• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.510-513
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• 2005

Due to the asymptotic property, deadbeat control can hardly be applied to the continuous time system control. But some delay element method can deal such a problem. Besides delay element method, well-known digital deadbeat control can be used by the aid of some smoothing elements. In this paper, 2nd order smoothing element is used for the smoothing of the digital deadbeat controller. And this element is argumented to the plant, and so control problem is to control the argumented system digitally. We simulated this control system using Matlab language and finally apply this algorithm to the rotary inverted pendulum system.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.108-113
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• 2004

점근특성 때문에 deadbeat제어는 연속계시스템에는 거의 적용이 불가능하다. 그러나 지연요소법은 이런 문제를 해결할 수 있다. 지연요소법외에도 잘 알려진 디지털 deadbeat제어가 평활요소를 추가하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 2차 평활요소를 디지털 deadbeat제어기에 사용한다. 그리고 이 요소는 플랜트에 확장되고 따라서 확장된 시스템을 디지털제어하게 된다. 이 제어시스템을 Matlab언어를 사용하여 회전형 도립진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1066-1073
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• 2014

이 논문은 변수가 변화하는 시스템의 새로운 최적제어 설계 방법에 관한 것이다. 이 문제를 다루는데 사용된 방법은 라그랑지 보간법과 근의 이동범위이다. 변수가 변화하는 범위 내에서 선택된 시스템의 최적제어기의 설계 변수를 근의 이동범위를 이용하여 상태가중행렬을 계산하고 상태가중행렬을 라그랑지 보간법으로 보간하여 최적제어기를 설계하였다. 모의실험을 통해 기존의 방식과 제안한 방법을 비교하고, 기존의 최적제어 설계법보다 제안한 방식이 더 좋은 결과가 얻어지는 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.136-138
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• 2006

Recently, network systems are widely used in several areas, and some considerable attentions have been directed to the Networked Control System(NCS). In NCS, network-induced delays are inevitable, and they sometimes degrade the performance of networked control systems to be a source of potential instability. In this paper, We proposes a compensation method for networked control system subject to network-induced delays by using a simple method, which is based on a sort of predictive strategy. To evaluate its feasibility and effectiveness, a real-time NCS for a rotary inverted pendulum is implemented via an Ethernet. Based on the experimental results. we show that the proposed simple method can be a practical and feasible solution to NCS design.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.139-142
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• 2018

최근, Industry과 IoT 기기의 보급으로 인하여 수많은 센서와 액추에이터, 모바일 기기 등이 Cyber-Physical System을 통해 네트워크와 연결되며, 더 효율적인 시스템을 요규한다. 이를 위하여, EdgeX와 SDN을 활용하여 빠르고 효율적인 네트워크 서비스를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 CPS 기반의 Reinforcement Learning을 활용한 Rotary Inverted Pendulum System을 통해 실시간으로 빠르고 안전한 네트워크 서비스를 제공할 수 CPS 아키텍처를 구현한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.768-773
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• 2012

Packet loss compensation techniques are increasingly important to stable remote control over wireless communication in WNCS (Wireless Networked Control Systems). Its time varying channels, limited bandwidth, interference, and poor signal not only leads to packet loss or latency, but also can negatively affect performance and system stability. This paper presents a compensation technique exploiting an EWMA (Exponentially Weighed Moving Average)-based value estimator to clarify the influence of packet loss on the overall WNCS behavior. As an example of actuator to be remotely controlled, a rotary-type inverted pendulum has been considered, and modeled. Performance evaluation results through Matlab/Simulink and Truetime co-simulation confirm the superiority of the proposed value estimation method over previous approaches.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.306-307
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• 2007

본 논문은 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA)을 이용하여 회전형 역 진자 시스템의 최적 Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. 탐색 공간이 크거나 복잡한 최적해 탐색문제에 대해 조기 수렴 문제를 내제하고 있는 기존의 유전자 알고리즘의 해결방안으로 병렬 유전자 알고리즘이 개발되었으며, HFCGA는 병렬 유전자 알고리즘의 한 구조이다. 본 논문에서는 회전형 역 진자 시스템에 대해 LQR 제어기와 유사한 형태의 Fuzzy 제어기를 구성하고, HFCGA를 이용하여 최적의 제어기 파라미터들을 구한다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 공정에 적용하여 LQR 제어기와 설계된 제어기의 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.532-538
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• 1998

In this paper, a new adaptive fuzzy inference method using neural network based fuzzy reasoning is proposed to make a fuzzy logic control system more adaptive and more effective. In most cases, the design of a fuzzy inference system rely on the method in which an expert or a skilled human operator would operate in that special domain. However, if he has not expert knowledge for any nonlinear environment, it is difficult to control in order to optimize. Thus, using the proposed adaptive structure for the fuzzy reasoning system can controled more adaptive and more effective in nonlinear environment for changing input membership functions and output membership functions. The proposed fuzzy inference algorithm is called adaptive neuro-fuzzy control(ANFC). ANFC can adapt a proper membership function for nonlinear plant, based upon a minimum number of rules and an initial approximate membership function. Nonlinear function approximation and rotary inverted pendulum control system ar employed to demonstrate the viability of the proposed ANFC.