• 전기학회논문지P
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• 제58권2호
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• pp.130-135
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• 2009

In recent years, researches on rotary inverted pendulum control systems have been significantly focused due their highly nonlinear dynamics and complicated geometric structures. This paper presents a novel control approach for such systems by means of similarity transformation theory. At first, we represent nonlinear system dynamics to the controllability-formed state space model including a time-varying parameter vector. We establish the state-feedback control configuration based on the transformed model and derive an adaptive control law for adjusting desired characteristic equation. Numerical analysis is achieved to evaluate our control method and demonstrate its superiority by comparing it to the traditional control strategy. Furthermore, real-time control experiment is carried out to test its practical reliability.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2061-2063
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• 2003

This paper presents a method to compensate the drift of solid-state inertial sensors for control applications. A solid-state gyroscope is evaluated via both theoretical and experimental analyses. From the analytical results, a heuristic compensation method for the drift of the gyroscope is proposed. Experimental results on inverted pendulum control show that the proposed method is feasible since compensated signals from the gyroscope are successfully used in the feedback loop to control the inverted pendulum system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.425-428
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• 2003

In this paper, the stabilization of an inverted pendulum system is studied. Here, the PID control method is adopted to make the system stable. In order to adjust the PID gains, a three-layer neural network, which is based on the back propagation method, is used. Meanwhile, the time for training the neural network depends on the initial values of PID gains and connection weights. Hence, the genetic algorithm Is considered to shorten the time to find the desired values. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.1129-1134
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• 1989

In this paper, we propose a neural network for learning to control semi-linear dynamical systems. The network is a composite system of four three-layer backpropagation subnetworks, and is able to control inverted pendulums better than systems based on modern control theory at least in some ranges of parameters. Three of the four subnetworks in our network system process angles, velocities, and positions of a moving inverted pendulum, respectively. The outputs from those three subnetworks are input to the remaining subnetwork that makes control decisions. Each of the four subnetworks learns connection weights independently by backpropagation algorithms. Teaching signals are given by the human operator. Also, input signals are generated by the human operator, but they are converted by preprocessors to actual input data for the three subnetworks except for the network for control decisions. The whole system is implemented on both of 16 bit personal computers and 32 bit workstations. First, we briefly provide the research background and the inverted pendulum problem itself, followed by the description of our composite neural network model. Next, some results from the simulation are given, which are subsequently compared with the results from a control system based on modern control theory. Then, some discussions and conclusion follow.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.977-984
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• 2001

본 논문에서는 유전자-퍼지 제어 알고리즘에 대하여 논의하고 그 성능을 평가하였다. 이 알고리즘은 퍼지 논리와 유전자알고리즘의 융합된 형태이며, 제어 대상으로는 도립진자 시스템을 모델링 하였다. 퍼지 제어기는 두 개의 입력과 한 개의 출력 변수를 설계하기 위해 적용되며, GA(Genetic Algorithm)는 퍼지 규칙과 소속 함수를 선택, 교차, 돌연변이의 진화 연산을 통해 최적화한다. 컴퓨터 시뮬레이션에 퍼지 제어의 경우 초기 함수 f(0.3, 0.3)일 때 최대 언더슈트가 $-5.0 \times 10^{-2}[rad]$, 최대 오버슈트가 $3.92\times10^{-2}[rad]$으로 측정되었으나, 유전자 퍼지 알고리즘의 경우 최대 오버슈트와 언더슈트가 각각 0.0[rad]으로 측정되었다. 또한 정상상태 도달시간이 퍼지제어의 경우 2.12[sec], 유전자-퍼지 알고리즘은 1.32[sec]로 비교적 안정적으로 나타났다. 컴퓨터 시뮬레이션으로 이 알고리즘을 도립진자 시스템에 적용시키고, 그 성능의 우수성과 효율성을 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1020-1026
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• 2014

