• 제목/요약/키워드: 적응최적시간제어

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이산 시간 스위칭 선형 시스템의 적응 LQ 준최적 제어를 위한 Q-학습법 (Q-learning for Adaptive LQ Suboptimal Control of Discrete-time Switched Linear System)

  • 전태윤;최윤호;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.1874-1875
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    • 2011
  • 본 논문에서는 스위칭 선형 시스템의 적응 LQ 준최적 제어를 위한 Q-학습법 알고리즘을 제안한다. 제안된 제어 알고리즘은 안정성이 증명된 기존 Q-학습법에 기반하며 스위칭 시스템 모델의 변수를 모르는 상황에서도 준최적 제어가 가능하다. 이 알고리즘을 기반으로 기존에 스위칭 시스템에서 고려하지 않았던 각 시스템의 불확실성 및 최적 적응 제어 문제를 해결하고 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능과 결과를 검증한다.

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적응최적시간제어를 사용한 전기로의 온도제어 (Temperature Control of Electric Furnaces using Adaptive Time Optimal Control)

  • 전봉근;송창섭;금영탁
    • 한국정밀공학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.120-127
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    • 2009
  • An electric furnace, inside which desired temperatures are kept constant by generating heat, is known to be a difficult system to control and model exactly because system parameters and response delay time vary as the temperature and position are changed. In this study the heating system of ceramic drying furnaces with time-varying parameters is mathematically modeled as a second order system and control parameters are estimated by using a RIV (Recursive Instrumental-Variable) method. A modified bang-bang control with magnitude tuning is proposed in the time optimal temperature control of ceramic drying electric furnaces and its performance is experimentally verified. It is proven that temperature tracking of adaptive time optimal control using a second order model is more stable than the GPCEW (Generalized Predictive Control with Exponential Weight) and rapidly settles down by pre-estimation of the system parameters.

적응 최적 출력 제어 (Adaptive Optimal Output Feedback Control)

  • 신현철;변증남
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.31-37
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    • 1982
  • 이산 시간계에서 실수의 극을 갖는 다입력, 다출력 프로세스에 대하여 유용한 제어방법이 제안 되었다. 이 제어방법은 적응제어와 최적 제어의 장점을 모두 가지며, 프로세스의 변수가 서서히 변한다는 가정하에서, 다이내믹스를 갖는 제어기의 설계에 응용될 수 있다. 프로세스 변수의 감식은 ARMA형태로 이루어지며 궤환 메트릭스의 최적화는 상태 변수 공간에서 이루어진다.

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헬리콥터의 적응 퍼지제어 (Adaptive Fuzzy Control of Helicopter)

  • 김종화;장용줄;이원창;강근택
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.564-570
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    • 2003
  • 본 논문에서는 동력학이 비선형이고, 상태가 불명확하거나 시간에 따라 변화하는 헬리콥터 시스템의 제어를 위해 TSK 퍼지시스템을 이용한 적응 퍼지제어기 설계 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 적응 퍼지제어기는 규범모델의 출력을 시스템의 출력이 추종하도록 퍼지제어기 파라미터를 직접 조정하는 규범모델 적응 퍼지제어기이다 또한 Lyapunov 함수를 이용하여 폐루프 시스템의 안정성을 보장하면서 최적인 적응법칙을 유도하였다. 실험실용 모델 헬리콥터 시스템에 대한 실험에서 시스템에 외란이 가해질 때, 제안되고 설계된 적응 퍼지제어기는 적응이 없는 퍼지제어기에 비해 시스템의 상태변화에 성공적인 제어가 실행됨을 보여주었다.

적응제어 시스템을 위한 마이크로컴퓨터 지원설계 (Microcomputer-Aided Design for A Digital Adaptive Control System)

  • 주해호;이재원;조충래
    • 한국정밀공학회지
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    • 제9권3호
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    • pp.132-139
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    • 1992
  • 본 연구에서 디지탈 적응제어 시스템 설계를 위한 마이크로 컴퓨터 지원설계기법과 프로그램(DACS)을 개발 하였다. 이 프로그램은 Intel 80286 ghrdms 80386 CPU에 사용되는 GWBASIC 언어로 작성 되었고, 각 요소의 동특성을 모듈화 시키고, 차분방정식으로 표시하는 시뮬레이션 기법을 제시 하였다. 이 프로그램을 사용하면 디지탈제어에서 중요한 샘플링 시간과 A/D, D/A 변환기의 최적 Bit수를 결정할 수 있다. 적응제어 방법은 온라인 RLS(Recursive Least Squares) 파라메터 추정방법을 사용하였고, 실험결과와 잘 일치 되었다. 예제로서 공기예열시스템에 적응제어방법을 적용시켜 설계하다.

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확장 칼만 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망 기반 간접 적응 제어기 설계 (Design of Wavelet Neural Network Based Indirect Adaptive Controller Using EKF Training Method)

  • 김경주;오준섭;최윤호;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.361-363
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    • 2004
  • 시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.

