• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.46-47
• /
• 2007

전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.45 no.3
• /
• pp.93-102
• /
• 2008

In this paper, we propose a rate control algorithm for constant quality real time video coding. To achieve constant quality, previous algorithm exploit mean absolute of difference(MAD) as measure of frame complexity. However, if scene is abruptly changed or if quantization parameter is not constant, encoder produces various output bits with same MAD. Therefore we know that MAD does not appropriately reflect characteristic of frame. To solve this problem, we exploit model parameter as measure of frame complexity. Because model parameter means slope between output bits and MAD, it reflects correctly complexity of frame. And because previous model, R-MAD model, is not considered quantization parameter, as quantization parameter increases or decreases, model parameter of frame also vary. So model parameter obtained using previous model cannot reflect internal characteristic of video. We solve this problem using proposed model, which is considered quantization parameter. Experiment results show that our algorithm provide better performance, in terms of quality smoothness than previous algorithm. Especially, when scene is abruptly changed, our algorithm alleviates quality drop.

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

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.07d
• /
• pp.1881-1882
• /
• 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
• /
• 2002.07d
• /
• pp.2114-2116
• /
• 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.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.404-405
• /
• 2018

본 논문에서는 유도전동기의 지속적 구동에 의한 파라미터값의 변화에 따른 간접벡터제어의 성능비교에 대한 연구를 하였다. 파라미터 값의 변화에 따라 제어성능이 어떻게 변화하는지를 모의실험을 통해 확인하고자 하였다. 변화는 2.2kW의 정격 출력을 갖는 유도전동기 구동시스템을 통해 확인하였다.

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

• Journal of Aerospace System Engineering
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.16-23
• /
• 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 Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.175-181
• /
• 2009

In this paper, it is suggested that the selection method of parameter of Power System Stabilizer(PSS) with robustness in low frequency oscillation for Static VAR Compensator(SVC) using a self tuning fuzzy controller for a synchronous generator excitation and SVC system. The proposed parameter self tuning algorithm of fuzzy controller is based on the steepest decent method using two direction vectors which make error between inference values of fuzzy controller and output values of the specially selected PSS reduce steepestly. Using input-output data pair obtained from PSS, the parameters in antecedent part and in consequent part of fuzzy inference rules are learned and tuned automatically using the proposed steepest decent method.

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