슬라이딩모드 제어의 문제는 제어입력에 포함된 알려지지 않은 외란 등 비선형 입력으로 인한 채터링의 발생이다. 본 연구는 채터링 발생의 문제를 해결하기 위한 제어 알고리듬에 대하여 고찰하고 채터링을 억제하는 슬라이딩모드 제어기를 설계하고자 한다. 슬라이딩모드 제어 시 발생하는 채터링을 억제하기 위해 알려지지 않은 외란을 포함한 비선형 입력에 대하여 평활함수를 적용한다. 이 방법에 의하여 도립진자 시스템의 동적 방정식에 포함된 비선형 요소와 외란에 의한 문제가 해결될 수 있음을 보인다. 또 슬라이딩모드 제어를 위한 제어 입력을 시스템에 적용하였고, 제안한 제어기의 제어성능을 검증하기 위하여 도립진자를 대상으로 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제어입력에 포함된 큰 폭의 채터링이 제거되었음을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.164-167
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• 2004

In the paper is proposed a hierarchical adaptive fuzzy controller for balancing and position control of the inverted pendulum system. Because balancing control rules of the pendulum and position control rules of the cart can be opposite, it is difficult to design an adaptive fuzzy controller that satisfy both objectives. To stabilize the pendulum at a specified position, the hierarchical adaptive fuzzy controller consists of a robust indirect adaptive fuzzy controller for balancing, a forced disturbance generator which emulates heuristic control strategy, and a supervisory decision maker for the arbitration of two control objectives It is proved that all the signals in the overall system are bounded. Simulation results are given to verify the proposed adapt i ye fuzzy control method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.268-274
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• 2013

임의의 비선형 시스템을 제어하기 위한 새로운 방법의 제어 알고리즘이 널리 보고되고 있으며, 그 유용성을 입증하기 위한 제어 대상 시스템으로 역진자 시스템이 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 스프링으로 연결된 2개의 차량에 장착된 역진자를 제어하는 알고리즘을 제시한다. 여기서 두 개의 차량 중 하나는 구동용, 다른 하나는 역진자를 장착한 무구동용이다. 이를 위한 시스템 모델링을 제시하고, 퍼지논리제어 시스템 기반의 양질의 제어기 설계를 제안한다. 본 논문에서는 퍼지논리제어기의 입력변수로 사용될 6개의 변수를 2개로 축소하기 위하여 LQR(Linar Quadratic Regulator) 기법을 도입하며, 이를 통하여 퍼지논리제어기 설계의 복잡성을 줄일 수 있음을 보인다. 더욱이 개선된 2-입력 퍼지논리제어기의 제어 규칙표가 skew-symmetric의 특성을 가지는 성질로부터 다시 단일입력 퍼지논리제어기 설계를 제안한다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하며, 이를 통하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.

• 로봇학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.108-117
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• 2011

This paper proposes an optimal ARS control of a two-wheel mobile inverted pendulum robot. Conventional researches are highly concentrated on the robust control of a mobile inverted pendulum on the flat ground, $i.e.$, mostly focus on the compensation of gyroscope signals. This newly proposed algorithm deals with a climbing control of a slanted surface based on the dynamic modeling using the conventional structure. During the climbing control of the robot, unexpected disturbance forces are essentially caused by the irregular contact force which comes from the irregular contact angle between the wheel and the terrain. The disturbances have effects on the optimal posture of the mobile robot to compensate the slanted angle. Therefore the dynamics equations through physical interpretation are derived for the selection of optimum climbing posture through ARS. Also using the ultrasonic sensor the slope information is obtained to compensate for the force of gravity. The control inputs are dynamically adjusted to climb up the slanted surface effectively. The proposed algorithm is demonstrated through the real experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.595-601
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• 2011

본 논문에서는 영상 정보를 이용하여 로보커 팔위의 역진자의 밸런싱 제어를 한다. 로봇 팔위에 놓인 역진자의 각도는 카메라로 검출하고 검출된 각도 값은 제어기로 귀환되어 오차를 생성한다. 따라서 전체 제어루프는 폐회로 루프를 형성한다. 제어 성능을 높이기 위해 기존 선형제어기에 신경망 제어기를 더하였다. RBF 네트워크의 학습 알고리즘은 FPGA에 설계된 부동소수점 연산이 가능한 디지털 제어기에 의해 수행된다. 실험을 통하여 전체 시스템 성능을 검증하였다.