• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.3
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• pp.205-211
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• 2017

To achieve an advanced control of automobiles, it is necessary to acquire the values of the parameters of a vehicle in real time to conduct precise vehicle control practices such as automatic platooning control. Vehicle control is especially required in controlling trucks, as the mass and inertia change widely according to the loading conditions. Thereafter, we propose to estimate the yaw moment of inertia of the truck in real-time during travelling, by applying the dual Kalman filter algorithm, which estimates the state variables and values of the parameters simultaneously in real-time. The simulation results show that the proposed method is effective for the estimation, which uses commercial software for simulating and analyzing the vehicle dynamics.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.4 no.2
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• pp.25-36
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• 2000

본 논문에서는 구조물이 과도한 기진력을 받을 때에 구조물의 진동 제어를 위하여 제안 되어진 여러 가지 포화 제어 알고리듬들의 유용성을 실제적인 관점에서 살펴보았다 제안된 포화 제어 알고리듬 중세서 수정된 뱅뱅 제어 알고리듬이 매우 유용한 것임을 확인할 수 있었으나 이는 제어력 파형 결정 파라미터의 어떤 범위내에서만 효과적이며 그 범위를 넘어서는 경우에 있어서는 제어기를 불안정하게 할 수 있음을 확인할 수 있었다 따라서 수정된 뱅뱅 제어 알고리듬의 적용시에 과도한 외부 기진력에 대하여 제어기의 안정적인 작동에 의한 구조물의 진동제어효과를 얻기 위해서 제어력 파형 파라미터를 과도 기진력의 크기에 따라 변화시키는 적응형의 방법을 제안하였고 이의 유용성을 수치실험 및 유압식 질량 감쇠기를 장착한 축소 구조물 검증 실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.16-23
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• 2018

In the paper, a robot control technique by employing Biomimetics is described. Rhythmic movements of the diving beetle's leg were analyzed and the formulated equations on the motion were drawn by applying Fourier least mean square fitting method. Simple control parameters were defined by comparing the observed locomotion through a motion capture system and reproduced motions according to changes in the values in the equation. Subsequently, the correlation of each parameter was discovered and expressed in a parameter space. Apparently, it was confirmed that various bio-mimicking motions can simply be generated for controlling the robot. Additionally, robot designing based on adopting structural advantages which the living organism possess have been briefly introduced. The proposed bio-mimicking motion generating technique was observed to be applicable to robot system developments under various environmental conditions.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.3
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• pp.651-659
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• 1999

This Paper Proposes new speed and electromagnetic torque control of an induction motor, which is robust against time varying parameters. The control is based on adaptive vector control with serial block adaptive algorithm. Motor parameters used to estimates slip frequency and electromagnetic torque. Parameters mismatch in the control system detrimentally affects slip frequency estimation and torque response. In order to compensate lot degradation of the responses, an adaptive identifier for the magnetizing inductance and the secondary time constant is introduced. adaptive vector control system consisted of two subsystems, a vector control system realized on synchronous frame and a parameter identification system on stationary frame. the effectiveness of the proposed method was verified by some digital simulations.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.5
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• pp.379-385
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• 2008

In this paper, we presents a scheme for the parameter estimation and optimal control scheme for apparatus of container crane system. For parameter estimation, first, we construct the open loop of the container crane system and estimate its parameters based on input-output data, a real-coded genetic algorithm(RCGA) and the model adjustment technique. The RCGA plays an important role in parameter estimation as an adaptive mechanism. For controller design, state feedback gain matrix is searched by another RCGA and the estimated model. The performance of the proposed methods are demonstrated through a set of simulation and experiments of the experimental apparatus.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.304-306
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• 2007

In this paper, we presents a scheme for the parameter estimation and optimal control scheme for apparatus of container crane system. For parameter estimation, first, we construct the open loop of the container crane system and estimate its parameters based on input-output data, a real-coded genetic algorithm(RCGA) and the model adjustment technique. The RCGA plays an important role in parameter estimation as an adaptive mechanism. For controller design, state feedback gain matrix is searched by another RCGA and the estimated model. The performance of the proposed methods are demonstrated through a set of simulation and experiments of the experimental apparatus.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.35-40
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• 1999

