• ICROS
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• v.5 no.1
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• pp.41-44
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• 1999

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.6
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• pp.591-597
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• 1999

When fuzzy logic controllers which are designed based on plant models and intuitive base are applied to real plants, the control systems may not give satisfactory control results due to the modeling error and the lack of knowledge on the plants. In that case. the controller must be retuned by adjusting the control parameters; this retuning process may require a large number of trial-and-error evaluations and thus much time and cost. In order to resolve these problems, we propose a systematic and efficient procedure for designing a fuzzy logic controller using response surface methodology. First wc select the initial optimal conditions of control parameters using a genetic algorithm, in which a nominal plant model with intrinsic modeling errors is used. And then we determine the tinal optimal conditions of the control parameters using response surface methodology. Computer simulations are performed to verify the capability of the proposed method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2355-2357
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• 2003

비선형성을 가지는 실제 플랜트의 제어기를 설계하기 위해서는 플랜트와 외부환경에 대한 충분한 정보를 필요로 한다. 그러나, 제어기 설계 시에는 실제 플랜트의 수학적 해석의 어려움, 모델링 오차와 외란 등의 원인으로 고려해야 할 복잡한 사항들이 있다. 이를 해결 하기 위한 기존 연구로는 플랜트에 대한 시스템 식별과 선형화를 통하여 공칭모델을 선정하고, 이를 제어하는 Model-based 방법과 모델이 아닌 실제 플랜트의 입출력 데이터를 토대로 제어기의 게인들을 반복 조절하는 Model-free 방법 등이 있다. 본 논문에서는 Model-free 방법 중에 하나인 반복 게인 조절 알고리즘을 기반으로 이 방법의 단점인 수렴속도지연을 보상하기 위한 목적으로 Model-based 방법 중에 하나인 외란 관측기(Disturbance Observer)를 결합한 새로운 제어 알고리즘을 제안하고, ODD(Optical Disk Drive)에서 사용되는 플 랜트에 적용한 모의 실험을 통하여 그 유용성을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.6
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• pp.99-108
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• 1998

In this paper, we proposed a multi-layer neural network for direct control method of nonlinear system. The proposed control method uses neural network as the controller to learn inverse model of plant. The neural network used consists of two parts; one part is for identification of linear part, and the other is for identification of nonlinear part of inverse system. The neural network has to be learned the liner part with RLS algorithm and the nonlinear part with error of plant. From the simulation and experiment of tracking control to use one link manipulator as plant, we proved usefulness of the proposed control method to comparing to conventional direct neural network control method. By comparing the two methods, from simulation and experiment, we were convinced that the proposed control method is more simple and accuracy than the conventional method. Moreover, number of weight and bias to be controller parameter are small, and it has smaller steady state error than conventional method.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.5
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• pp.191-197
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• 2009

In this paper, multi-variable fuzzy model for efficient combustion control of refuse incineration plant is obtained. First, to obtain model of incineration plant which is complex and nonlinear multi-variable fuzzy modeling is performed. Obtained multi-variable fuzzy model predicts outputs of incinerator almost exactly. Then using multi-variable fuzzy model we can build simulator which is used as operation simulator for building of control strategy and training of operator.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07b
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• pp.456-458
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• 1997

본 논문에서는 플랜트의 계측신호들에 나타나는 현상적인 특징파형들을 감지하여 플랜트의 고장을 진단하는 기법을 제시하고, 플랜트의 고장시 나타나는 여러 특징 파형들의 전형인 oscillatory 파형을 감지하는 알고리즘을 prediction filtering 기법을 적용하여 얻는 과정을 기술하였다. 또한 이의 구체적 적용 예로 500MW급 화력발전소의 보일러 제어 시스템을 대상으로 여러 고장상황에 대한 고장감지 알고리즘을 설계하였고 제시한 기법의 유용성을 보이기 위한 시뮬레이션 적용 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.115-117
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• 2013

