• Earthquakes and Structures
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• 제21권6호
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• pp.577-585
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• 2021

In this research, a neural network (NN) method was developed, which combines H-infinity and fuzzy control for the purpose of stabilization and stability analysis of nonlinear systems. The H-infinity criterion is derived from the Lyapunov fuzzy method, and it is defined as a fuzzy combination of quadratic Lyapunov functions. Based on the stability criterion, the nonlinear system is guaranteed to be stable, so it is transformed to be a linear matrix inequality (LMI) problem. Since the demo active vibration control system to the tuning of the algorithm sequence developed a controller in a manner, it could effectively improve the control performance, by reducing the wind's excitation configuration in response to increase in the cost efficiency, and the control actuator.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.67-76
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• 2014

최근 다양한 모션 센서를 이용해서 실제 사용자의 동작을 인식하는 체감형 스포츠 게임에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 체감형 게임 플레이를 지원하는 배드민턴 게임의 구현에 필요한 핵심 요소 기술인 스윙 모션의 인식과 셔틀콕의 궤적 계산 방법을 제안한다. 사용자가 스마트폰을 손에 쥐고 배드민턴 스윙을 하면, 스마트폰에 내장된 가속도 센서가 발생시키는 모션신호를 다우비시 필터를 이용해서 특징벡터로 변환하고, 이를 k-NN 기반의 인식을 통해서 스윙 타입을 알아낸다. 본 논문에서 제안한 스윙 모션 인식 방법을 이용하면, 상용 모션 콘트롤러를 구입하지 않아도 체감형 배드민턴 게임을 즐길 수 있는 장점이 있다. 배드민턴 셔틀콕은 그 모양의 특징으로 인해 독특한 비행 궤적을 가지고 있기에, 단순한 힘과 속도에 관한 물리 법칙으로는 그 궤적을 표현하기 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 바람의 영향을 고려한 배드민턴 셔틀콕의 비행 궤적 계산 방법을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.620-626
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• 2004

For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권5호
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• pp.537-542
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• 2002

최근에, 자동화 크레인 제어 시스템은 빠른 속도와 신속한 수송이 요구되어 지고 있다. 따라서, 컨테이너가 초기좌표에서 최종좌표로 이동될 때 컨테이너 경로는 최소시간에 흔들림 없이 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 최종 좌표까지 이동에서 충돌을 피하기 위하여 충돌방지 경로를 계산하였다. 그리고, 정확한 주행 제어를 위해서 신경회로망 예측 PID제어기를 구성하였다. 제안된 예측제어 시스템은 PID 파라미터를 생산하기 위하여 신경회로망 예측기, PID 제어기 그리고 신경회로망 자기 동조기로 구성하였다 크레인 시스템을 통한 시뮬레이션 분석에서 다른 기존의 제어기들 보다 우수한 제어 수행을 증명하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.113-119
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• 2002

최근에, 자동화 크레인 제어 시스템은 빠른 속도와 신속한 수송이 요구되어 지고 있다 컨테이너 야드 내에서 크레인 시스템의 동작 동안, 스프레더에 매달린 컨테이너의 흔들림은 최소화로 되도록 크레인의 트롤리 위치와 와이어 로프 길이 제어가 필요하다. 크레인 시스템에서 자동 주행 제어 기술과 흔들림 방지 기술을 사용하여 무인 자동화 제어 시스템의 개발을 할 수 있는 핵심 기술이다. 그 결과 우리는 트랜스퍼 크레인 시스템 제어에서 자동 주행 제어를 위한 제어기를 설계하였다. 크레인 시스템을 통한 시뮬레이션 분석에서 다른 기존의 제어기들보다 우수한 제어 수행을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.71-80
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• 1996

본 논문은 진화연산 중 실수값 탐색에 유리한 진화전략(Evolution Strategies)을 이용하여 대표적인 비선형 시스템인 도립전자(Inverted Pendulum)의 안정화 및 위치제어를 실현한다. 도립진자의 제어입력은 진자의 상태변수 x, $, $, $ 의공간을 나누어 그 공간에해당되는 염색체의 원소가 된다. 일바적으로 염색체의 길이가 길어지면 최적의해를 탐색하기 위한 진화시간은 길어진다. 따라서 본 논문에서는 진화속도를 개선하기 위하여, 서로 대칭이 되는 진자의 구간에 대해서는 제어입력을 따로 구하지 않고 그 제어입력의 부호만 바꾸어 주는 방식을 채용하여 상태공간을 반으로 줄이는 방법을 제안하였으며, 진자의 수레가 제어 목표점에서 멀리 떨어져 있는 경우와 가까이 있는 경우로 나누어, 염색체의 진화과정을 2단계에 걸쳐 수행하게 함으로써 염색체의 진화속도의 개선은 몰룬 시스템 전체의 성능을 향상시켰다. 또 하나의 방법으로 신경회로망과 진화전략을 융합한 방법을 제안하고, 제안한 제어방식은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.

• Advances in concrete construction
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• 제13권5호
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• pp.385-394
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• 2022

Recently, an increasing number of cutting-edged studies have shown that designing a smart active control for real-time implementation requires piles of hard-work criteria in the design process, including performance controllers to reduce the tracking errors and tolerance to external interference and measure system disturbed perturbations. This article proposes an effective artificial-intelligence method using these rigorous criteria, which can be translated into general control plants for the management of civil engineering installations. To facilitate the calculation, an efficient solution process based on linear matrix (LMI) inequality has been introduced to verify the relevance of the proposed method, and extensive simulators have been carried out for the numerical constructive model in the seismic stimulation of the active rigidity. Additionally, a fuzzy model of the neural network based system (NN) is developed using an interconnected method for LDI (linear differential) representation determined for arbitrary dynamics. This expression is constructed with a nonlinear sector which converts the nonlinear model into a multiple linear deformation of the linear model and a new state sufficient to guarantee the asymptomatic stability of the Lyapunov function of the linear matrix inequality. In the control design, we incorporated H Infinity optimized development algorithm and performance analysis stability. Finally, there is a numerical practical example with simulations to show the results. The implication results in the RMS response with as well as without tuned mass damper (TMD) of the benchmark building under the external excitation, the El-Centro Earthquake, in which it also showed the simulation using evolved bat algorithmic LMI fuzzy controllers in term of RMS in acceleration and displacement of the building.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.94-104
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• 2000

차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다