• 제목/요약/키워드: nonlinear feedforward logic

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계층 구조의 비선형 피드포워드 수열 발생기 (Layered Nonlinear feed-forward Sequence Generator)

  • 은유창;홍윤표;진석용;송홍엽
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권5C호
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    • pp.595-600
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    • 2004
  • 선형복잡도(linear complexity)가 크고 균형(balance) 특성이 좋은 수열은 스트림 암호(stream cipher) 또는 보안성이 요구되는 대역 확산 통신(spread spectrum communication) 등에 이용될 수 있다. 이러한 수열을 발생하기 위하여, 최대길이 수열(m-sequence)을 계층 구조의 비선형 피드포워드 로직(NLFFL; Non-Linear Feed-Forward Logic) 필터 함수에 통과 시켜 랜덤 수열을 얻는 방법이 Groth에 의해 제안되었다. 본 논문에서는 Groth의 계층 구조를 변형하여 Langford 연결법과 같은 특별한 비선형 연결 방법 없이도 잡음 특성이 좋은 수열을 발생시킬 수 있는 방법을 제시한다.

진화 연산 알고리즘과 퍼지 논리를 이용한 고속 열처리 공정기의 제어기 설계 (Design of Controller for Rapid Thermal Process Using Evolutionary Computation Algorithm and Fuzzy Logic)

  • 황민웅;도현민;최진영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.37-47
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    • 1998
  • 본 논문은 진화 연산 알고리즘과 퍼지 로직을 이용하여 고속 열처리 공정기의 웨이퍼 온도를 제어하는 제어기 설계 방법을 제안한다. 전체 제어기는 기준 온도의 정상 상태의 추종을 위한 앞먹임 정적 제어기, 과도 상태의 추종을 위한 앞먹임 동적 제어기, 그리고 온라인 상에서 모델링 오차나 외란을 극복하기 위한 되먹임 오차 제어기로 구성된다. 앞먹임 제어기들은 퍼지 로직을 이용하여 모든 동작점에서 제어 입력을 구해주는 전역적 비선형 제어기로 구성된다. 각 제어기들의 제어 파라미터는 진화 연산 알고리즘을 이용하여 추정되므로 수학적 모델식을 모르는 경우에도 제어기를 설계할 수 있는 장점이 있다. 끝으로 모의 실험을 통하여 제어기의 성능을 검증한다.

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뉴로-퍼지 제어기를 이용한 원형 역진자 시스템의 제어 (The Control of the Rotary Inverted Pendulum System using Neuro-Fuzzy Controller)

  • 이주원;채명기;이상배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.45-49
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    • 1997
  • In this paper, we controlled a Rotary Inverted Pendulum System using Neuro-Fuzzy Controller(NFC). The inverted pendulum system is widely used as a typical example of an unstable nonlinear control system which is difficult to control. Fuzzy theory have been because membership functions and rules of a fuzzy controller are often given by experts or a fuzzy logic control system. This controller is a feedforward multilayered network which integrates the basic elements and functions of a tradtional fuzzy logic controller into a connectionist structure which has distributed learning abilities. Such NFC can be constructed from training examples by learning rule, and the structure can be trained to develop fuzzy logic rules and find optimal input/output membership functions. Using this controller, we presented the results that controlled a Rotary Inverted Pendulum System and the associated algorithms.

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The Design and Simulation of a Fuzzy Logic Sliding Mode Controller (FLSMC) and Application to an Uninterruptible Power System Control

  • Phakamach, Phongsak;Akkaraphong, Chumphol
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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    • pp.389-394
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    • 2004
  • A Fuzzy Logic Sliding Mode Control or FLSMC for the uninterruptible power system (UPS) is presented, which is tracking a sinusoidal ac voltage with specified frequency and amplitude. The FLSMC algorithm combines feedforward strategy with the Variable Structure Control (VSC) or Sliding Mode Control (SMC) and fuzzy logic control. The control function is derived to guarantee the existence of a sliding mode. FLSMC has an advantage that the stability of FLSMC can be proved easily in terms of VSC. Furthermore, the rules of the proposed FLSMC are independent of the number of system state variables because the input of the suggested controller is fuzzy quantity sliding surface value. Hence the rules of the proposed FLSMC can be reduced. The simulation results illustrate that the purposed approach gives a significant improvement on the tracking performances. It has the small overshoot in the transient and the smaller chattering in the steady state than the conventional VSC. Moreover, its can achieve the requirements of robustness and can supply a high-quality voltage power source in the presence of plant parameter variations, external load disturbances and nonlinear dynamic interactions.

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비선형 패턴 분류를 위한 FPGA를 이용한 신경회로망 시스템 구현 (Implementation of a Feed-Forward Neural Network on an FPGA Chip for Classification of Nonlinear Patterns)

  • 이운규;김정섭;정슬
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제45권1호
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    • pp.20-27
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    • 2008
  • 본 논문에서는 비선형 패턴 분류를 위해 FPGA 칩에 신경회로망을 구현하였다. 병렬처리 연산을 위해 순방향 신경회로망이 구현 되었다. 신경망의 학습을 off-line으로 한 다음에 가중치 값들을 저장하여 사용한다. 예로서, AND와 XOR 논리의 패턴 구분이 수행된다. 실험결과를 통해 FPGA에 구현된 신경회로망이 잘 작동하는 것을 검증하였다.

A Direct Adaptive Fuzzy Control of Nonlinear Systems with Application to Robot Manipulator Tracking Control

  • Cho, Young-Wan;Seo, Ki-Sung;Lee, Hee-Jin
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제5권6호
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    • pp.630-642
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    • 2007
  • In this paper, we propose a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) for MIMO nonlinear systems whose structure is represented by the Takagi-Sugeno fuzzy model. The adaptive law of the MRAFC estimates the approximation error of the fuzzy logic system so that it provides asymptotic tracking of the reference signal for the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal. To verify the validity and effectiveness of the MRAFC scheme, the suggested analysis and design techniques are applied to the tracking control of robot manipulator and simulation studies are carried out. In the control design, the MRAFC is combined with feedforward PD control to make the actual joint trajectories of the robot manipulator with system uncertainties track the desired reference joint position trajectories asymptotically stably.