• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.3
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• pp.41-48
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• 2003

This paper presents an indirect adaptive neuro controller using modified chaotic neural networks(MCNN) for nonlinear dynamic system. A modified chaotic neural networks model is presented for simplifying the traditional chaotic neural networks and enforcing dynamic characteristics. A new Dynamic Backpropagation learning method is also developed. The proposed MCNN paradigm is applied to the system identification of a MIMO system and the indirect adaptive neuro controller. The simulation results show good performances, since the MCNN has robust adaptability to nonlinear dynamic system.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2002.07a
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• pp.154-157
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• 2002

본 연구는 관성의 변화, 비선형 마찰 등에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 적응 위치제어기의 특징은 제어기 적응파라미터가 위치오차에 기준모델의 속도 정보를 받아들여 셀프 튜닝된다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 줄여 시스템의 성능을 개선시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기의 동작과 설계 방법의 타당성을 보였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.5 no.2
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• pp.158-165
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• 1999

비행시험을 통해 획득한 데이터의 해석과정에서 대상 항공기의 크기가 소형인 경우에는 엔진진동이나 외부의 교란에 의한 잡음이나 바이어스 등의 강도가 높기 때문에 데이터의 처리과정에서 많은 문제점을 산출하게 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 상태추정 알고리즘이 사용되며, 본 논문에서는 항공기의 비선형 세로운동 방정식의 경우에 확장형 칼만 필터를 적용하여 항공기 세로운동의 상태변수들을 추정하였으며, 또한 확률근사과정, 이노베이션에 대한 궤환 적응 등 적응형 칼만 필터를 사용하여 수렴속도와 정확도 둥을 향상시킨 알고리즘을 제안하고 그 결과를 나타내었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.6
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• pp.855-864
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• 2011

In this paper, a nonlinear controller based on adaptive back-stepping method is proposed for high performance operation of IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor). First, in order to improve the performance of speed tracking a nonlinear back-stepping controller is designed. Since it is difficult to control the high performance driving without considering parameter variation, a parameter estimator is included to adapt to the variation of load torque in real time. In addition, for the efficiency of power consumption of the motor, controller is designed to operate motor with minimum current for maximum torque. The proposed controller is applied through simulation to the a 2-hp IPMSM for the angular velocity reference tracking performance and load torque volatility estimation, and to test the MTPA(Maximum Torque per Ampere) operation in constant torque operation region. The result verifies the efficacy of the proposed controller.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.1
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• pp.76-81
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• 2009

A nonlinear pressure controller to actively regulate the thrust of a solid propulsion system is presented. To compensate for the parametric uncertainties with respect to the chamber pressure induced by changing nozzle throat area, Lyapunov-based parameter adaptation method has been applied. In order to verify the effectiveness of the proposed control method, the experiments were carried out using the cold gas test equipment that can simulate the operating environment of variable thrust solid propulsion system. The experiment results show that the nonlinear pressure controller has better performance than conventional P and PI controller.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.1
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• pp.405-413
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• 2006

In general mechanical servo systems, friction deteriorates the performance of controllers by its nonlinear characteristics. Especially, friction phenomenon causes steady-state tracking errors and limit cycles in position and velocity control systems, even though gains of controllers are tuned well in linear system model. Even if sensor is used higher accuracy level, it is difficult to improve tracking performance of the position to the same level with a general control method such as PID type. Therefore, many friction models were proposed and compensation methods have been researched actively. In this paper, we consider that the variation of mover's mass is various by loading and unloading. The normal force variation occurs by it an other parameters. Therefore, the proposed control system is composed of main position controller and a friction compensator. A parameter estimator for a nonlinear friction model is designed by adaptive control law and adaptive backstepping control method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.307-310
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• 2003

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 띤 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 목표로 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 다음의 과정에 의해 만든다. 우선 상태 공간에 적용할 웨이브렛 기준 함수를 정의하고 나서 제어기로 들어오는 입력 값의 대략적인 범위와 특성을 파악해서 웨이브렛 이론에 근거해 신축(dilation)과 이동(traslation) 변수 값을 선택하여 초기 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 건설한다. 마지막으로 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하여 연결 가중치(weight)를 조정한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시뮬레이터에 적용하여 제안한 제어기의 견실성 및 그 우수성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.279-282
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• 2003

본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC: Model Reference Genetic Adaptive Fuzzy Controller) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2618-2620
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• 2003

본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M. Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향 문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.6
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• pp.494-499
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• 2013

Based on the state-feedback adaptive neuro-control algorithm for a SISO nonaffine pure-feedback nonlinear system proposed in [15], an output-feedback controller is proposed in this paper. The output-feedback adaptive neural-net controller for the considered nonlinear system has not been previously proposed in any other literatures yet. The proposed output-feedback controller inherits all the advantages of [15] such that it does not adopt backstepping and this results in relatively simple control and adapting laws. Only one neural network is required for the proposed adaptive controller. The proposed neural-net control scheme expands the applicable class of nonlinear systems.