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전기 유압 서어보 시스템의 퍼지제어 (Fuzzy Controlfor An Electro-Hydrautic Servo System)

  • 주해호;이재원;장우석
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.533-538
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    • 1993
  • 본 논문에서는 퍼지제어 이론을 적용한 전지 유압 속도제어 시스템을 설계하였다, 최적의 퍼지 추론법을 유도하기 위해서 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 최적의 샘플링 시간, A/D 및 D/A 변환기의 비트수를 결정하였고, 퍼지 입출력 변수의 형태, 퍼지 관계 행렬의 크기, 비퍼지화 방법 등을 시뮬레이션화하여 최적의 제어조건을 결정하였다, 전기유압 서어보 시스템에 적합한 퍼지 알고리즘은 Lsrsen 추론법, 비퍼지화 방법으로는 무게중심ㅂ버, 9*9 퍼지관계 행렬, 등간격의 삼각형 입출력 변수, 오차의 퍼지집합 및 오차 변화분의 퍼지집합이 각각 40과 5 일때 제어가 가장 잘 되었다. PID 제어방법과 비교할 때 퍼지제어가 우수한 성능을 보였으며,시스템의 등록성이 변할 때도 퍼지제어가 PID 제어 보다 적응이 잘 됨을 확인하였다.

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유전 알고리듬 기반 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 혼돈 시스템의 간접 적응 제어 (Indirect Adaptive Control Using Wavelet Neural Networks with Genetic Algorithm)

  • 김경주;최종태;최윤호;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2052-2054
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    • 2003
  • 본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 기법에 기반한 웨이블릿 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 웨이블릿 신경 회로망 구조의 파라미터 동정은 본질적으로 강인하고 전역 최적해에 근사한 값을 결정할 수 있는 유전 알고리듬을 사용한다. 본 논문에서 제안한 제어 방법은 유전 알고리듬을 이용한 혼돈 비선형 시스템의 오프라인 동정 모델 및 기준 신호와 플랜트 출력으로 정의되는 제어 오차를 이용하여 원하는 제어 입력을 생성한다. 한편 본 논문에서 제안한 웨이블릿 신경 회로망 제어기를 대표적인 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 시스템에 적용하여 설계된 제어기의 효율성 및 우수성을 검증하고자 한다.

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ASM No. 2 간략화 모델에 기초한 인산염의 제어 및 인섭취 제한현상에 대한 고찰 (Control of Wastewater Treatment Removing Phosphate Based on ASM No. 2 Simplified Model and Investigation of Luxury Uptake Limitation)

  • 김신걸;최인수;구자용
    • 대한환경공학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.181-189
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    • 2008
  • 인은 자연계에서 부영양화 현상을 일으키는 주요한 인자로서 하수중의 인은 주로 인축적 미생물의 과잉섭취에 의해 제거된다. 이 연구의 목적은 인을 처리하는 하수처리공정을 제어하는 것이다. 이를 위해서 본 연구에서는 두가지의 제어방법을 응용하였으며 이 방법은 최적제어(Optimal control)와 적응제어(Adaptive control)이다. 우선 최적제어는 유입수중의 인농도를 측정한 이후에 간략화된 ASM No. 2 모델을 이용하여 유출수중의 인농도가 1.0 mg/L가 되는 포기시간을 산정하고 이 산정된 포기시간에 따라 반응조를 제어함으로써 이루어진다. 그런데 실제 반응조를 최적제어로 한 경우에도 실제 유출수중의 인농도는 1.0 mg/L가 되지 않는 경우가 발생한다. 이 때에는 적응제어로서 목표로 한 1.0 mg/L를 벗어난 만큼 목표농도를 변화시켜 주며 제어를 실시하였다. 약 한달간의 제어결과 유출수중의 인농도는 0.2$\sim$3.2 mg/L이었으며 평균은 1.0 mg/L로서 만족스러웠다. 연구수행중 하수처리공정에서 두 번에 걸쳐 인섭취가 제한되는 현상이 발생하였다. 이에 대한 원인을 규명한 결과 원인은 암모니아의 부족과 과다한 포기가 원인인 것으로 나타났다.

PHB 생산의 최적화 및 제어를 위한 이단유가식 배양의 전산모사 (A Simulation Study of Two-stage Fed-batch Culture for Optimization and Control of PHB Production)

  • 이재호;이용우;유영제
    • 한국미생물·생명공학회지
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    • 제20권6호
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    • pp.668-676
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    • 1992
  • Alcaligenes eutrophus에 의한 poly-Beta-hydroxybuty-rate(PHB) 생산을 최적화하기 위해서 1단계에서는 성장을 최대화하고, 2단계에서는 생산을 최대화하는 이단 유가식 배양을 채택하였다. 성장단계에서 탄소원과 질소원의 최적농도는 회분식 배양 모델로부터 결정되었는데, 각기 16.64g/l와 0.54g/l이었다. 생산단계에서 질소원의 경우, 유가식 배양실험을 통해 0.07g/l가 최적인 것으로 나타났다. 탄소원의 최적농도는 모사로부터 결정되었고 이때 최적 전환시간도 함께 결정되었다. 생산공정의 제어를 위하여 시간지연을 고려한 적응비례 되먹임제어를 이용한 결과, 탄소원 농도 및 질소원농도를 최적의 상태로 유지시킬 수 있었다.

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