• 한국통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.945-954
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• 1990

로보트 팔이 컨베이어를 추적하는 강인한 적응제어계를 작업좌표에서 설계하였다. 제안한 설계방식은 모델규범형 설계방식과 Popov의 초안정정리를 기본으로 하였고 보조입력을 사용하여 Lyapunov 함수 V(t)와 시간미분 V와의 比의 크기를 크게하여 속응성을 좋게하여 과도특성을 개선하였다. 설계변수{lambda} 와 하중함수 $L_K$에서 $L_K$의 값이 {lambda}의 값보다 작은 경우에는 계통이 안정하나 $L_K$의 값이 {lambda}의 값보다 큰 경우에는 계통이 불안정하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권5호
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• pp.34-41
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• 2023

본 논문은 최근 각광받고 있는 소형 무인항공기에 결빙효과와 윙락 불확실성을 적용하고 여러 제어기법을 활용하여 자세 제어 시뮬레이션 수행하였으며 그 결과를 다룬다. 먼저 선정 기체인 BWB 형태의 소형 무인 항공기인 Skywalker X8 기체의 기본 형상과 결빙효과가 적용된 형상에 대하여 선형화를 수행하였다. 이후 MATLAB SimulinkⓇ를 활용하여 외란 관측기 기반 PID 제어, 모델 참조 적응 제어, 모델 예측 제어기법을 사용하여 기본 형상과 결빙효과가 적용된 형상에 대하여 roll 및 pitch 자세 제어 시뮬레이션을 수행한다. 또한, 기존 연구에서 진행되지 않았던 윙락 불확실성을 결빙이 적용된 형상에 동시 적용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 각 제어기법의 성능을 비교 분석하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권3호
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• pp.117-123
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• 2000

A new control method for precision robust position control of a PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) using asymptotically stable adaptive load torque observer is presented in the paper. Precision position control is obtained for the PMSM system approximately linearized using the field-orientation method. Recently, many of these drive systems use the PMSM to avoid backlashes. However, the disadvantages of the motor are high cost and complex control because of nonlinear characteristics. Also, the load torque disturbance directly affects the motor shaft. The application of the load torque observer is published in [1] using fixed gain. However, the motor flux linkage is not exactly known for a load torque observer. There is the problem of uncertainty to obtain very high precision position control. Therefore, a model reference adaptive observer is considered to overcome the problem of unknown parameter and torque disturbance in this paper. The system stability analysis is carried out using Lyapunov stability theorem. As a result, asymptotically stable observer gain can be obtained without affecting the overall system response. The load disturbance detected by the asymptotically stable adaptive observer is compensated by feedforwarding the equivalent current which gives fast response. The experimental results are presented in the paper using DSP TMS320c31.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.65-71
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• 1997

신경 회로망의 출현으로 비선형 시스템 모델링에 대한 관힘이 다시 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 동적으로 인식하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling) 일고리즘을 사용한 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)을 제안한다. GMDH를 사용한 동적 시스템의 인신은 일렬의 입/출력 데이타를 인가하여 필요한 계수들의 집합을 동적으로 산출함으로써 훈련시킨다. 또한 DPNN을 이용하여 비선형 시스템을 제어하기 위해, MRA(Model Reference Adaptive Control)를 설계한다. 결과에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 DPNN을 사용한 모델링과 제어가 잘 수행됨을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1169-1172
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• 1995

In this paper, the external force control and hybrid force control algorithms are proposed to apply Deburring process. the purpose of adjust which can be implemented to on unknown environments, adaptive control law(MRAC) is adopted. IF a model system is given, the plant system can be controlled on the way which we will introduce to. We showed the validation and the possibility of Deburring process with multi-dimensional force control through experiments. the experimental result show the validity of Deburring in the robot manipulator.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.53-61
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• 2006

본 논문은 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위한 적응 퍼지-뉴로 제어기를 제시한다. 이 알고리즘의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용하는 퍼지-신경회로망 제어기에 기초한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기는 신경회로망의 학습패턴과 같은 퍼지 룰을 사용하고 또한 지령값과 실제값 사이의 오차를 최소화하기 위하여 신경회로망의 뉴런사이의 하중을 역전파 알고리즘 방법을 사용하여 조절한다. 적응 기준 모델 설계는 기준모델의 출력과 전동기 속도 사이의 오차와 오차 변화분을 기초로 한 퍼지 로직에 의하여 실행되는 적응 메카니즘을 제시한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에 대한 분석으로 평가한다. 제안한 제어시스템의 실험 결과는 고성능과 파리미터 변동과 정상상태 정확성, 순시응답의 강인성을 가진다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제3권4호
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• pp.552-563
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• 2005

In this paper, we propose a wavelet based fuzzy neural network (WFNN) based direct adaptive control scheme for the solution of the tracking problem of mobile robots. To design a controller, we present a WFNN structure that merges the advantages of the neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our WFNN structure is to realize the process of fuzzy reasoning of the wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. In our control system, the control signals are directly obtained to minimize the difference between the reference track and the pose of a mobile robot via the gradient descent (GD) method. In addition, an approach that uses adaptive learning rates for training of the WFNN controller is driven via a Lyapunov stability analysis to guarantee fast convergence, that is, learning rates are adaptively determined to rapidly minimize the state errors of a mobile robot. Finally, to evaluate the performance of the proposed direct adaptive control system using the WFNN controller, we compare the control results of the WFNN controller with those of the FNN, the WNN and the WFM controllers.

• 대한전자공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.78-83
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• 1984

Hyperstability 이론에 의한 연속시간 시스템의 제어 알고리즘을 이산시간 선형시변 시스템의 적응제어에 직접 이용하여 시스템의 설계를 간단하게 하였다. 기준인력으로서 계단함수와 램프함수를 인가하여 설계된 시스템의 동작특성을 조사해 본 결과 공정의 출력이 모델의 출력에 적응함을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.77-78
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• 2008

This paper presents to control speed of induction motors with uncertainties. We use an adaptive backstepping controller with fuzzy neural networks(FNNs) and model reference adaptive system(MRAS) at Indirect vector control method. The adaptive backstepping controller using FNNs can control speed of induction motors even we have a minimum of information. And this controller can be used to approximate most of uncertainties which are derived from unknown motor parameters, load torque such as disturbances. MRAS estimates to rotor resistance and also can find optimal flux to minimize power losses of Induction motor. Indirect vector PI current controller is used to keep rotor flux constant without measuring or estimating the rotor flux. Simulation and experiment results are verified the effectiveness of this proposed approach.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2279-2284
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• 2005

Generally, biped walking is difficult to control because it is a nonlinear system with various uncertainties. In this paper, we design a robust control system based on sliding-mode control (SMC) of 5-link biped robot using the wavelet neural network(WNN), in order to improve the efficiency of position tracking performance of biped locomotion. In our control system, the WNN is utilized to estimate uncertain and nonlinear system parameters, where the weights of WNN are trained by adaptive laws that are induced from the Lyapunov stability theorem. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified by computer simulations.