• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.52-53
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• 2008

전력 설비가 증대되고 복잡해짐에 따라 보다 정밀한 제어가 요구되어지고 있다. 그러나 전력시스템의 비선형성으로 인해 정확한 해석이 용이하지 않다. T-S 퍼지 모델링 기법은 시스템의 비선형성을 선형행렬 부등식을 이용하여 해석 가능하게 한다. 본 논문에서는 비선형 4차 동기발전기 모델에 T-S 퍼지 모델링 기법을 적용하여 시스템 안정도를 해석하였다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.21 no.11
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• pp.1220-1228
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• 2010

In this paper, we suggest a scheme to develop an efficient discrete nonlinear model based on polynomial structure for a RF power amplifier(PA). We describe a procedure to extract a discrete nonlinear model such as Taylor series or memory polynomial by sampling the input and output signal of RF PA. The performance of the model is analyzed varying the model parameters such as sample rate, nonlinear order, and memory depth. The results show that the relative error of the model is converged if the parameters are larger than specific values. We suggest an efficient modeling scheme considering complexity of the discrete model depending on the values of the model parameters. Modeling efficiency index(MEI) is defined, and it is used to extract optimum values for the model parameters. The suggested scheme is applied to discrete modeling of various RF PAs with various input signals such as WCDMA, WiBro, etc. The suggested scheme can be applied to the efficient design of digital predistorter for the wideband transmitter.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.27 no.1
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• pp.50-58
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• 2017

For nonlinear control system design, there are many studies based on TSK fuzzy model. However, TSK fuzzy modelling needs nonlinear dynamic equations of the object system or a data set fully distributed in input-output space. This paper proposes an modelling technique using only step input response data. The technique uses also the genetic algorithm. The object systems in this paper are nonlinear to control input variable or output variable. In the case of nonlinear to control input, response data obtained with several step input values are used. In the case of nonlinear to output, step input response data and zero input response data are used. This paper also presents a fuzzy controller design technique from TSK fuzzy model. The effectiveness of the proposed techniques is verified with numerical examples.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2060-2068
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• 2000

이 논문은 선형 송·수신 필터의 메모리와 증폭기의 비선형성에 기인하는, 메모리 있는 비선형 시스템의 인식(identification)과 보상에 대해 다룬다. 이와 같은 비선형 시스템은 메모리가 있는 두 개의 선형 시스템 사이에 메모리 없는 비선형 시스템이 있는 것으로 모델링할 수 있으며, 통계적 경사 근사법(stochastic gradient method)으로 선형 시스템의 필터 계수와, 다항식으로 표현되는 비선형 시스템의 계수를 구한다. 이렇게 모델링 되는 통신 채널은 통계적 경사 근사법과 간접 학습 구조를 사용하여 전치 보상기를 설계함으로써 보상한다. 여기서 제시한 비선형 보상 방법은 특정한 통신 채널 모델이 필요 없으며, 적응적으로도 적용이 가능하다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.190-194
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• 2004

This paper shows the application of fuzzy system for a modeling of nonlinear biochemical process. A wastewater treatment process for nitrogen removal in a sequencing batch reactor (SBR) is presented and fuzzy systems with different consequent polynomials in the fuzzy rules to model and identify the oxidation reduction potential (ORP) of the process are introduced. The paper compares, analyzes the results of fuzzy modeling, and shows the nonlinear process can be modeled reasonably well by the present scheme.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.45-59
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• 1996

종래의 현대제어이론은 플랜트의 수학적 모델링이 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 비선형 시스템, 선형 시변 등과 같은 복잡한 프로세서는 수학적 모델링을 구성하기가 어렵고 또한 적절한 제어기를 설계하기가 쉽지 않다. 이에 비해, 퍼지제어는 선형시스템은 물론 비선형 시스템 대해 매우 유용한 것으로 알려지고 있다. 본 고는 퍼지논리에 대한 기본적인 개념과 퍼지제어기술에 대하여 서술하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1846-1847
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• 2007

본 논문에서는 비선형 공정의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 퍼지 엔트로피 분석을 통해 새로운 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 퍼지 모델의 새로운 규칙으로 추가하는 자기구성 퍼지 모델을 제안한다. 퍼지 엔트로피가 상대적으로 큰 데이터 집합으로 새로운 클러스터를 구성하면 퍼지 모델의 애매모호한 정도가 작아져서 모델링 오차가 줄어들 가능성이 크게 된다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 이를 Box-Jenkins의 가스로 공정에 적용하여 퍼지 규칙수의 증가에 따른 모델링 성능의 변화를 보이고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.3
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• pp.177-183
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• 2015

This paper proposes a robust nonlinear acoustic echo canceller (NAEC) which is effective for modeling the nonlinearity of a speaker module and the long acoustic echo path within a speech communication environment. The proposed NAEC utilizes a sigmoid pre-processor for modeling the speaker nonlinearity and a partitioned block frequnecy-domain adaptive filter for identifying the acoustic echo path with small delay. Simulation results confirmed that the proposed algorithm achieves excellent performance with much lower computational complexity than the previous NAEC.