• Structural Engineering and Mechanics
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• 제40권3호
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• pp.431-451
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• 2011

Time delay inevitably exists in active control systems, and it may cause the degradation of control efficiency or instability of the systems. So time delay needs to be compensated in control design in order to eliminate its negative effect on control efficiency. Today time delay in linear systems has been more studied and some treating methods had been worked out. However, there are few treating methods for time delay in nonlinear systems. In this paper, an active controller for a nonlinear and hysteretic building structure with time delay is studied. The nonlinear and hysteretic behavior of the system is illustrated by the Bouc-Wen model. By specific transformation and augmentation of state parameters, the motion equation of the system with explicit time delay is transformed into the standard state space representation without any explicit time delay. Then the fourth-order Runge-Kutta method and instantaneous optimal control method are applied to the controller design with time delay. Finally, numerical simulations and comparisons of an eight-story building using the proposed time-delay controller are carried out. Simulation results indicate that the control performance will deteriorate if time delay is not taken into account in the control design. The simulations also prove the proposed time delay controller in this paper can not only effectively compensate time delay to get better control effectiveness, but also work well with both small and large time delay problems.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권5호
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• pp.1-7
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• 2002

본 논문에서는 주어진 작업을 반복적으로 수행하는 시스템을 효과적으로 제어하기 위하여 확장된 형태의 직접학습제어방법을 제안한다. 직접학습제어는 기존의 반복학습제어에서, 원하는 출력에서의 작은 변화에 대해서도 학습과정을 처음부터 다시 수행해야 한다는 단점을 극복하기 위해 제안되었다. 이미 학습되어 있는 출력궤적과 특별한 비례(proportional)관계를 갖는 새로운 원하는 출력궤적이 주어졌을 때 직접학습제어를 이용하면 다시 반복학습과정을 수행할 필요없이 원하는 제어입력을 직접 구할 수 있다. 우선, 대부분의 기존의 직접학습제어방법은 단일 입출력 비선형 시스템의 상대차수가 1인 경우에만 적용 가능함을 보이고, 시스템의 상대차수에 대한 정보를 이용하여 상대차수가 1이상인 비선형 시스템에 적용할 수 있는 확장된 형태의 직접학습제어를 제안한다. 또한, 상대차수가 2이상인 임의의 비선형 시스템에 대하여 컴퓨터 모의실험을 수행하고 제안된 직접학습제어방법의 타당성 및 성능을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.271-274
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• 1998

This paper describes a new method for separation of the Volterra kernels which are identified by use of M-sequence. One of the authors has proposed a method for identification of Volterra kernels of nonlinear systems using M-sequence and correlation technique. When M-sequence are applied to a nonlinear systems, the cross-correlation function between the input and the output of the nonlinear systems includes cross-sections of high-order Volterra kernels. However, if various order Volterra kernels exixt on the obtained cross-correlation function, it is difficult to separate the Volterra kernels. In this paper, the authors show that the magnitude of Volterra kernels is maginified by the amplitude of M-sequence according to the order of Volterra kernels. By use of this property, each order Volterra kernels is obtained by solving linear equations. Simulations are carried out for some nonlinear systems. The results show that Volterra kernels can be separated in each order successfully by the proposed method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.144-150
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• 2002

본 논문에서는 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 효율적 제어를 위해 퍼지-신경망에 기반한 지연시간 보상기를 제안하였다. 제안된 제어시스템은 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)라고 불리는 두개의 퍼지-신경망으로 구성되며 이중 하나는 직-병렬 방식으로 동작하고 다른 하나는 병렬 방식으로 동작한다. 직-병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 응답을 추종하는 특성을 갖으며 병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 보상하기 위한 시스템 출력을 예측하는 기능을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 전형적인 Smith 예측기의 비선형 시스템에의 적용을 위한 확장이라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지연시간 보상기의 상세한 설계과정을 보였으며 또한 제안된 제어기 설계 기법의 유용성 화인을 위해 비선형 수치데이터에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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• pp.364-367
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• 1995

In this paper, a design method of learning flight control system via input matching is proposed. The proposed learning control system is a simple structure which has an artificial neural network and feedback mechanism, and it is a useful method to control nonlinear systems.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.491-495
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• 2016

We deal with the regulation problem of nonlinear systems with time-varying delays in both the states and input. A new state feedback controller with dynamic gains is developed based on matrix inequality and non-predictor methods. The proposed control scheme is analyzed using the Razumikhin theorem, and its effectiveness is demonstrated with simulation results.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.220-226
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• 2002

In this paper, we develop the intelligent digitally redesigned fuzzy controller for nonlinear systems. Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is used to model the nonlinear systems and a continuous-time fuzzy-model-based controller is designed based on the extended parallel-distributed-compensation(EPDC) method . The digital controllers are determined from existing analogue controllers. The proposed method provides an accurate and effective method for digital control of continuous-time nonlinear systems and enables us to efficiently implement a digital controller via the pre-determined continuous-time 75 fuzzy-model-based controller. We have applied the proposed method to the duffing forced oscillation system to show the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.183-186
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• 2002

In this paper, a predictive control method using wavelet neural network for chaotic nonlinear systems is presented. In our method, we use the adjusting method of the parameter for the training a wavelet neural network. The control signals are directly obtained by minimizing the difference between a reference signal and the output of a wavelet neural network. To verify the efficiency of our method, we apply it to the Duffing and the Henon system, which are a representative continuous and discrete time chaotic nonlinear system respectively.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.714-719
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• 1994

This paper proposes a method of suboptimal control for DC servomotor using a neural network. First we consider a nonlinear observer which is constructed by using an approximated linear dynamics of the nonlinear system and a, neural network. The reccurent neural network is used for the learning of the dynamical system. Next we consider the nonlinear observer. Then, we apply the observer output to nonlinear optimal regulator and confirm the effectiveness by applying the method to the inverse pendulum system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.85-90
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• 2003

본 논문에서는 퍼지모델을 이용하여 비선형 시스템을 위한 적응 PID 제어기 설계 방법을 제안한다. TSK 퍼지모델을 이용하여 제어 입력의 오차를 예측하고 그 오차로부터 PID제어기의 파라미터를 적응시킨다. TSK 퍼지모델 또한 플랜트의 실제 출력과 모델 출력을 비교하여 모델 파라미터의 적응이 가능하도록 하였다. 제안된 방법으로 비선형의 플랜트에 대한 모호성, 파라미터의 변화 등에 적응할 수 있는 PID 제어기의 설계가 가능하였다. 그리고 몇 개의 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 유용성도 확인되었다.