• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2329-2331
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• 2004

본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.301-303
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• 2003

본 논문에서는 인터넷 혼잡제어를 위한 새로운 방법을 제안한다. 라우터 큐에 예측제어함수를 적용하여 미래의 혼잡상황을 예측하고 소스에게 미리 피드백을 수행하여 혼잡제어를 한다. 예측제어함수는 실제 큐와 예측된 큐의 오차를 계산하여 주기적으로 예측함수를 갱신하는 NLMS 방식의 예측제어함수를 적용한다. 피드백 정보의 전송지연으로 인한 혼잡상황 악화가 발생하기 전에 혼잡상황에 대응할 수 있으므로 라우터 버퍼 사용효율의 최적함을 유지할 수 있으며 버퍼 오퍼플로우로 발생하는 패킷의 손실을 최소화 할 수 있다. 혼잡상황을 야기하도록 과도한 트래픽을 생성하여 라우터에서 예측함수를 적용하는 경우와 단지 혼잡알림제어를 수행하는 경우를 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다. 예측함수를 적용하는 경우는 시스템 성능효율을 증가시키며 라우터 버퍼 크기를 최적하게 사용할 뿐만 아니라 오퍼플로우가 발생하지 않았으나 예측함수를 적용하지 않고 혼잡알림제어를 수행하는 경우는 과도한 큐 크기와 오버플로우가 발생하였음을 시뮬레이션을 통해서 보인다.

• 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.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.11a
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• pp.145-146
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• 2015

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 중성점 전압 제어를 위한 예측제어에 관한 연구이다. 최근 인버터의 효율 향상 등의 장점으로 멀티레벨 인버터가 주목받고 있다. 모델예측제어 방식은 물리적 입력 상태를 반영하여 최적의 성능을 제공할 수 있는 제어기법이다. 3-레벨 인버터에서는 전압벡터의 개수가 많아 예측제어기법을 적용하기에는 계산시간이 오래걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 SPWM 방식에 예측저어를 통해 offset 을 주는 방식으로 DC-link단 중성점 전압제어를 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.602-610
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• 2018

The model predictive control is an effective method to optimize the current control input that predicts the current control state and the future error using the predictive model of the control system when the reference trajectory is known. Since the control input can not have a physically infinitely large value, a predictive controller design with constraints should be considered. In addition, the reference model $A_r$ and the weight matrices Q, R that determine the control performance of the predictive controller are not optimized as arbitrarily designated should be considered in the controller design. In this study, we construct a predictive controller of a mobile robot by transforming it into a quadratic programming problem with constraints, The control performance of the mobile robot can be improved by optimizing the control parameters of the predictive controller that determines the control performance of the mobile robot using genetic algorithm. Through the computer simulation, the superiority of the proposed method is confirmed by comparing with the existing method.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.258-259
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• 2017

본 논문에서는 병렬 멀티-모듈 UPS 인버터의 출력 LC필터를 이용한 예측제어를 제안한다. 부하의 용량증가에 따라 단상 UPS 모듈을 병렬로 증가시켜 UPS 용량 증설하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 UPS 시스템을 제어하기 위해 기존 제안하였던 전류 예측 제어에서는 PI 전압 제어로 인해 UPS 모드 절환 시 제한된 동적 반응(Dynamic response)을 갖는 단점이 있었다. 이러한 문제점을 보완하기 위해, 본 논문에서는 PI 전압제어를 전압 예측 제어로 대체함으로써 보다 빠른 동적 반응을 가질 수 있는 전압 및 전류 예측제어를 제안한다. 제안한 제어기법의 타당성은 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.296-297
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• 2018

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.231-238
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• 2023

For boost PFC (Power Factor Correction) converters, various control methods are being studied to achieve unity power factor and low THD (Total Harmonic Distortion) of AC input current. Among them, average current mode control, which controls the average value of the inductor current to follow the current reference, is the most widely used. However, nowadays, as advanced digital control becomes possible with the development of digital processors, predictive control of boost PFC converters is receiving attention. Predictive control is classified into predictive current mode control, which generates duty in advance using a predictive algorithm, and model predictive current control, which performs switching operations by selecting a cost function based on a model. Therefore, this paper simply explains the average current mode control, predictive current mode control, and model predictive current control of the boost PFC converter. In addition, current control under entire load and disturbance conditions is compared and analyzed through simulation.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.331-332
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• 2015

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터에 적용할 수 있는 예측제어 방법에 관한 논문이다. 최근 인버터의 효율 향상 등의 장점으로 멀티레벨 인버터가 주목받고 있다. 그중 T-type 방식은 저전압, 중전압에서 강점이 있는 토폴로지이며, 예측제어 방식은 직관적이고 쉽게 이해가능한 스위치 제어방법이다. 3-레벨 인버터에서는 전압벡터의 개수가 많아 예측제어기법을 적용하기에는 계산시간이 오래걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 CB PWM 방식에 예측값으로 offset을 주는 방식으로 DC단 중성점 전압제어와 출력전압제어를 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.4
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• pp.698-707
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• 2017

This paper deals with predictive control methods of mobile robots for reference trajectory tracking control. Predictive control methods using predictive model are known as effective schemes that minimize the future errors between the reference trajectories and system states; however, the amount of real-time computation for the predictive control are huge so that their applications were limited to slow dynamic systems such as chemical processing plants. Lately with high computing power due to advanced computer technologies, the predictive control methods have been applied to fast systems such as mobile robots. These predictive controllers have some control parameters related to control performance. But these parameters have not been optimized. In this paper we employed the genetic algorithm to optimize the control parameters of the predictive controller for mobile robots. The improved performances of the proposed control method are demonstrated by the computer simulation studies.