수평자세제어에 대한 활용은 다양한 진동이 발생하는 환경에서 정확한 수평제어를 필요로 하는 모든 분야에 활용할 수 있다. 이러한 수평제어에 대한 문제는 다수의 액추에이터(Actuator)를 어떠한 방법으로 제어하는가에 따라 그 성능이 달라지며, 발생한 외란에 대하여 어떠한 방법으로 외란을 계측하고 특성을 분석하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 비선형성이 강한 수평자세제어에 대하여 인공지능기법인 신경회로망의 학습기능을 활용하여 그 수평자세 제어에 대한 성능을 연구하고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 고속이며 신뢰성을 보장하고 있는 CAN 통신방식을 활용하여 3개의 리니어 액추에이터(Linear Actuator)를 동시에 제어하도록 하고, 플랜트의 기울어진 상태는 자이로센서를 활용하여 플랜트의 상태를 지능적으로 판단하게 하였다. 또한 플랜트에 발행하는 왜란은 수평자세제어를 위한 플랜트 위에 볼(ball)을 놓아 비선형적인 왜란이 발생하도록 하였다. 이러한 왜란에 대하여 영상처리 기법을 활용하여 지능적으로 제어하도록 하여 CAN 통신의 활용성과 영상처리시스템(Image Processing System)의 활용성 및 지능제어의 활용성을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.2
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• pp.49-54
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• 2004

In process control, PPl controller including smith predictor was proposed for efficient control method because of the weak performance by the effect of long dead-time. But PPI controller can not guarantee of control performance at real plant because of sensitivity to model mismatch. Thus, In this paper, we presented new control parameter estimation strategy for compensating of model mismatch. The proposed startegy obtained useful result through various cases.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.180-185
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• 2000

발전소 등의 대규모 공정 플랜트에서 사용하고 있는 대부분의 상용 제어기는 PID 제어기이며, 온도 루프를 제외한 대부분의 제어루프가 PI 제어기를 채용하고 있다. 제어 시스템의 성능이 제어기 파라미터의 값에 의해 결정되므로, PI 제어기의 튜닝이 중요하다. 한편, 실제 현장에서의 PI 제어기의 튜닝은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 시행착오에 의해서 이루어지고 있으며, 각 제어 루프 제어기 파라미터의 초기값 설정에 어려움을 갖고 있는 실정이다. PI 튜닝 기법이 많이 나와 있지만 시험 신호의 인가 문제로 인해 현장 활용에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 단순한 시험 신호로부터 PI 초기 설정값을 산출할 수 있는 방법에 대해서 알아본다. 또한 발전소에 적용된 국산 분산 제어 시스템을 보면, 대부분 데이터 로깅 시스템으로서만 활용되고 있고, 제어 시스템으로의 활용은 거의 이루어지지 않고 있으며, PID제어기에 대한 구현도 완벽하지 못하여 디지털 PI 제어기의구현 방법에 대한 고찰도 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지탈 PI 제어기를 구현하는데 있어서 필요한 사항들, 즉 아날로그 제어기의 디지털 등가 제어기로의 변환 기법, 샘플링 주기의 결정 방법, 그리고 그 외에 공정 제어기가 가져야할 기능들에 대해서 언급한다. 그리고나서 PI 튜닝 기법과 아날로그 제어기의 디지털 등가 제어기로의 변환기법, 샘플링 주기 결정 방법 등에 대해 플랜트 모델을 선정하고 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 보인다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.8 no.4
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• pp.297-306
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• 2007

Model reference control is control method such that overall response of a plant plus controller approaches that of a given reference model. The reference model provides desired trajectory the plant should follow. There are many kinds of control methods in MRC. However, this paper focuses on Model Reference Sliding Mode Control. The plant of these controls is an uncertain and linear system varying in time, of second order, and with SISO. In this paper, a design scheme of reference model is proposed for MRSMC. The scheme determines reference model based on the information on bounded control inputs, reference inputs and system parameters. It is used to choose a Fixed Reference Model in the process of controller design, to update Variable Reference Model when stepwise reference inputs change and to update Instant Reference Model at every sampling time. The simulation results show that the proposed method yields better control performance than the conventional MRC subject to the stepwise reference input when applied to the position control system for motor system.