• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.826-827
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• 2015

본 논문은 비선형적인 파라미터 특성을 갖는 Switched Reluctance Motor(SRM)의 강인제어를 위한 보다 정확하고 안정적인 전류제어 방법에 대해 설명한다. 기존의 전류제어 방법에는 이득설정이 간편한 PI 제어기를 이용한 방법이 주로 사용되어왔다. 본 논문에서는 자기동조 퍼지 제어기를 이용한 방법과 Dead-Beat 제어기를 이용한 방법을 통하여 파라미터의 변화에도 안정적인 전류제어가 가능한 것을 보였고 PI 전류 제어기와 자기동조 퍼지 전류 제어기, 그리고 Dead-Beat 전류 제어기를 각각 적용한 전류제어 SRM 드라이브의 Matlab/Simulink 시뮬레이션 결과를 통하여 제어성능을 비교분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1984년도 하계학술회의논문집
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• pp.33-35
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• 1984

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제7권4호
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• pp.42-50
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• 1993

본 연구에서는 자동동조 퍼지 PID 제어 앨고리즘을 사용하여 유도전동기 구동방법을 제안하였다. 퍼지제어에서는 수학적인 모델링이 없이 경험적인 정보를 이용하면 제어가 가능하며 퍼지룩업 테이블을 적절히 이용하면 실시간 제어도 가능한 것이 특징이라 볼 수 있다. 또한, 퍼지규칙을 몇 개의 영역으로 구획하여 시스템의 변화가 발생되고, 또 파라미터의 변화가 유도 전동기 구동 특성에 크게 영향을 주는 것을 감안, 본 시스템의 고성능, 고정도제어를 위하여 퍼지 앨고리즘을 적용하여 파라미터가 자동동조 기능을 갖는 유도전동기의 구동 시스템을 설계, 제작하였으며 그 특성을 기존의 PID 제어방식과 비교하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.112-115
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• 1998

본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.473-479
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• 2016

본 논문은 가격이 저렴하고 친환경적이면서도 고성능, 고내구성, 구조적 단순함의 장점을 갖고 있어 최근에 폭넓은 관심을 받고 있는 스위치드 릴럭턴스 모터(SRM: Switched Reluctance Motor)의 보다 정확하고 안정적인 전류제어 방법에 대해 설명한다. 대부분의 전동기의 전류제어 방법에는 알고리즘과 제어 이득의 선정이 다른 제어기에 비해 상대적으로 간편한 PI 제어기를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔다. 그러나 일반적인 PI 제어기는 SRM과 같이 고정자 권선의 전류 및 회전자의 위치마다 비선형적으로 파라미터가 급변하는 시스템의 경우 변하는 동작 지점마다 제어 이득을 조정해 주어야 하는 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 비선형적으로 특성이 변하는 SRM 드라이브 시스템에 제어 성능이 우수한 자기동조 퍼지 제어기를 이용한 제어기법을 적용하여 비선형적인 파라미터의 변화에도 보다 안정적인 전류제어가 가능한 것을 보였다. 또한 Matlab/Simulink 시뮬레이션을 이용하여, SRM 드라이브의 전류제어에 PI 전류 제어기(PICC: PI Current Controller)와 자기동조 퍼지 전류 제어기(STFCC: Self-tuning Fuzzy Current Controller)를 각각 적용한 후 그 결과를 비교하였으며 제안한 자기동조 퍼지 제어기의 제어성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2003년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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• pp.390-395
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• 2003

PMSM 드라이브의 벡터제어를 위한 속도제어기는 일반적으로 PI 알고리즘을 사용한다.［1］PI 알고리즘에서는 플랜트의 동적 특성을 동정하기 위하여 연속적인 측정이 가능한 플랜트 파라미터의 자동동조 또는 적응 알고리즘을 추가하여 사용하기도 한다. 그러나 PI 제어기는 플랜트의 변동이 발생하여 연속적으로 적응추종을 해야할 경우, 계산이 매우 복잡하고 응답특성이 저하된다.(중략)

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.17-24
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• 2004

본 논문은 2차 시스템에서 시간영역의 설계 사양을 만족하는 최적 강인 LQ-PID 제어기 설계방법을 제안한다. LQ-PID제어기 동조파라미터들은 시간영역의 설계사양인 오버슈트와 정착시간의 설계파라미터들과 LQR의 가중치요소 Q와 R의 관계에 의해서 설계될 수 있었다. 그래서 안정도-강인성뿐만 아니라 시간영역에서의 성능-강인성을 이룰 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6027-6033
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• 2012

본 논문은 릴레이 피드백을 이용한 주파수 영역에서 내부 및 외부 모델을 동정하고 이 모델을 바탕으로 IMC-Cascade 제어기 파라미터 자동 동조 알고리즘을 제안하였다. 모델 동종 방법은 정상상태와 과도상태를 고려하여 1차의 지연모델로 동정 하였으며, 내부 제어기 및 외부 제어기의 제어 파라미터는 동정된 모델을 활용하여 성능지수 ITAE값이 최소로 되도록 자동동조 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다.