• 한국통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.634-642
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• 1993

본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터 제어를 위하여 시간 지연이 있는 다층 신경회로망(TDNN)의 학습 알고리즘으로 매니퓰레이터의 역동역학 모델을 학습시키고 이것을 앞먹임(Feedforward)제어기로 사용하는 궤적 제어 방법을 새로이 제시하였다. TDNN 구조는 뉴런이 현재 및 과거의 입력 신호로부터 더 많은 정보를 추출할 수 있고 보다 효율적으로 학습할 수 있는 유리한 특징을 가지고 있다. TDNN 신경회로망은 기준 궤적 입력 신호와 비례 미분 제어기의 오차 신호를 각각 정규화하여 받아드린다. TDNN 신경회로망으로 입력되는 정규화 신호는 TDNN 신경회로망의 학습 효율을 향상시키는 것으로 입증되었다. 제안된 제어 방법을 두개의 관절을 가진 평면 로보트 매니퓰레이터에 대하여 적용하고 컴퓨터 시뮬레이션으로 고찰하였다.

• 전기의세계
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• 제46권1호
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• pp.5-11
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• 1997

본 고에서는 초고속 통신망에서 다양한 제어 문제들을 풀어나가는데 사용되는 신경회로망에 대해 다루고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.179-180
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• 2008

본 논문에서는 극배치(pole placement) 제어 시스템의 상태들에 의해서 훈련된 신경 회로망(Neural Network)을 기반으로 새로운 슬라이딩 평면의 설계 기법을 제안한다 훈련된 데이더를 가진 신경 회로망은 배치 제어의 성능을 가지며 새로운 슬라이딩 평면을 설계하는데 사용되어 진다. 그 결과 시스템의 파라미터 불확실성이 존재하더라도 제안된 슬라이딩 평면으로서 슬라이딩 모드 제어의 강인성이 신경회로망을 통한 극배치제어의 성능에 추가되는 것이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.397-402
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• 1999

본 논문에서는 모형 헬리콥터의 동적방정식을 유도하고 이 헬리콥터의 자세를 제어하기 위해서 신경망을 이용한 제어법을 제안하였다. 신경망의 결합계수들은 제어계의 출력과 기준시간의 오차를 최소화하도록 조종된다. 제안한 제어기의 이득은 신경망의 역전파 알고리즘에 의해서 자동적으로 조정된다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제26권6호
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• pp.705-711
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• 2002

디젤기관은 실린더 내경의 크기, 실린더 수 및 회전수에 따라 착화지연, 연소지연 및 디젤기관의 각종 정수가 달라지므로 비선형이 심한 시스템이다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 발전기를 구동하는 디젤 기관의 속도를 제어하는 디젤기관 신경회로망 디지털조속기를 제안한다. 이를 위하여 3상 50㎾ 발전기를 구동하는 4행정 4실린더, 1800 rpm ISUTSU 디젤기관의 실제 운전데이터로부터 뉴럴에뮬레이터를 구한다. 최적치 뉴럴에뮬레이터 구성을 위하여 다양한 역전파알고리즘으로 학습을 행하고 결과를 비교한다. 또한 디젤기관의 역으로부터 뉴럴 제어기를 구성하고 뉴럴에뮬레이터로 시뮬레이션을 행한다. 외란이 존재하는 경우에도 효과적인 뉴럴제어기를 구성하기 위하여 선택적 뉴럴제어 기의 사용을 제안한다. 또한 응답성을 향상하고 정확한 목표치추종을 위하여 PI제어기를 보조제어기로 사용하는 하이브리드제어기를 구성하여 시뮬레이션을 통하여 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권4호
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• pp.24-33
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• 2004

본 논문에서는 광범위한 비선형 함수 근사 성질을 갖고 있는 온라인 적응 신경회로망을 이용하여 헬리콥터 비행 제어 시스템을 설계하였다. 기존의 시스템 모델링 오차를 보상하는 방식과는 달리, 시스템의 입출력 정보를 통해 피드백 선형화 기법에서 필요한 두 개의 비선형 함수를 신경회로망을 이용하여 대체하는 방법을 적용하였다. 두 개의 비선형 함수를 신경회로망으로 대체하여 구성된 폐회로 시스템의 추적 성능과 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습 방법을 리야프노프 함수를 이용하여 유도하였다. 그리고 헬리콥터 저속 비행 모드에 대한 수치 시뮬레이션 결과를 통해 신경회로망을 적용한 제어 시스템의 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.375-382
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• 2004

신경회로망을 이용한 XY 테이블의 비선형 보상기법을 제안한다. 제안된 신경망 제어기는 시스템의 비선형 성분에 의한 성능저하를 보상하는 신경회로망과 시스템의 안정화를 위한 비례미분(PD) 제어기로 구성된다. 신경망 보상 구조가 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 신경망 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 신경망 제어기를 위치 테이블에 실험함으로써 비선형 성분에 의한 성능저하를 줄이는 효과를 보여준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.54-60
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• 2002

본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 신경망-퍼지 하이브리드 제어기에 관하여 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 플랜트의 역모델 신경망을 학습시킨 결과를 이용하여 주 신경망의 가중치를 변경시킴으로서 원하는 플랜트의 동적 특성을 얻게 된다. 2차 플랜트를 통한 모의실험 결과, 제안한 속도제어기가 신경망제어기보다 더 좋은 응답 특성을 가짐을 확인할 수 있다. 제안한 속도제어기의 성능을 확인하기 위해 유압 서보시스템을 대상으로 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험 결과를 관찰하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.103-108
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• 2007

신경회로망은 많은 제어 시스템 분야에서 이용되고 있으나, 단일 궤환 신경회로망 제어기로 사용할 경우 입출력 패턴을 구하기 쉽지 않고, 부하급변 및 외란이 인가되는 경우에는 만족할만한 성능을 얻을 수 없었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 신경회로망 출력노드의 활성화 함수 대신에 제어 대상체를 사용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 결과적으로 제안된 신경회로망 자율 적응 제어 시스템은 구조가 간략화 되었으며 입출력 패턴의 문제가 해결되었고 일반적인 역전파 알고리즘을 이용하여 실시간으로 학습이 가능하게 되었다. 제안된 신경망 자율 적응 제어의 알고리즘 효과는 고속연산을 실행하는 DSP(TMS320C32)에 알고리즘을 탑재하여 A.C. 서보 모터의 속도제어에 의해서 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권10호
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• pp.51-57
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용되는 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 그러므로 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 비선형 시스템 제어에 이용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기를 설정하기 위해서 먼저 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 구한다. 다음에 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 연결강도를 조절한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 역 진자 시스템을 제어하는데 적용한다.