비례-적분(PI) 제어기 출력이 포화되었을 때, windup현상이 나타나며 이것은 큰 오버슈트 및 느린 정착 시간과 같은 성능저하를 야기시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 적분 상태 예측기를 갖는 Anti-windup PI제어기를 이용한 전류제어 방법을 제안한다. PSIM을 이용한 시뮬레이션을 통해 성능을 증명하였다. 이 방법은 PI제어기 출력이 포화되었을 경우와 그렇지 않을 경우에 따라 적분 상태가 각각 제어된다. 실험결과는 PI제어 방법과 비교하여 오버슈트 및 정착 시간과 같은 제어 성능이 개선되었음을 보여준다.
본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 열차제어시스템의 하부구성요소단위 예측신뢰도를 가속스트레스시험을 통해 입증하기 위한 모델링을 연구한다. 예측신뢰도의 입증을 위해서는 전체시스템단위 시운전과 하부구성요소단위 가속수명시험 및 가속스트레스 시험을 통한 방법이 있으며, 본 논문에서는 하부구성요소단위로 정해진 시간동안 가속된 스트레스를 주입하여 장치의 생존여부에 따라 예측신뢰도를 입증하는 가속스트레스 시험을 위한 열차제어시스템의 모델링을 연구하였다. 전자부품으로 구성된 열차제어시스템은 사용온도에 따라 신뢰도가 급격하게 변화한다는 점에 착안하여 아레니우스 방정식 및 전자부품 활성화에너지를 고려하였으며, 가중평균을 사용한 신뢰성시험 모델링을 제시하여 열차제어시스템 가속스트레스시험의 시험시간을 산출하였다.
In this paper, we derive the optimal input-constrained control law which minimizes predictive control objective function subject to input constraints. In order to obtain the closed form of control law, three suboptimal methods are proposed and evaluated by simulation.
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.
자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.
본 연구에서는 개방형 로켓엔진시스템의 제어시스템을 구성하기 위한 선행연구로서, 시동특성을 예측하기위해 Simulink 모델을 구성하였다. 구성품별 동특성 모델을 바탕으로 로켓엔진시스템의 예측 프로그램을 구성하였으며, 대상으로 하는 시스템의 천이 작동상태에서의 동특성 변화의 예측과 더불어 그 모델링의 타당성 검증을 위하여 실제 개방형 로켓엔진 상사모델의 수류실험을 통해 실험적으로 측정하여 비교하였다. 또한 Simulink모델이 제어시스템을 구성하기위해 적합한지를 판단하기위해 기 수행된 천이 동특성 예측 프로그램의 결과와 비교하였고 검증하였다.
내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
TCP는 패킷손실이 발생할 경우에 이를 혼잡에 의한 것이라고 판단하여 혼잡제어를 수행하는 프로토콜이다. 그러나 무선망은 그 특성상 에러가 많기 때문에 기존의 TCP프로토콜을 그대로 적용할 경우 불필요한 혼잡제어를 수행하게 되어 결국 전체 망의 성능을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 링크상태에 따라 송신률을 조절하는 TCP-ELSA 메커니즘 이용하여 링크상태 예측 방법을 개선하였다. TCP-ELSA는 무선링크의 링크상태를 예측하여 송신률을 조절하여 대역폭의 효율을 증가시키고 링크의 공평성을 보장하는 메커니즘이다. 본 논문에서 제안하는 개선된 TCP-ELSA는 링크상태 예측방법에 있어서 오류가 발생할 수 있는 경우를 고려함으로써 공평성을 유지하면서도 좀더 정확한 링크상태의 예측이 가능하도록 한다. 그리고 실시간 패킷을 비실시간 패킷과 구분하여 전송하도록 하여 Qos를 제공하였다.
본 연구에서는 제지공정에서의 wet-end 와 dry section 부분을 통합한 모델을 구하고 이를 바탕으로 하여 지종교체 공정의 모델예측제어 방법을 제안하였다. 폐회로 공정 인식기법을 이용하여 state-space 모델을 구한 후 지종교체 제어를 모사한 결과와 실제 제지공장의 지종교체 운전데이터를 비교 분석하였다. 입력 변수로서 이전까지는 간과되어 왔던 4가지 변수(thick stock, filler flow, speed, steam pressure), 그리고 출력변수로서 3가지 변수(basis weight, ash content, moisture content)를 고려하였으며, output trajectory는 1차 전달함수 형식으로 하여 적용하였다. 모델예측제어 모사결과를 지종교체 운전데이터와 비교하여 본 결과 지종교체 시간이 짧아지고 보다 안정적으로 정상상태에 이르는 것을 확인할 수 있었다. 아울러 모델예측제어로 인하여 지종교체 이후 입력 변수들이 큰 진동이 없이 보다 신속하게 정상상태에 도달함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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