• 제목/요약/키워드: 선형 시스템

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비선형 시스템의 안정한 직접 적응 제어를 위한 웨이브렛 신경회로망 (Wavelet Network for Stable Direct Adaptive Control of Nonlinear Systems)

  • 서승진;연정흠;전홍태
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.317-323
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    • 1998
  • 이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.

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비선형 시스템의 계단 입력 응답과 GA를 이용한 퍼지 모델링과 퍼지 제어기 설계 (Fuzzy Modelling and Fuzzy Controller Design with Step Input Responses and GA for Nonlinear Systems)

  • 이원창;강근택
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.50-58
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    • 2017
  • 비선형 시스템 제어에 TSK 퍼지 모델을 이용하는 연구가 많다. 그러나 비선형 시스템을 TSK 퍼지 모델로 표현하기 위해서는 대상 시스템의 비선형 동특성 방정식을 알고 있거나 시스템으로부터 실험으로 입출력 공간에 충분히 분포된 데이터를 얻을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 TSK 퍼지 모델링에 계단 입력 응답과 GA만을 이용하는 방법을 제안한다. 연구 대상인 시스템은 제어 입력에 비선형인 경우와 출력에 비선형인 두 경우로 하였다. 제어 입력에 비선형인 경우 여러 입력 값에 대한 계단 입력 응답 데이터들로 모델링 하며, 제어 입력에 비선형인 경우에는 계단 입력 응답 데이터와 제어 입력 값이 0인 경우 응답 데이터를 이용하여 모델링 한다. 또한 제안한 방법으로 구해진 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제시한다. 제안한 방법들을 예제들에 적용하여 모의 실험한 결과 원하는 제어 결과를 얻을 수 있었다.

CDMA RF 신호 전송용 광 SCM 트래시버에서 레이저 다이오드의 비선형 왜곡 보상 (Compensation of Laser Diode Nonlinearity in the Optical SCM System for CDMA RF Signal Transmission)

  • 최영우;유진태;이길성;박진우
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권12A호
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    • pp.1766-1773
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    • 2000
  • 이동통신망에서 RF 신호를 송수신하는 기지국(base station)과 이동 통신 신호의 교환 전송을 담당하는 중앙국(central station)을 광섬유로 연결하여 구성하는 SCM (Subcarrier Multiplexing) 전송 시스템은 미래의 음성, 영상, 데이터 서비스 등의 이동통신 시스템에 적용할 수 있기 때문에 최근 관심사가 커지고 있다. 이동통신망을 위한 SCM 광전송 시스템의 유용성에도 불구하고, CDMA RF 신호를 전송하는 과정에서 많은 물리적인 제약이 있다. 특히, 많은 가입자의 CDMA RF 신호가 하나의 레이저 다이오드(LD: Laser Diode)를 구동시킬 때, RF 신호의 합이 레이저 다이오드의 선형영역을 벗어나면 클리핑(clipping)이나 비선형 왜곡이 발생하여 시스템의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 CDMA RF 신호의 SCM 광전송 성능분석을 통해 레이저 다이오드에 의해 발생하는 비선형 왜곡의 영향을 분석하고, 분석 결과로부터 레이저 다이오드에 의한 비선형 효과를 최소화 할 수 있는 비선형 왜곡 보상구조를 제안하였다. 또한 제안된 레이저 다이오드 비선형 보상기의 성능을 시뮬레이션과 실험을 통해 얻어진 BER로부터 측정하였다.

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자동조타 시스템의 비선형 요소가 선박의 추진 에너지 손실량에 미치는 영향 (The Influence of Nonlinear Elements on Propulsive Energy Loss Related to Automatic Steering of Ships)

  • 이경우;손경호;윤순동
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 1998년도 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.64-74
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    • 1998
  • 본 연구에서는 선박 자동조타시스템의 비선형 요소가 추진 에너지 손실량에 미치는 영향을 정량적으로 평가, 해석하였다. 대양을 자동조타로써 보침 항해중인 선박의 자동조타시스템은 크게 선형 및 비선형요소로 나눌 수있는데, 각 요소들중, 특히 시스템 내부에 인위적으로 또는 불가피하게 설치되어 있는 비선형요소들의 영향은 매우 크다. 본 연구에서는 오토파일럿의 비선형 제어 상수가 전체 시스템의 안정성 또는 추진 에너지 손실의 증감에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 수치계산에 이용한 선박은 소형 어선 1척과 대형 광석운반석 1척이며 평균, 풍속 10m/sec 의 대표적 해상상태의 풍·파랑 외란 조건하에서 추지 에너지 손실의 지표인 성능평가지수를 계산하였다. 그리고 수치계산 결과에 대해서도 논하였다.

