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.
본 논문에서는 제산기를 제거한 Sasaki의 퍼지제어기로 부터 제어기의 소자 수를 줄일 수 있는 새로운 퍼지제어기(fuzzy controller)의 구성 방법을 제안하였다. 퍼지제어회로 구성에 필요한 무게 중심법에 대하여 Sasaki는 새로운 연산자를 정의하여 제산 회로를 제거한 바 있다. 본 논문에서 제안한 퍼지화 및 비 퍼지화 방법을 통해 Sasaki의 회로에 비해 더욱 간단한 회로를 구성하였고, 퍼지화 및 비 퍼지화 과정이 서로 역 연산이 되게 하여 논리상의 일치를 유지하였다. 이를 통해 퍼지논리 추론에 큰 영향을 주지 않는 한계 곱 부분들을 제거할 수 있는 새로운 설계방법 및 제어기 구조를 제시하였다. 본 논문에서 제안한 설계방법을 물탱크(water tank)의 수위조절에 관한 퍼지제어에 적용하여 Sasaki가 제안한 제어기와 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 비교하고 검증하였다. 결과를 통해 Sasaki 연산회로와 대등한 결과를 가지면서도 제어기의 블록수와 소자수가 감소되어 보다 간략화 된 회로 구성이 가능함을 보였다. 본 논문에서 제안한 기법과 회로는 전건부의 수와 언어변수의 개수가 많아질수록 제안된 방법이 더욱 효과적이라 할 수 있다.
설계 단계부터 많은 경험을 필요로 하고, 설계된 회로의 분석이나 검증이 어려운 시퀀스 제어의 릴레이 회로를 EMFG로 변환하는데 있어 릴레이 회로의 특성을 정확하게 반영하기 위해 EMFG에 조건 아크를 도입하였으며 이에 따라 릴레이 회로의 EMFG 변환 규칙을 추가하였다. 또한 타이머 릴레이에 대한 EMFG 변환을 위해 시간 트랜지션을 사용하였다. 교통 신호등시스템을 이용한 응용 예를 통해 릴레이 회로를 EMFG로 변환하므로써 설계된 회로의 분석 및 해석이 용이해지고 설계오류에 대한 검증에 상당한 효과가 있음을 보인다.
본 논문은 PID 성능을 갖는 SD H/sub ∞/ 제어기 설계절차를 제안한다. 제안한 설계절차에 따라, 연속시간 제어대상과 디지털 제어기로 구성된 SD 시스템을 표준 H/sub ∞/ 문제에 적용하여 제어시스템을 설계한다. 또한, 설계 과정에서 PID 제어기의 응답특성을 갖도록 H/sub ∞/ 제어기의 하중함수를 선택하는 방법을 나타낸다. 제시 한 설계절차를 2관성 공진 시스템에 적용하였다.
본 논문에서는 진동에너지 수확을 위한 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 CMOS 인터페이스 회로를 설계하였다. 제안된 회로는 AC-DC 변환기, MPPT 제어회로, DC-DC 부스트 변환기, 그리고 PMU(Power Management Unit)로 구성된다. AC-DC 변환기는 진동소자(PZT)에서 출력되는 AC 신호를 DC 신호로 변환해주는 역할을 하며, MPPT 제어회로는 진동소자로부터 최대전력을 수확하여 효율을 높이는 역할을 한다. DC-DC 부스트 변환기는 AC-DC 변환기에서 공급된 에너지를 원하는 값으로 승압 및 안정화 시키는 역할을 하며 PMU를 통해 부하로 에너지를 전달한다. AC-DC 변환기는 효율 특성이 좋은 능동 다이오드를 이용한 전파정류기를 사용하였으며, DC-DC 부스트 변환기는 제어 회로가 간단한 쇼트키 다이오드를 사용한 구조를 사용하였다. 제안된 회로는 0.35um CMOS 공정으로 설계되었으며, 설계된 칩의 면적은 $950um{\times}920um$이다.