PID 제어기를 이용한 피드백 제어가 공정 제어에 도입된 이래로 PID 제어 알고리즘 및 적정 파라미터 계산에 대한 연구가 계속 진행되어 왔다. 일반적으로 PID 제어기 파라미터는 제어대상 프로세스의 1차 시간지연 모델로 근사화 하여 계산하는 방법과 임계이득 및 임계주파수를 구하여 계산하는 방법이 있다. 본 논문에서는 먼저 발전플랜트의 변수들 사이의 인과관계를 표현하는 신호 흐름도와 현장에서 취득한 데이터를 이용한 보일러 온도제어 계통의 모델링 및 제어기의 구성에 관하여 기술하고자 한다. 이러한 현장 운전 데이터에 의해 산출된 프로세스 모델을 이용하여 임계이득 및 임계주파수에 의한 PI 제어기의 적정 파라미터를 구하고, PI 제어기에 현장 데이터를 입력하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써 프로세스 모델 및 PI 제어기의 성능을 검증하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.6
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• pp.1-10
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• 2007

This paper presents a direct nonlinear multivariable self-tuning PID controller using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear multivariable system with noises and time delays. The nonlinear multivariable system is divided linear part and nonlinear part. The linear controller are used the self-tuning PID controller that can combine the simple structure of a PID controllers with the characteristics of a self-tuning controller, which can adapt to changes in the environment. The linear controller parameters are obtained by the recursive least square. And the nonlinear controller parameters are achieved the through the Back-propagation neural network. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, the computer simulation results are presented to adapt the nonlinear multivariable system with noises and time delays and with changed system parameter after a constant time. The proposed PID type nonlinear multivariable self-tuning method using neural network is effective compared with the conventional direct multivariable adaptive controller using neural network.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1881-1882
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• 2006

표준형 원자력발전소에서는 원자로 내의 핵연료 봉으로부터 발생하는 열에너지를 열교환기인 증기발생기로 전달하는 원자로냉각재 계통이 있다. 핵연료 봉을 적절한 냉각 상태로 유지하기 위하여 원자로냉각재의 온도와 압력뿐만 아니라 체적을 제어하고 있다. 원자로냉각재 체적은 용량이 큰 반면에 제어하는 밸브의 크기는 작아서 제어 응답이 길어서 현장에서 경험적으로 튜닝하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 체적제어루프의 수학적인 모델링을 통하여 오프라인으로 최적 제어 파라미터를 찾고, 실제 적용한 결과를 보여준다. 제어루프 모델링을 위하여 일반화 프로세서 모델 식으로부터 실제 운전 데이터로 모델 파라미터를 결정하는 경험적 방법을 사용하였다. 이로부터 구한 제어 파라미터를 실제 적용한 결과, 적절한 제어 응답을 얻었으며 모델링 과정이 적절하였음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2114-2116
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• 2002

본 논문은 개선된 Complex 방법을 이용한 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 최적 자동동조 알고리즘을 제안한다. 제어응답은 퍼지제어기의 환산계수 값에 의해 여러 종류, 여러 형태로 변화하기 때문에 해당하는 제어계의 평가 기준을 만족하도록 제어 파라미터 값을 정하는 것이 중요하다. PID 파라미터 조정법에는 많은 방법이 제안되어 왔었다. 대표적인 예로서 Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien-Hrones-Reswick(CHR) 등에 의해 제안된 방법들이 있다. 본 논문에서는 개선된 Complex 방법을 이용한 강력한 자동동조 알고리즘이 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위해 사용된다. 이 알고리즘은 하이브리드 퍼지 PID 파라미터와 환산계수를 제어출력 변화율과 제한조건에 따라 자동으로 추정한다. 지연시간을 갖는 1계, 2계 공정에 적용하고. 공정출력 기준치는 단위 입력으로 한다. 제어 결과의 성능평가를 위해 ITAE(Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error)가 사용되며, 또한 제어기의 오버슈트도 토의된다.