• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.1
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• pp.46-51
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• 2015

In fields of controlling acoustical noises, the overall adaptive control system is nonlinear due to the loudspeaker, amplifiers, converters, and microphones, etc. and the performance of noise control is decreased by the extent of nonlinearities, so an adaptive control system compensating nonlinear distortions is needed. In this paper, a new multi-channel adaptive noise controller was proposed, which was combined with the adaptive compensator to effectively linearize nonlinear distortions in the overall adaptive control system. Through computer simulations, the proposed adaptive compensator could linearize the nonlinear distortions and the proposed noise controller had better capability of controlling the noises than the conventional LMS controller.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.2
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• pp.215-221
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• 2006

This paper is concerned with the control of multiple nonlinearities included in a humanoid robot system. A humanoid robot has some problems such as the structural instability, which leads to consider the control of multiple nonlinearities caused by driver parts as well as gear reducer. Saturation and backlash are typical examples of nonlinearities in the system. The conventional algorithms of backlash control were fuzzy algorithm, disturbance observer and neural network, etc. However, it is not easy to control the system by employing only single algorithm since the system usually includes multiple nonlinearities. In this paper, a switching Pill is considered for a control of saturation and a dual feedback algorithm is proposed for a backlash control. To implement the above algorithms, the system identification is firstly performed for the minimization of the difference between the results of simulation and experiment, and then the switching Pill gains are determined using genetic algorithm with some heuristic approach. The performance of the switching Pill controller for saturation and the dual feedback for backlash control is investigated through the simulation. Finally, it is shown that the implemented control system has good results and can be applied to the real humanoid robot system ISHURO.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.4 no.6
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• pp.772-779
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• 1998

본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.4
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• pp.21-28
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• 2004

This paper presents a direct multivariable self-tuning controller using neural network which adapts to the changing parameters of the higher order multivariable nonlinear system with nonminimum phase behavior, mutual interactions and time delays. The nonlinearities are assumed to be globally bounded, and a multivariable nonlinear system is divided linear part and nonlinear part. The neural network is used to estimate the controller parameters, and the control output is obtained through estimated controller parameter. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm the computer simulation is done to adapt the multivariable nonlinear nonminimm phase system with time delays and changed system parameter after a constant time. The proposed method compared with direct multivariable adaptive controller using neural network.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.1
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• pp.85-90
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• 2003

This paper presents an adaptive PID control scheme for nonlinear system. TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model is used to estimate the error of control input, and the parameters of PID controller are adapted using the error. The parameters of TSK fuzzy model also adapted to plant. The proposed algorithm allows designing adaptive PID controller which Is adapted to the uncertainty of nonlinear plant and the change of parameters. The usefulness of the proposed algorithm is also certificated by the several simulations.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.2 no.4
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• pp.257-263
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• 1996

본 논문에서는 기계적 위치 제어계에서 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 비선형성에 의한 목표 위치에서의 리미트 사이클을 방지하는 제어방법을 제안한다. 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 선형화된 모델인 기술함수를 이용하여 비선형성을 보상한다. 강인성을 확보하기 위해 루프 형성 기법에 의한 H/sub .inf./ 제어기가 설계된다. 제안된 제어방법은 기존의 선형제어기보다 비선형성이 보상되어 사역대가 작아지므로 최소 제어 가능 구간을 줄일 수 있다. 1축 위치 제어계의 실험을 하여 제안된 제어방법이 리미트 사이클을 줄이고 제어정도를 향상 시키는데 유효함을 입증하였다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.16 no.4
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• pp.54-60
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• 2002

본 연구는 슬라이딩 모드개념을 이용한 비선형 견실 상태 추정기의 선박 위치제어시스템에 대한 적용에 관한 연구이다. 개발된 상태추정기는 제어기 설계에 필요한 동적 모델에 있어서 고려되지 않은 비선형성과 불확실성 및 외란이 존재하더라도 견실히 상태추정을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 선박의 속도 및 유체력으로 인한 외란의 추정이 가능하며, 파랑으로 인한 고주파 운동응답을 여과시킴으로 불필요한 작동기의 동작과 과도한 연료손실을 방지할 수 있다. 특히 상태 추정기에 불연속 함수를 도입함으로 비선형성, 외란 및 불확실성에 대해 강인한 특성을 가지고 있다. 제안된 상태추정기에 기초하여 Observer backstepping 방법을 이용한 위치 제어기가 설계되었으며, 제어시스템의 안정성을 Lyapunov 법을 이용하여 검증하였다. 일련의 수치 시뮬레이션을 수행함으로서 제안된 상태추정기 및 제어기의 선박위치제어시스템으로서의 성능을 예증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.477-480
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• 2004

최근 생산 현장에 최종 제품의 성능 보장을 위해 사용될 소재의 특성을 검사하는 장비가 도입.운영되고 있다. 이들 장치 중 Rheotruder는 폴리머 소재의 품질 평가기준이 되는 점도를 측정하기 위해 제작되었으며 이는 지연시간 및 비선형적 특성을 갖게 되어 시스템의 분석이 용이하지 않다는 문제점을 갖는다. 본 연구에서는 비선형 특성을 갖는 측정 장치의 성능 평가를 용이하게 하기 위해 동적 시스템 모델링이 가능한 TDNN(Time Delay Neural Network)을 도입하여 실제 Rheotruder에 적용하여 봄으로써 그 유용성을 확인하고자 한다.

• 전기의세계
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• v.42 no.7
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• pp.18-29
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• 1993

혼돈이론은 불규칙하다고 간주하고, 통계적접근 방법이외의 분석적방법의 접근이 어려웠던 시스템들에 대하여서 새로운 접근 방법을 제공하여주며, 보다 많은 시스템에 대하여 구조적 특성을 파악하게 하여주고 그 내부적 기전을 분석할 수 있게하여준다. 이러한 혼돈적 특성은 근본적으로 시스템의 내부적 비선형성에 의하여 근거한 것으로 볼 수 있다. 특히, 생체시스템의 경우에는 그 내부적 발생기전이 근본적으로 선형적 특성을 보이는 것보다 비선형적 특성을 나타내는 분석이 불가능하게 여겨졌던 생체시스템의 분석 및 의공학의 여러분야들에 다양한 형태로 적용될 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.701-704
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• 2005

PID controllers, which have been widely used in industry, have a simple structure and robustness to modeling error. But They are difficult to have uniformly good control performance in system parameters variation or different velocity command. In this paper, we propose a nonlinear adaptive PID controller based on a cell-mediated immune response and a gradient descent learning. This algorithm has a simple structure and robustness to system parameters variation. To verify performances of the proposed nonlinear adaptive PID controller, the speed control of nonlinear DC motor is performed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system parameters variation.