be solved; however, their analytic solutions are almost impossible to obtain due to robot nonlinear equations. This paper presents a method to get optimal control gains of mobile robots using genetic algorithms. Since the optimal control gains of mobile robots depend on the initial conditions, the initial condition range is discretized to form some grid points, and genetic algorithms are applied to provide the optimal control gains for the corresponding grid points. The optimal control gains for general initial conditions may be obtained by use of neural networks. So the optimal control gains and the corresponding grid points are used to train neural networks. The trained neural networks can supply pseudo-optimal control gains. Finally simulation studies have been conducted to verify the effectiveness of the method presented in this paper.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1995.04a
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pp.178-183
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1995
본 연구에서는 플랜트 잡음이 강한 음향 환경에서 기존의 인버스 필터링 방법에 적용 선형 증진기를 부착하여 부가경로 전달함수의 온라인 모델링과 주소음원에 대한 제어 시뮬레이션을 수행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째로, 신호대 잡음비가 낮은 음향 환경에서 적응 선형 증진기를 이용하여 플랜트 잡음을 제거함으로써 부가경로 전달함수의 온라인 모델링을 수행할 수 있었다. 둘째로, 실제의 부가경로 전달함수가 변한 상태에서 제안된 알고리즘을 이용하여 제어 시뮬레이션을 수행하여 주소음원에 대한 제어와 정확하게 새로운 부가경로 전달함수를 예측할 수 있었다. 향후 본 연구에서 제안된 알고리즘을 실시간 어셈블리화하여 능동 소음 제어 실험한 결과를 발표할 예정이다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.1
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pp.36-48
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1990
A new control method for robust position control of brushless dc motor is presented. The model of brushless dc motor is approximately linearized by field-orentation method, and it is shown that augmented state variable feedback can be applied to this system. In addition, robustness is obtained without any change of overall system response. Load disturbance is detected by 0-observer of unknown and inaccessible input, and is compensated by feedforward which has fast response. Overall system is controlled by using the MC68000 microprocessor, and the performance of the proposed control algorithm is verified by the results of simulation and experiment.
최대수요전력 제어기의 실시간 부하전력예측을 위하여 Newton 보외법을 적용하였다. 기존의 선형기법에 비하여 실제 데이터에 가까운 부하전력을 예측할 수 있었다. 이 새로운 알고리즘을 적용함으로써 부하예측을 보다 정확히 할 수 있어 빈번한 부하차단이나 우발적인 차단을 방지하여 설비 운용의 신뢰성을 높일 수 있다. 개선된 알고리즘은 마이컴으로 제어되는 실제 시스템에 적용하여 보다 나은 성능을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.355-360
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1999
In this paper, we propose a method that optimizes the parameters of fuzzy logic controller : centers and widths of membership functions and scaling factors using genetic algorithm. Before fuzzy logic controller controls a plant in real time, first off it is optimized by genetic algorithm. We select error and error variation between reference trajectory and real output for the input signals of fuzzy controller. We compared and investigated conventional fuzzy control method and proposed method through simulation and experiment using one link manipulator with nonlinear characteristic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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