• 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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.56-62
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• 2012

이 논문은 매트랩/시뮬링크에서 도입한 TI 2000 DSP 라이브러리를 위한 임베디드 타켓을 사용하여 직류 모터 시스템에 대한 속도 제어기를 설계하고 구현하였다. 속도 제이기는 매트랩/시뮬링크 프로그램을 사용하여 쉽게 설계하고 구현할 수 있다. 모터 속도의 궤환은 속도 감지기로 엔코드와 펄스미터를 사용하여 eZdsp F2812 의 A/D 변환기를 통하여 처리하였다. 제어기의 실시간 프로그램은 시뮬링크를 사용하여 그렸고, P 제어기, PID 제어기 그리고 매개변수 추정 을 기반 적응제어기의 변환된 프로그램 코드는 Realsys eZdsp 2812 보드로 다운로드하였다. 그리고 실험을 통하여 구현된 제어기들의 속도응답을 확인하였다. 제어대상이 변경되었을 때에도 제어기를 쉽게 설계 및 구현하는 방법을 연구했다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.108-114
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• 2015

선박의 평형과 균형을 위해 사용하고 있는 선박용 평형수는 선박의 이동과 함께 이동되며 선박의 화물 적재와 하역 시 선박용 평형수의 급수와 배수가 이루어지게 된다. 이를 통하여 유입된 외래 해양 미생물의 경우 새로운 환경에 적응하여 스스로 파괴되기도 하지만 적응을 하게 되는 미생물의 경우에는 강력한 번식력을 바탕으로 해양 생태계를 파괴하게 된다. 주로 사용되고 있는 자외선 살균 공법은 살균된 미생물의 기형변이 문제와 침전물 제거, 2차 평형수 저장 탱크의 살균 문제를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 PID제어 기법을 이용한 램프 출력 조절 시스템을 구현하여 램프 파손 방지와 미생물 기형변이 문제를 억제할 수 있는 선박평형수 처리시스템을 개발 하였다. 실험 결과 초기 3분간은 해수의 급격한 온도 상승이 이루어졌으며 안정기 이후에서는 적정 온도를 유지하여 램프의 수명 연장과 해양 미생물의 기형변이 문제를 억제 할 수 있게 되었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권9호
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• pp.1463-1468
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• 2003

This paper presented the real-time self-tuning learning control based on evolutionary computation, which proves its superiority in finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals of the populations are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations is proposed. It is possible to control the control object slightly varied as time changes. As the state value of the control object is generated, evolutionary strategy is applied each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation is done in real-time. These algorithms can be applied; the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.84-87
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• 2002

This paper presents an adaptive PID control scheme with fuzzy model for nonlinear system. TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model was used to estimate the error of control input, and the parameter of PID controller was adapted from the error The parameter of TSK fuzzy model was also adapted to plant by comparing the activity output of plant and model output. PID controller which was adapted the uncertainty of nonlinear plant and the change of parameter can be designed by using the presented method. The usefullness of algorithm which was proposed by the simulation of several nonlinear system was also certificated.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.106-116
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• 1998

유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권4호
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• pp.201-212
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• 2000

In this paper, an adaptive mechanism based on immune algorithm is designed and it is applied for the autonomous guided vehicle(AGV) driving. When the immune algorithm is applied to the PID controller, there exists the cast that the plant is damaged due to the abrupt change of PID parameters since the parameters are adjusted almost randomly. To solve this problem, a neural network is used to model the plant and the parameter tuning of the model is performed by the immune algorithm. After the PID parameters are determined in this off-line manner, these gains are then applied to the plant for the on-line control using immune adaptive algorithm. Moreover, even though the neural network model may not be accurate enough intially, the weighting parameters are adjusted to be accurate through the on-line fine tuning. The computer simulation for the control of steering and speed of AGV is performed. The results show that the proposed controller has better performances than other conventional controllers.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제8권3호
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• pp.64-70
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• 1994

본 연구에서는 공정제어에 널리 사용되는 PID제어기의 최적 자동 동조(Auto-tuning)에 관한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 제어대상의 계단응답으로부터 모델링된 1차 지연계를 파데근사화하고, Ziegler-Nichols의 방법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간을 포함하는 퍼지 평가함수를 최대로 하는 PID계수를 구함으로써 제어대상의 특성이나 부동작시간의 변화에도 적응성이 좋다는 장점이 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.702-704
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• 1997

In this paper, we applied self-tuning controller with I-PD type to process with time delay's. Process parameters are estimated by the recursive least squares algorithm, and optimal gains are obtained. This paper shows self-tuning controller with I-PD type performs better than that of general PID type for the nonlinear system with sudden change of set-points.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.209-214
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• 1998

In this paper, we are dealing with the problem of controlling unknown nonlinear dynamical system by using neural networks. A novel error self-recurrent(ESR) neural model is presented to perform black-box identification. Through the various outcome of the experiment, a new neural network is seen to be considerably faster than the BP algorithm and has advantages of being less affected by poor initial weights and learning rate. These characteristics make it flexible to design the controller in real-time based on neural networks model. In addition, we design an adaptive PID controller that Keyser suggested by using ESR neural networks, and present a method on the implementation of adaptive controller based on neural network for practical applications. We obtained good results in the case of robot manipulator experiment.