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행렬다항식 LYAPUNOV함수 구성에 의한 유도전동기의 안전도 해석 (Stability Analysis of Induction Motor by Lyapunov Function Construction of Matrix Polynominal Type)

  • 윤병도;우정인;이준탁
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제2권4호
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    • pp.62-69
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    • 1988
  • 선형 시스템에 대한 Lyapunov 함수의 구성법은 잘 알려져 있으나, 비선형 시스템의 Lyapunov 함수 구성법은 아직 체계화되어 있지 못하다. 따라서, 본 논문에서는, 비선형 시스템의 안전도 해석을 위하여, 종래의 정상상태 부근에서 Taylor 전개에 의한 선형화 기법에 의존하지 않고, 비선형 시스템을 나타내는 상태공간의 활동성 모델로부터, 비선형성을 나타내는 항을 분리하여, 특수행렬변환시킴으로서, 선형 시스템의 Lyapunov 함수 구성법을 살린, 행렬다항식형 Lyapunov 함수를 구성하고, 이를 유도전동기의 안전도 해석에 적용시켰다. 그 결과, 구해진 안정영역은, 선형화에 의한 것보다는 훨씬 넓은 초공간으로 표현되는 유도전동기의 점근안정영역이 되었다.

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이산 시간 비선형 상호 결합 시스템의 T-S 퍼지 모델을 위한 분산 동적 출력 궤한 제어기 설계 (Decentralized Dynamic Output Feedback Controller for Discrete-time Nonlinear Interconnected Systems via T-S Fuzzy Models)

  • 구근범;김진규;주영훈;박진배
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.780-785
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    • 2007
  • 본 논문은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 이용하여 이산 시간에서의 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 동적 출력제한 제어기를 제시한다. 이산시간 비선형 상호 결합 시스템의 각 하위 시스템에 대한 T-S 퍼지 모델링을 한 후, 각각에 대해 동적 출력 궤한 제어기를 설계한다. 제어가 된 폐루프 하위 시스템들로 전체 시스템의 평형점이 안정화되는 선형 행렬 부등식 (LMI)을 구하고, 부등식을 이용하여 동적 출력 제한 제어기의 이득 값을 구한다. 마지막으로 모의실험을 통해 분산 동적 출력 궤한 제어기의 효용성을 확인한다.

VSS 이론을 활용한 최소위상 비선형 시스템에 대한 강인성연구 (Robust Nonlinear Control for Minimum Phase Dynamic System by Using VSS)

  • 임규만;양명섭
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.95-100
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    • 2001
  • 본 논문에서는 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 제어기를 설계하기 위해서 출력제환 선형화 방법을 통하여 비선형 시스템을 선형시스템으로 변환하고 슬라이딩 모드 제어기법을 사용하여 파라미터들을 갱신하고 이를 통하여 제어입력을 갱신하는 강인성제어기를 제안하고자 한다. 비선형시스템은 최소 위상시스템이고, 시스템의 상대차수는 r<n 이며, 제로 다이나믹스는 안정하다고 가정한다. 제안된 제어기에 대해서 대역적 점근적 안정도가 보장됨을 보였으며, 제안된 제어기에 대해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.

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비선형 동기발전기의 T-S 퍼지 모델링 및 LMI를 이용한 광역 안정도 해석 (T-S Fuzzy Modeling of Nonlinear Synchronous Generator and Global Stability Analysis by Using LMI Method)

  • 이희진;박정욱
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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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.

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웹에서 운영되는 그래프 모형을 위한 동적인 분석 시스템

  • 이우리;최현집
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제5권3호
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    • pp.755-765
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    • 1998
  • 그래프 대수선형모형은 계층적 대수선형모형의 부분집합이며 연관 그래프로 모형을 나타낼 수 있다. 또한 그래프 대수선형모형은 연관 그래프에서 엣지를 추가하거나 제거하는 것으로 분석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 그래프 대수선형모형이 가진 이러한 특징을 이용한 분석 시스템을 구현하였으며, 본 논문을 통해 이를 소개하고자 한다. 구현된 시스템은 분석자와 상호작용하며 분석결과를 시각적으로 평가할 수 있는 동적 연관 그래프를 제공하며, 단순한 마우스 조작에 의해 명령어 없이 자료입력만으로도 분석을 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한 시스템은 자바 애플릿과 어플리케이션으로 구현되었기 때문에 월드 와이드 웹에서 운영할 수 있다.

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소뇌모델 선형조합 신경망의 구조 및 학습기능 연구(I) -분석 및 학습 알고리즘 개발- (On Learning and Structure of Cerebellum Model Linear Associator Network(I) -Analysis & Development of Learning Algorithm-)

  • 황헌;백풍기
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제15권3호
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    • pp.186-198
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    • 1990
  • 인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

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