• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권11호
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• pp.619-625
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• 2003

We proposed an optimum PID controller design method of the Smith Predictor It can be applied to various processes. The real process is approximated via the second order plus time delay model (SOPTD) whose parameters are specified through a model reduction algorithm. We already proposed a new model reduction method that considered four point in the Nyquist curve to reduced the steady state error between the real process model and the reduced model using the gradient decent method and the genetic algorithms. In addition, the Smith predictor is used to compensate time delay of the real process model. In this paper, the new optimum parameter tuning algorithm for PID controller of the Smith Predictor is proposed through ITAE as performance index. The Simulation results show the validity and improvement of performance for various processes.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권1호
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• pp.9-15
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• 2003

To improve the performance of PID controller of high order systems by model reduction, we proposed two model reduction methods. One, Original model with two point $({\angle}G(jw)=\;-{\pi}/2,\;-{\pi})$ in Nyquist curve used gradient base method and genetic algorithm. The other, Original model without two point$({\angle}G(jw)=\;-{\pi}/2,\;-{\pi})$in Nyquist curve used to add very small dead time. This method has annexed very small dead time on the base model for reduction, and we remove it after getting the reduced model, and , we improved Smith-predictor for a dead-time compensator using genetic algorithms. This method considered four points$({\angle}G(jw)=0,\;-\pi/2,\;-\pi,\;-3\pi/2)$ in the Nyquist curve to reduce steady state error between original and reduced model. It is shown that the proposed methods have more performance than the conventional method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.444-451
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• 2007

In this paper, we propose an improved reduction model and a reduction model-based hybrid smith-predictor fuzzy controller. The transient and steady-state responsed of the reduction model was evaluated. In tuning the controller, the parameters of PID and the factors fuzzy controllers were obtained from the reduced model and by using genetic algorithms, respectively. Simulation examples demonstrated a better performance of the proposed controller than conventional ones.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.73-79
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• 2009

운동하는 물체를 제어하기 위한 제어이론은 디지털 컴퓨터(임베디드시스템)를 이용하여 복잡한 신경망 이론, 인공지능 이론, 비선형 모델 예측 제어 이론등이 제어기 설계 단계에서 구현되고 있다. 비행제어 시스템의 비선형 모델 예측 제어 예측기는 구현하는 컴퓨터의 성능과 각종 모듈의 응용프로그램을 하드실시간(Hard Real-Time)으로 처리할 수 있도록 응답 시간을 충족 하여야 한다. 이와 동시에 제어 시스템에의 성능을 충분히 발휘할 수 있는 정확성도 고려하여야 한다. 수학적 영역에서의 오류는 전체 알고리즘 구현에 영향을 준다. 그러나 이러한 수학적 오류 발생 요인은 예측기에서 생성되는 파라미터에서 최종 정확도 계산에 가끔 고려하지 않는다. 본 논문에서는 비행체 제어를 위한 디지털 제어 시스템에서 하드실시간 하중제어 모델 예측기를 구현하고, 알고리즘의 응답시간을 살펴본다. 또한 이에 따른 정밀도를 보장하는 고효율 예측기를 구현하는 알고리즘을 살펴본다. 예측기는 하중 제어 모델에서 오일러 방법, Heun 방법, Runge-kutta 방법, 테일러 방법의 수치적분 알고리즘을 사용하여 구현된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.15-19
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• 2005

시간지연이 존재하는 시스템의 제어기 설계에 많이 사용되는 Smith Predictor는 플랜트와 모델이 완전히 일치해야만 특성방정식에서 시간지연을 제거 할 수 있기 때문에 실제 공정에서는 적용하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 Smith Predictor의 모델을 플랜트와 일치한 식이 아닌 시간지연을 포함한 2차식 형태로 제안하여 큰 시간지연에서의 응답특성을 향상 시켰다. PI 제어기의 적분상수의 범위를 제안하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.238-245
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• 2021

본 연구에서는 LSTM 모델을 활용하여 낙동강 하구역의 DO 농도 예측을 위한 최적 모델 조건과 적합한 예측변수를 찾기 위한 Case study를 수행하였다. 모델 매개변수 case study 결과, Epoch = 300과 Sequence length = 1에서 상대적으로 높은 정확도를 보였다. 예측변수 case study 결과, DO와 수온을 예측변수로 했을 때 가장 높은 정확도를 보였으며, 이는 DO 농도와 수온의 높은 상관성에 기인한 것으로 판단된다. 상기 결과로부터 낙동강 하구역의 DO 농도 예측에 적합한 LSTM 모델 조건과 예측변수를 찾을 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1992년도 제2회 정기총회 및 추계학술 발표회 발표논문 초록
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• pp.6-6
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• 1992

This work deals with nonlinear least squares method for estimating unknown universial constants C in a computer simulation code real experimental data(or database) and computer simulation data. The best linear unbiased predictor based on a spatial statistical model is fitted from the computer simulation data. Then nonlinear least squares estimation method is applied to the real data using the fitted prediction model(or simulation predictor) as if it were the true simulation model. An application to the computational nuclear fusion device is presented.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.25-32
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• 2007

본 논문은 시간 응답을 과도응답과 정상상태 응답으로 분류하여 1차의 지연시간을 포함한 공정을 동정하는 새로운 모델링 방법을 제시했다. 먼저 공정의 입.출력 데이터를 분석하여 공정의 상태를 정상상태 응답과 과도상태 응답으로 분류한다. 그 다음 최소 자승법을 사용하여 정상상태 응답은 하나의 1차의 지연시간을 갖는 공정으로 추정하고, 과도상태 응답은 여러 개의 모델로 나누어 모델링 한다. 최적의 PID 동조법으로는 지연시간을 보상하는 Smith- Predictor 구조에 성능지수 ITAE값이 최소가 되도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 다양한 공정에 대하여 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여, 모델축소 방법의 정확성 및 제어기 성능의 개선을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.272-279
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• 1997

In this paper, a fuzzy generalized predictive control (FGPC) for non-linear plants is proposed. In the proposed method, the receding horizon control is applied to the control part, while fuzzy systems are used for the predictor part. It is suggested that the fuzzy predictor is time-varying affine with respect to input variables for easy computation of control inputs. Since the receding horizon control can be obtained only with a predictor instead of a plant model, the fuzzy predictor is obtained directly from input-output data without identifying a plant model. A parameter estimation algorithm is used for identifying the fuzzy predictor. The control inputs of the FGPC are computed by minimizing a receding horizon cost function with predicted plant outputs. The proposed controller has a similar architecture to the generalized predictive control (GPC) except for the predictor synthesis method, and thus may possess inherent good properties of the GPC. Computer simulations show that the performance of the FGPC is satisfactory.

• 전기학회논문지
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• 제57권8호
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• pp.1447-1453
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• 2008

In this paper, we proposed to improve performance of the design of a cascade controller with the smith-predictor structure. The parameters of controller in the inner loop are determined to minimize the integral of time multiplied by the absolute value of error (ITAE) value of performance Index. The controller of outer loop and parameters of Smith-Predictor can be obtain using reduction model. The model reduction is considered that it is the transient response and the steady-state response through the use of nyquist curve. Simulation examples are given to show the better performance of the proposed method than conventional methods.