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논문 상세정보

신경회로망을 이용한 동적 시스템의 상태 공간 인식 모델

The State Space Identification Model of the Dynamic System using Neural Networks

초록

전통적인 동적 시스템의 제어에는 제어대상의 정확한 수학적 모델링이 필요하다. 그러나 동적 시스템의 모델링은 복잡한 상태방정식과 많은 제어파라메터들에 의해 매우 복잡한 계산과정을 필요로 한다. 그러므로, 본 논문에서는 신경회로망을 이용한 동적 시스템의 상태 공간 인식 모델을 제안하였으며, 제안된 신경회로망을 학습시키기 위하여 가우스-뉴턴 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 신경회로망 모델은 시소 시스템 인식문제를 컴퓨터 모이실험을 통해 효과적임을 보였다.

Abstract

The conventional control of dynamic systems needs accurate mathematical modeling of control systems. But the modeling of dynamic systems require very complex computation process due to complex state equation and many control parameters. Accordingly this paper proposes a state space identification model of the dynamic system using neural networks. The Gauss-Newton method is used to train the proposed neural network and the effectiveness of proposed method is verified through the computer simulation of the Seesaw system identification problem.

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참고문헌 (6)

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