• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.97-98
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• 2016

본 논문은 위치, 속도, 전류 제어기들이 직렬로 연결된 전동기 구동시스템에서 속도 제어기를 사용하지 않는 위치 제어를 위한 PI-PD 제어기 설계법을 제안한다. 기존의 PI-PD 위치 제어기 설계법과 달리 제안된 제어기의 설계법은 위치 제어기의 대역폭에 따라 이득 값을 설정할 수 있다. 제안된 위치 제어기 설계 성능을 검증하기 위해 IPMSM 구동시스템에서 실험을 통해 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.264-269
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• 1995

유연계의 제어기 설계를 위한 구동기의 최적 위치 선정법이 제시되었다. 위치 후보의 적합성을 파악하기 위해 초기 외란의 조정에 필요한 최소 입력 에너지와 관련된 모드 가제어도가 정의 되었는데 이는 구동기를 모든 후보 위치에 설치한 이상적 제어기의 성능에 대한 특정 후보 위치의 상대적 성능을 나타낸다. 모드 가제어도로 구성된 목적 함수를 이용해 구동기를 위한 최적 위치의 선정이 가능하였으며, 목적 함수의 절대적 크기를 통해 사용된 구동기의 수의 적절성 역시 파악할 수 있었다. 또한, 시스템 규명을 위한 가진기의 위치 선정 방법이 제시되었으며, 이를 위해 모드 가제어도에 상대되는 모드 가진도가 정의 되었다. 모드 가진도는 정상 상태에서의 특정 모드로의 입력 에너지의 통계적 분포를 나타낸다. 수학적 유도 과정을 통해 제어 시간이 충분히 큰 경우 모드 가제어도가 모드 가진도로 수렴해 감을 보였으며, 이로부터 제어시간이 충분한 경우, 최적의 구동기 위치는 최적의 가진기 위치로도 사용될 수 있음을 보였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.7 no.5
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• pp.413-418
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• 2002

This paper proposed a feed-forward adaptive position controller that is robust for variable Inertia. The control system consists of PI Position controller, feed-forward and model reference adaptive control. A parameter g(t) of the feed-forward adaptive position controller is adapted by using both the reference model speed and position error. So it improves the transient response and reduces the settling time. And normalization function Is used to make linear adaptation time. The validity of the feed-forward adaptive controller is confirmed by simulation results.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2002.07a
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• pp.154-157
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• 2002

본 연구는 관성의 변화, 비선형 마찰 등에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 적응 위치제어기의 특징은 제어기 적응파라미터가 위치오차에 기준모델의 속도 정보를 받아들여 셀프 튜닝된다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 줄여 시스템의 성능을 개선시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기의 동작과 설계 방법의 타당성을 보였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.219-220
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• 2015

본 논문에서는 높은 성능의 속도 제어 특성을 만족하기 위해 위치 기반의 반복제어기를 이용한 속도 제어기를 설계 하여, 레이저 프린터의 OPC 드럼의 속도제어에 적용 하였다. 레이저 프린터 OPC 드럼의 외란은 드럼의 위치에 종속적으로 나타난다. 따라서 위치 기반 반복제어기는 기존의 반복제어기 보다 기준 속도 변동에 강인하며, 레이저 프린터의 다양한 인쇄 속도에 적용 가능하다. 실험 결과, 위치기반 반복 제어기가 기존의 반복제어기 보다 기준 속도 변동에 강인하며 다양한 인쇄 속도에서도 적용 가능함을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.258-263
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• 1995

본 논문은 일반화된 다중 수상돌기 적 (GMDP : Generalized Multi Dendrite Product) 유닛트 신경망을 이용한 PID 적응 위치제어기를 구성하여 직류 서어보 전동기의 위치제어를 실시간 처리 하였다. 제안한 제어기를 위치제어에 적용시켜 실험한 결과 기존의 MLP 신경망 제어기를 이용한 것 보다도 샘플시간을 줄일 수 있다는 장점으로 정밀한 제어 가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 학습규칙은 기존의 역전파 학습방법이 GMDP 신경 회로망에 적용되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.18-20
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• 2018

본 논문에서는 위치-속도 모드전환 제어기를 제안하고 이 제어기를 활용한 운동범위 제약을 가진 기계의 연착륙 방법을 제시한다. EGR 밸브와 같은 기계제품들은 이동할 수 있는 범위를 가지며 범위 내에서 위치를 제어한다. 위치제어 중 양끝 위치로 이동시 기계는 빠른 속도로 충돌할 수 있다. 속도가 빠르면 빠를수록 충돌 시, 충격력이 커지며, 충격력으로 기구물은 빠르게 마모되고 수명을 단축시킬 수 있다. 따라서 양끝 위치 이동 시, 일시적으로 속도를 제어할 수 있는 제어기가 필요하다. 제안된 위치-속도 모드전환제어기는 Hanus Scheme을 사용하여 모드전환 시, 범프효과로 인한 부작용을 감소시켰으며, 모드전환 이후 모드 전환된 제어기의 지령을 빠르게 추종한다. 마지막으로, EGR 밸브 양끝 위치 학습알고리즘에 적용시켜 시험하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.79-80
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• 2008

본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.51-59
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• 1997

In this paper, we perform the position control of a DC servo motor using fuzzy neural controller. We use the Fuzzy controller for the position control, because the Fuzzy controller is designed simpler than other intelligent controller, but it is difficult to design for the triangle membership function format. Therefore we solve the problem using the BP learning method of neural network. The proposed Fuzzy neural network controller has been applied to the position control of various virtual plants. And the DC servo motor position control using the fuzzy neural network controller is performed as a real time experiment.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.37 no.3
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• pp.72-83
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• 2000

This paper presents the implementation of the position control system for 3 phase induction motor using reaching mode controller and neural networks. The reaching mode controller is used to bring the position error and speed error trajectories toward the sliding surface and to train neural networks at the first time. The structure of the reaching mode controller consists of the switch function of sliding surface. And feedforward neural networks approximates the equivalent control input using the reference speed and reference position and actual speed and actual position measured form an encoder and, are tuned on-line. The reaching mode controller and neural networks are applied to the position control system for 3 phase induction motor and, are compared with a PI controller through computer simulation and experiment respectively. The results are illustrated that the output of reaching mode controller is decreased and feedforward neural networks take charge of the main part for the control action, and the proposed controllers show better performance than the PI controller in abrupt load variation and the precise control is possible because the steady state error can be minimized by training neural networks.