• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.30-37
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• 2000

본 논문에서는 적웅형 신경망-퍼지 추론(ANFlS) 방법을 이용해 가스터빈의 각 변수 변화에 대해 가장 최적으로 제어 될 수 있는 전달함수를 구하고 또 2자유도 Pill제어기를 튜닝하는 문제를 연구하였다. 적응형 신경망-퍼지 추론(ANFlS)법은 기존의 퍼지나 신경망에 비해 플랜트 특성에 따라 소속함수의 모양을 적절하게 가변하면서 학습 할 수 있어 변수가 급격히 변하는 플랜트 제어에서 매우 효과적인 방법이다. 한편 가스터빈의 기동시간은 매우 짧고 제어변수도 많아 최적 기동을 위해서는 기동순간마다 제어변수 값을 가변시켜야 하나 실질적으로 이에 적합한 제어기를 설계하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실용적인 지능형 제어기를 연구하기 위해 적웅형 신경망 퍼지 추론법을 군산 가스터빈 의 실제 운전 데이터에 적용하여 특성을 확인한 후 2자유도 Pill 제어기를 적용하여 튜닝하였다. 그 결과 적웅형 신경망올 이용한 결과가 기폰의 Pill 제어기에 비해 우수함을 나타내었다 본 연구는 실제 운전되는 가스터빈의 데이터를 이용해 특성을 고찰한 것이므로 다른 유사한 프로세스에도 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.35-42
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• 1998

CNC 가공에 있어서 가공정밀도와 생산성을 동시에 향상시킬 수 있는 기술의 개발이 필수적이다. 이러한 고정밀 고속가공을 위하여 이 논문에서는 신경망을 이용한 이송속도 신경망 적응제어 기법을 제안한다. 이 제어기는 신경망을 이용한 모사기와 이 신경망의 인버젼 알고리듬을 통한 반복학습 제어기로 구성된다. 신경망 모사기는 CNC 시스템의 비선형성과 불확실성으로 인한 이송속도와 윤곽오차 사이의 비선형 특성을 모사하고, 신경망 인버젼 방법과 목적 함수의 정의를 통해 반복학습 제어기법으로 허용 오차 내에서 최적의 이송속도를 실시간으로 구해 냄으로써 가공 성능을 향상시킨다.제안한 방법은 원, 코너, 인볼루트 윤곽 가공의 모의 실험을 통하여 성공적으로 평가되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1122-1127
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• 2001

본 논문에서는 공기압축기 구동용 유도전동기를 대상으로 부하토크관측기와 신경망을 이용 한 피드포워드 보상기를 결합한 속도 적응제어시스템을 제안한다. 공기압축기를 구동하는 전동기는 피스톤 의 상하운동에 의해 급격한 가변형의 부하를 받게 되고, 이로 인해 운전특성에 문제가 발생된다. 신경망 추정기를 이용하여 속도 제어기의 이득을 실시간으로 동조함으로써 전동기의 속도제어 특성을 개선한다. 제안된 시스템에 대한 이론적 해석과 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검정한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.397-400
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• 2001

본 논문에서는 공기압축기 구동용 유도전동기를 대상으로 부하토크관측기와 신경망을 이용한 피드포워드 보상기를 결합한 속도 적응제어시스템을 제안한다. 공기압축기를 구동하는 전동기는 피스톤의 상하운동에 의해 급격한 가변형의 부하를 받게 되고, 이로 인해 운전특성에 문제가 발생된다. 신경망 추정기를 이용하여 속도 제어기의 이득을 실시간으로 동조함으로써 전동기의 속도제어 특성을 개선한다. 제안된 시스템에 대한 이론적 해석과 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검정한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.46-55
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• 2000

본 논문은 카오틱 신경망과 PD 제어기를 이용한 로봇 시스템의 직접적응제어 방식에 관한 것이다. 카오틱 신경망은 상·하층 결합계수 외에 궤환 결합계수와 동일 층 내의 결합계수를 가지며, 뉴런자체의 충분한 비선형성 때문에 강한 동적특성을 가지고 있다. 그러나 신경망의 구조 및 학습의 문제점으로 인하여 동적 시스템의 제어에 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카오틱 신경망을 제어 분야에 적용하기 위하여 적합한 구조로 수정하고 수정된 신경망의 학습에 관하여 고찰하였다. 제안된 신경망은 모의 실험을 통하여 3 축 푸마 로봇의 경로 제어에 적용하였다. 카오틱 신경망 제어기는 PD 제어기와 병렬로 구성하여 학습 초기의 안정성을 확보하였고, 제어대상의 비선형성을 보상하는 보상 제어기의 역할을 수행하도록 하였다

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권4호
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• pp.6-15
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• 2002

본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 제어에 사용할 수 있는 신경망 외란 관측기를 제안하도록 한다. 제안한 신경망 외란 관측기는 다층신경망의 구조로 신경망 외란관측기의 오차와 제어 오차가 충분히 작은 콤팩트 집합에 절대 상시 유계된다. 본 논문에서 제안하는 신경망 외란 관측기는 기존의 적응 제어기의 단점을 해결한 방식으로 복잡한 회귀 모델을 필요로 하지 않는다. 끝으로 제안한 방식을 3관절 로봇에 적용하여 그 타당성을 확인한다.

• 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.

• 소음진동
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• 제8권5호
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• pp.832-840
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• 1998

Experimental studies on the adaptive vibration control of composite beams have been performed using a piezoelectric actuator and the neuro-controller. The variations in natural frequencies of the specimen and the actuation characteristics of the piezoelectric actuator according to the delamination in the bonding layer have been studied. In addition, the simulation of adaptive vibration control has been performed for the composite specimens with delaminated piezoelectric actuator using neuro-controller. The hardware for the adaptive vibration control experiment was prepared. A DSP(digital signal processor) has been used as a digital controller. Using neuro-controller, the adaptive vibration control experiment has been performed. The vibration control results using the neuro-controller show that the present neuro-controller has good performance and robustness with the system parameter variations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.105-111
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• 1999

본 논문은 유전 알고리즘과 신경망을 이용하여 PID 제어기의 최적의 파라메터를 추출하는데 있다. 유전 알고리즘에 의한 제어는 off-line 동작으로서 외란이나 부하변동에 약한 면을 가지고 있다. 따라서 신경망을 제어기에 추가하여 on-line화하여 다음과 같이 개선하고자 한다. 첫째, 신경망의 순방향 동작에서 유전 알고리즘에 의해 적합한 PID 파라메터를 찾아 세대수의 증가에 따른 최적의 출력조건을 설정하고 둘째 신경망의 학습능력을 이용하여 역전파 학습에 의한 파라메터를 수정하여 외란이나 다양한 부하 변동에 대한 적응력을 시뮬레이션으로 나타낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.348-350
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• 1998

시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇의 제어에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구 중에서 이동 로봇이 장애물을 피한다거나, 움직이는 물체를 잡는 등의 행동을 유전자 알고리즘 등의 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 셀룰라 오토마타 상에서 진화의 방법으로 신경망을 성장시키는 모델을 제시하고, 그 유용성을 입증하고자 이동로봇의 제어에 적용하여 나름대로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 이러한 진화의 방법은 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점이 있어 본 논문에서는 점증적인 진화의 방법을 이용하여 좀더 다양한 환경에 적응할 수 있는 제어기를 만들어 내고자 한다. 점증적 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험 결과, 점증적 진화의 방법이 좀더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다.