• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.907-915
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• 2002

We present a state-space approach to design a passivity-based dynamic output feedback control of a finite collection of non-square linear systems. We first determine a squaring gain matrix and an additional dynamics that is connected to the systems in a feedforward way, then a static passivating (i.e. rendering passive) control law is designed. Consequently, the actual feedback controller will be the static control law combined with the feedforward dynamics. A necessary and sufficient condition for the existence of the parallel feedfornward compensator (PFC) is given by the static output feedback fomulation, which enables to utilize linear matrix inequality (LMI). The effectiveness of the proposed method is illustrated by some examples including the systems which can be stabilized by the proprotional-derivative (PD) control law.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.59-70
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• 1995

Output performance improvement using fuzzy logic to the conventional control scheme for a magnetic levitation system is presented in this paper, Adverse characteristics of nonlinearity, unstability, system parameter variation, etc, in the levitation system are partially overcome by the general fuzzy control action. Using a PD type compensator, a coarse framework of output performance is provided to the levitation system. Then a fine regulation to the output performance requirement is obtained by the natural description of the control action in the form of fuzzy logic controller. This control action soothes the adverse characteristics of the levitation system. In this way a better output performance can be obtained in a real time experiment.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1209-1218
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• 2016

4대의 전동실린더를 이용하여 대형 유리판과 같은 부하를 신속하고 안전하게 이송하기 위해서는 동기오차가 허용된 범위 내에서 지속적으로 유지되어야 한다. 본 연구에서는 4대 이상의 전동실린더 간의 동기화에 적용 가능한 동기제어기법이 제안된다. 이 동기제어시스템은 디커플링 구조에 기반을 두고 있으며, 기준모델, 위치제어기 그리고 동기제어기로 구성된다. 기준모델은 각각의 실린더에 대해 상호 분리된 동기오차와 제어입력의 계산이 가능하도록 한다. I-PD형의 위치제어기는 각 실린더가 오버슈트와 입력포화를 일으키지 않고 지령을 추종하도록, 그리고 진상보상기형의 동기제어기는 루프정형을 통해 안정적으로 정밀한 동기가 되도록 설계 된다. 끝으로 토크외란이 인가된 상태에서도 4개의 실린더가 신속하고 안정적으로 동기를 유지하면서 목표지점에 도달됨을 시뮬레이션으로 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권4호
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• pp.189-197
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• 2003

The problem of designing a parallel feedforward compensator (PFC) is considered for a class of non-square linear systems such that the closed-loop system is strictly passive. If a given square system has (vector) relative degree one and is weakly minimum phase, the system can be rendered passive by a state feedback. However, when the system states are not always measurable and the given output is considered, passivation (i.e. rendering passive) of a non-minimum phase system or a system with high relative degree cannot be achieved by any other methodologies except by using a PFC. To passivate a non-square system we first determine a squaring gain matrix and design a PFC such that the composite system has relative degree one and is minimum phase. Then the system is rendered strictly passvie by a static output feedback law. Necessary and sufficient conditions for the existence of the PFC and the squaring gain matrix are given by the static output feedback formulation, which enables to utilize linear matrix inequality (LMI). As an application of the scheme, an alternative way of replacing the role of velocity measurements is provided for the PD-control law of a convey-crane system.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2008

In this paper, experimental studies of a neural network (NN) control technique for non-model based position control of the x-y table robot are presented. Decentralized neural networks are used to control each axis of the x-y table robot separately. For an each neural network compensator, an inverse control technique is used. The neural network control technique called the reference compensation technique (RCT) is conceptually different from the existing neural controllers in that the NN controller compensates for uncertainties in the dynamical system by modifying desired trajectories. The back-propagation learning algorithm is developed in a real time DSP board for on-line learning. Practical real time position control experiments are conducted on the x-y table robot. Experimental results of using neural networks show more excellent position tracking than that of when PD controllers are used only.