• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1574-1580
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• 2008

본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실성 등이 존재하는 자동화 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 있도록 하기 위해 동적 신경망 처리기(DNP)인 신경망 제어기를 설계하였다. 자동화 설비시스템에서 부품의 조립, 가공 등 복잡하고 정교한 임무를 수행시키기 위해서는 end-effector의 이동경로 궤적에 대한 추적제어 뿐만 아니라 목표물에 대하여 접촉하는 힘의 궤적에 대한 추적 제어가 필수적이다. 또한 자동화 설비시스템에서 플랜트의 역기구학적인 좌표변환을 계산하기 위한 학습구조를 개발하였으며, DNP가 이용될 수 있는 예를 설명하였다. 제안된 동적 신경망인 DNP의 구조와 학습 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통해 학습 성능을 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1597-1600
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• 2010

본 논문은 비선형 동적 신경망을 이용하여 직접 제어에 관한 연구이다. RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 매우 효과적이며 비선형 시스템의 만족스러운 학습 성능을 증명하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권2호
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• pp.133-142
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• 2023

The large process plant is currently implementing predictive maintenance technology to transition from the traditional Time-Based Maintenance (TBM) approach to the Condition-Based Maintenance (CBM) approach in order to improve equipment maintenance and productivity. The traditional techniques for predictive maintenance involved managing upper/lower thresholds (Set-Point) of equipment signals or identifying anomalies through control charts. Recently, with the development of techniques for big analysis, machine learning-based AAKR (Auto-Associative Kernel Regression) and deep learning-based VAE (Variation Auto-Encoder) techniques are being actively applied for predictive maintenance. However, this predictive maintenance techniques is only effective during steady-state operation of plant equipment, and it is difficult to apply them during start-up and shutdown periods when rises or falls. In addition, unlike processes such as nuclear and thermal power plants, which operate for hundreds of days after a single start-up, because the pumped power plant involves repeated start-ups and shutdowns 4-5 times a day, it is needed the prediction and alarm algorithm suitable for its characteristics. In this study, we aim to propose an approach to apply the optimal predictive alarm algorithm that is suitable for the characteristics of Pumped Storage Power Plant(PSPP) facilities to the system by analyzing the predictive maintenance techniques used in existing nuclear and coal power plants.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.835-840
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• 2010

본 논문은 가변 구조 제어기의 단점인 도달영역에서의 파리미터의 불확실성과 외부 외란에 대한 민감성을 감소시키는 방안으로 DNP제어를 제시한다. 비선형 동적 매니퓰레이터를 통하여 시스템의 상태 궤적이 초기 위치에서부터 평형점에 이르기까지 외란과 파라미터의 불확실성에 강인하게 되며 아울러 목표 직각 좌표까지 도달시간 뿐만 아니라 평형점까지의 도달시간도 감소하게 되는 특성을 보이고자 한다. 제안된 제어 구조의 효과는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.3622-3625
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• 2009

본 논문은 고정 슬라이딩면을 갖는 가변 구조 제어기의 단점인 도달영역에서의 파리미터의 불확실성과 외부 외란에 대한 민감성을 감소시키는 방안으로 고정 슬라이딩면 대신 비선형 슬라이딩면을 제시한다. 비선형 슬라이딩면을 통하여 시스템 상태 궤적이 초기 위치에서부터 평형점에 이르기까지 외란과 파라미터의 불확실성에 강인하게 되며 아울러 고정 슬라이딩면까지의 도달시간 뿐만 아니라 평형점까지의 도달시간도 감소하게 되는 특성을 보이고자한다. 제안된 제어 구조의 효과는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.