• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제50권1호
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• pp.30-36
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• 2001

This paper introduces a new indirect rotor position estimation algorithm for the SRM sensorless control, based on the magnetizing curves of aligned and unaligned rotor positions. Through the basic test method, the complete SRM magnetizing characterization is first constructed using a neural network training, and then used to estimate the rotor position. And also, the optimal phase is selected by the phase selector. In order to verify this approach, the proposed rotor position estimation algorithm using a neural network learning data is investigated. The experimental results show that the proposed control algorithm can be effectively applied to SRM sensorless control.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.380-385
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• 2001

본 논문에서는 기존의 역전파 알고리즘(Back-propagation Algorithm)의 문제점인 지역 최소점(Local Minimum point) 빠질 위험을 제거함과 동시에 학습속도(learning-speed)를 빠르게 하기 위해서 모먼팀을 갖는 PID 역전파 알고리듬(PIDBPMT: PID Back-Propagation algorithm with Momentum Term)을 제안하여 모먼텀 항을 갖는 신경망 PID 제어기를 설계하였다. 그 제어기를 D.C 서보 모터를 구동원으로 하는 위치제어계에서 적용하여 시뮬레이션으로 그 성능을 검정하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.17-19
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• 2005

This paper considers the design and implementation of novel technique of speed estimation and control for IPMSM using learning mechanism-fuzzy neural network(LM-FNN) and artificial neural network (ANN) control. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new hybrid Intelligent control

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.714-716
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• 1995

This Paper presents a novel and systematic approach to a self-learning controller. The proposed controller is built on a neural network consisting of a standard back propagation (BNN) and approxinate reasoning (AR). The fuzzy inference and knowledge representation are carried out by the neural network structure and computing, instead of logic inference. An architecture similar to that used by traditional model reference adaptive control system (MRAC) is employed.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.113-117
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• 2002

PID controllers, which have been widely used in industry, have a simple structure and robustness to modeling error. But it is difficult to have uniformly good control performance in system parameters variation or different velocity command. In this paper, we propose a nonlinear adaptive PR controller based on an Immune feedback mechanism and a gradient descent teaming. This algorithm has a simple structure and robustness to system parameters variation. To verify performances of the proposed nonlinear adaptive PID controller, the speed control of nonlinear DC motor Is peformed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system parameters variation

• KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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• 제5C권3호
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• pp.138-142
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• 2005

In this paper, we compared recognition rates between NN(neural networks) and clustering method as a scheme of off-line PD(partial discharge) diagnosis which occurs at the stator coil of traction motor. To acquire PD data, three defective models are made. PD data for classification were acquired from PD detector. And then statistical distributions are calculated to classify model discharge sources. These statistical distributions were applied as input data of two classification tools, BP(Back propagation algorithm) and ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system) pre-processed FCM(fuzzy c-means) clustering method. So, classification rate of BP were somewhat higher than ANFIS. But other items of ANFIS were better than BP; learning time, parameter number, simplicity of algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.241-243
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• 1993

In this paper, a class of neural-network controllers with two inputs of error and error change, is applied to the position control of D.C. servo system. The proposed controller is learned by error back-propagating error information to compensate the weighting value using its previous derivatives and to decrease exponentially a series of self learning coefficients. Through the simulations and implementations, the effectiveness and superiority to the conventional fuzzy controller is proved.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1120-1122
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• 2005

인터넷의 급속한 보급으로 인해 데이터 전송 시 발생하는 공간상의 제약을 쉽게 극복 할 수 있게 되어 전 세계 어디서든지 데이터를 주고받을 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 웹기반의 장점을 살려서 그동안 실험 연구용으로 사용하던 서보시스템의 PID 제어방법을 인터넷을 기반으로 한 원격제어 시스템으로 구현하였다. 본 논문에서는 DC 서보 모터와 모터 제어 보드, NI사의 DAQ, PC로 시스템을 구현 하였다. UI(User Interface)는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 GUI(Graphical User Interface)로 DC 서보 모터의 제어와 작동상태의 모니터링이 용이하도록 하였고, 최적의 PID 이득값을 설정하여 원하는 속도 응답 특성이 양호한 제어를 할 수 있게 하였다. 더 나아가 PID 제어 방법을 원격 실시간의 가상 실습이 가능한 e-Learning에 적용 할 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.46.6-46
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• 2001

A servo gun welding system having a AC servo motor and a PC control system is presented for the improvement of quality control in the spot welding. The spot welding process is composed of the press stage, the weld stage, and the hold stage. The changes of gun press forces according to three stages in the spot welding process are controlled and measured through the load cell in order to know the influence on the welding quality. The relation between the measured force changes according to three stages and welding qualities is also implemented on the multilayer perceptrons, one of supervised learning method of neural network, which are powerful for realization of complex mapping characteristics. The estimated results and ...

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.400-402
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• 2012

서비스 로봇이 인간과의 상호작용을 하기 위해서는 상호작용에 필요한 동작들을 학습할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서비스 로봇에게 동작 학습을 시키기 위한 모방학습 프레임 워크의 구축에 관한 연구를 진행한다. 모방학습에는 로봇이 행동을 수행하기 위한 모터 프리미티브가 필요하므로 본 연구에서는 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모터 프리미티브를 데이터 파일로 저장 하여 로봇에게 전송하면 로봇이 스스로 모터 프리미티브를 수행하도록 하는 모터 프리미티브 생성 시스템을 설계한다.