• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.322-327
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• 2003

가압경수로 원자력 발전소의 증기발생기 수위는 유량의 변동에 상반되는 수축(shrink)과 팽창(swell) 효과 등의 특성을 가지고 있으므로 제어가 어려운 대상으로 알려져 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 원자력발전소에서 사용되고 있는 두 개의 PI 제어기 중 부적절한 게인으로 조정된 제어기를 먼저 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 퍼지 논리를 적용하여 조정하도록 구성하였다. 게인 조정을 위해 사용되는 기본 정보는 수위, 급수량, 그리고 증기량이다. 이 세 가지의 정보를 바탕으로 신경망을 통해 수위 제어기 또는 급수량 제어기 둘 중 하나의 제어기가 선택한 후 퍼지 자기동조기(self-tuner)를 이용하여 PI 제어기의 게인을 알맞게 조정하게 된다. 퍼지 자기동조기의 규칙은 증기발생기의 상태를 표현하는 입ㆍ출력 데이터의 특성으로부터 추출하였다. 이상의 두 과정을 통해 적절한 제어기를 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 알맞게 조정하는 것이 본 논문의 목적이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권6호
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• pp.102-113
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• 1996

An experimental and theoretical study on a pneumatic servo system has been conducted using on-off valves and a pneumatic cylinder. A V/I converter has been designed for rapid rising and falling of the solenoid current, which significantly improves the positioning accuracy and settling time of the servo system by shortening the valve opening time. Pulse width modulation was modified to operate on-off valves effectively. A state feedback controller which feeds back position, velocity and acceleration is used to control the system. The influence of controller gains on the system performance is studied to develop a scheme that automatically adjusts the gains using fuzzy logic theory. It is shown experimentally that the proposed fuzzy logic tuner works satisfactorily. A new method for measurements of valve effective areas is proposed, and a partially polytropic model is applied to simulation of the pneumatic system. Simulated results show good agreement with experimental data.