• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.59-62
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• 2010

로봇모터제어에 사용되는 서보전동기의 센서리스 운전에 대한 초기의 연구에서는 전동기의 전압과 전류를 측정하여 전동기 모델로부터 속도를 연산하는 방식을 취해왔으나, 근래에는 현대제어 이론 중 관측기 이론을 적용하여 속도 추정 및 센서리스 운전을 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서 설계한 슬라이딩형 퍼지 관측기의 속도추정 성능을 검증하기 위해 먼저 슬라이딩 관측기를 이용하여 전기자 전류의 도함수를 추정하고 속도관측기인 Luenberger 관측기의 이득을 퍼지 제어 기법을 이용하여 관측기 이득을 최적 값으로 선정하고 이것을 이용하여 직류 서보 전동기의 속도제어에 적용하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.6
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• pp.881-889
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• 2013

In this paper, a nonlinear and adaptive back-stepping control technique is proposed for a speed control of IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor). The gain of back-stepping controller(including integral value of the states error) is designed for stability of the system. In order to adapting fast in variation of load torque, the controller is including load torque estimator. The simulation is completed by using PSIM software. The simulation results show that the designed back-stepping controller make the system stable in the constant torque region, and has better tracking performance than a controller without the integral gain.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1871-1880
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• 2011

In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot, i.e., Segway type robot that is a convenient and easily handled vehicle is designed to have more stable balancing and faster velocity control compared to the conventional method. First, a widely used PID control structure is applied to the two wheeled inverted pendulum robot and proper PID control gains for some specified weights of users are obtained to get accurate balancing and velocity control by use of experimental trial-and-error method. Next, neural network is employed to generate appropriate PID control gains for arbitrarily selected weight. Here the PID gains based on the trial-and-error method are used as training data. Simulation study has been carried out to find that the performance of the designed controller using the neural network is more excellent than the conventional PID controller in terms of faster balancing and velocity control.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.177-180
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• 1998

높은 Q가 요구되는 고주파 신호 처리용 필터 설계에서는 흔히 SC 필터를 사용하고 있다. 처리하고자 하는 신호가 고주파수이고, 선택도 Q 값이 매우 높은 경우에는, SC 필터에 사용하는 증폭기의 성능이 빠르고, 직류 성분 이득이 커야만 한다. 이와 같은 속도와 이득이 요구됨에 따라 일반적인 범용 증폭기는 이득이 충분치 못하여 사용이 제한되고, 설사 범용 증폭기를 이용하여 필터를 구성하였다 해도 그 특성에 많은 제한을 줄 수밖에 없다. 또한 GaAS MESFET op amp의 경우, 최근의 논문에서도 60[dB] 이상의 이득이 제안된 바 없으므로, 필터 구성시 또 다른 설계 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 GaAS MESFET 능동 SC 적분기의 유한한 이득과 offset 전압을 보정한 새로운 구조의 적분기를 제안한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.08a
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• pp.144-145
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• 2000

파장 분할 다중화(WDM)기술은 빠른 속도로 발전해 왔으며, 이에 대한 연구는 계속되고 있다. 전송용량의 증가에 의해 전송 채널의 수가 증가하고 이에 따라 이득 대역도 더 넓어져야한다.$^{(1)}$ 파장 분할 다중화(WDM) 시스템의 구성에서 어븀 첨가 광섬유 증폭기(EDFA)는 시스템의 핵심 요소로 각 단계마다 몇 개씩의 EDFA가 사용된다. EDFA에서는 이득의 변화가 10 ms정도로 천천히 일어나므로 입력의 평균값에 의해 이득이 결정된다. 따라서, EDFA는 모든 채널의 입력의 합이 일정할 때 이득의 상호 포화로 인한 채널 간의 누화가 없다는 장점이 있기 때문에 다채널 WDM 시스템의 광섬유 증폭기로 매우 유용하게 이용되고 있다.$^{(2)}$ (중략)

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.9 no.3
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• pp.253-259
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• 2004

This paper presents a speed controller method based on the disturbance torque observer for high-performance speed control of the brushless DC (RLDC) motor. In case of the speed control of robot arms and tracking applications with lower stiffness, we cannot design the speed controller gain to be very large from the viewpoint of the system stability Thus, the feedforward compensation method using disturbance torque observer was proposed. This method can improve the speed characteristic without increasing the speed controller gain. The speed characteristic against disturbance torque can be improved when the bandwidth of the speed controller cannot be made large enough. Consequently, the speed control of the BLDC motor for the high-performance application become achieved.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.69-72
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• 2000

본 논문에서는 부밴드에서의 수렴 성능 향상을 위하여 새로운 블록 LMS 알고리듬과 부밴드 각 적응필터에 가변 적응이득을 사용하는 가변 적응이득 블록 LMS 알고리듬을 제안한다. 이들 알고리듬들을 유도하기 위해 새로운 비용함수를 제안하며, 유도된 비용함수는 적응 필터 계수에 대해 2차 형식인 특징을 가진다. 제안한 알고리듬의 수렴 성능을 평가하기 위하여 부밴드 LMS 알고리듬과 가변 적응이득 알고리듬을 컴퓨터 모의 실험을 통해 비교함으로서 성능의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.11a
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• pp.274-276
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• 2004

P 제어기를 사용한 수조 온도 제어 결과로부터 이득이 2.5 일시 응답속도가 빠르고 offset 이 최소화된 공정응답이 나타나는 것으로 관찰된다. 이득이 감소할 경우 offset 이 너무 크며, 이득이 증가할 경우 심하게 진동하며 응답이 늦은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.17 no.1
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• pp.68-73
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• 2003

This paper describes a newly developed vector drive system without the speed sensor using theory of a flus observer and based on the field oriented vector control. The new method of speed estimation is presented to operate with the position and magnitude of the secondary flux vector which obtain to the observer md detected current. As the speed of estimation is determined to the flux and the motor constants, this method don't need to adjust the gain of the parameter and is operated simply. On basic the derived theory for vector control, sensorless speed control system for induction motor drive is design and realized. It is determined a controllers gain and observer gain by simulation and the experiment of sensorless vector drive is realized.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.7
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• pp.53-57
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• 2006

PID controller is widely uesd as automatic equipment for industry. However when a system has various characters of intermittence or continuance, a new parameter decision for accurate control is a hard task. As method of solving this problem, in this paper, a Neural Network gain automatic regulator as PID controller functions is presented. A property feedback control gain of system is decided by a rule of Delta learning. The function of proposed automatic Neural Network gain regulator is verified by speed control experiment results of Induction Motor.