본 논문에서는 PSRR특성을 향상할 수 있는 능동 Replica LDO레귤레이터 회로를 설계하였고, 능동 Replica LDO레귤레이터의 Replica단과 출력단에서 발생할 수 있는 DC전압 부정합을 최소화하기 위하여 DC정합이 가능한 전압제어회로를 설계하였다. 설계된 회로에서 DC정합을 위한 전압제어회로를 사용함으로써 PSRR 특성향상과 함께 안정된 출력특성을 얻을 수 있었다. HSPICE 시뮬레이션 결과, 5V 가변입력할 때, DC출력특성은 3V∼3.12V까지 일정한 값을 유지함을 알 수 있었으며 PSRR특성은 -28@10HZ로 확인되었다.
제어 루프는 입력 값들만으로써는 정확한 출력 값들을 계산하기 어렵거나 불가능한 물리적 공정들을 제어하는 공정 제어 시스템에 핵심적인 구성 요소이다. 본 논문에서는 실시간 공정 제어 응용 시스템의 효율적인 개발을 지원하기 위하여 공정 제어 루프 프레인웍을 포인트 클래스를 기본 단위로하여 제어 루프의 공정 변수들과 제어 알고리즘을 캡슐화 함으로써 다양한 구조와 행위를 갖는 공정 제어 응용 시스템으로 쉽게 개조, 확장이 가능하도록 설계되었다. 공정 변수들에 대한 연속적인 재계산을 수행하는 포인트 객체들의 상호 작용을 통하여 요구된 공정의 감시 제어 기능을 유연하게(flexible) 구현할 수 있는 사건/시간 구동적인(event/time-triggered) 포인트 클래스의 설계 패턴이 본 논문의 핵심이다. 본 제어 루프 프레임웍의 설계에는 Observer, Composite, Strategy, Proxy 등과 같은 객체 지향 패턴들이 사용되었다.
본 논문에서는 신경회로망의 학습능력을 이용하여 AC 모터의 속도제어에 이용된 기 존의 PI제어기의 문제점을 보완하고자 한다. 기존의 아날로그 PI제어기에서는 각 비례, 적분 파라메타를 개발자가 조정하여 고정하면 부하가 변동될 경우 적응성이 떨어지는 문제점을 안고 있었다. 본 논문에서 제시된 디지털 신경망제어기는 학습을 통해 새로운 환경에 적응 가능하다는 점에 가정하여 설계하고 성능을 비교 평가하였다. 본 논문에서 사용된 신경회로 망의 구조는 신경망중에서 가장 범용적으로 사용되는 다층 퍼셉트론 모델구조를 선택하였 다. 신경망 제어기장치로는 인텔 8097 마이크로 콘트롤러를 이용하였다.
운전 속도 영역이 넓은 응용분야에서 극수가 많은 전동기를 설계하는 경우, 고속 운전 영역에서는 동기 좌표계 회전 주파수가 샘플링 및 스위칭 주파수에 가까워진다. 이 경우 하위 전류 제어 회로(inner current control loop)가 불안정해지면서 전류가 발산하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 전동기의 고속 운전 영역에서 하위전류 제어 회로가 불안정해지는 이유를 분석하고, 기존에 쓰이던 전류 제어기의 구조를 개선하여 고속에서도 전류 제어를 안정화시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 Chua회로의 카오스 현상을 안정화시키는 퍼지 제어기를 제안한다. 제안되는 퍼지 제어기는 두 가지 과정으로 설계되는데 우선 Chua 회로를 어파인 퍼지 모델로 표현하고 다음은 전체 폐루프의 안정도가 보장되도록 퍼지 제어기를 설계한다. 이를 위해 어파인 퍼지 시스템의 전역 점근 안정조건을 유도하고 이를 선형행렬부등식으로 표현하여 문제를 해결한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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