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신경회로망을 이용한 PID구조를 갖는 자기동조제어기의 설계
Design of a Self-tuning Controller with a PID Structure Using Neural Network 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어, v.39 no.6 = no.288, 2002년, pp.1 - 8  

조원철 (慶尙北道 道立 慶道大學 電子科) ,  정인갑 (慶尙北道 道立 慶道大學 電子科) ,  심태은 (慶尙北道 道立 慶道大學 電子科)

초록
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본 논문에서는 시간지연이 존재하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있으며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 시스템에 적응하는 신경회로망을 이용한 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. 신경회로망은 제어기 파라미터를 추정하며 제어 출력은 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 적응 제어기와 비교하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a generalized minimum-variance self-tuning controller with a PID structure using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear system with nonminimum phase behavior and time delays. The neural network is used to estimate the controller parameters, and th...

주제어

#Generalized minimum-variance control   #Self tuning controller   #Neural network   #Direct adaptive controller   #Nonminimum phase system  

참고문헌 (15)

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  14. 조원철, 전기준 '최소분산 자기동조 PID 제어기,' 제어(자동화)시스템공학회논문지, 2권 1호, pp. 14-20, 1996년 3월 

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  15. L. Jin, P. N. Nikiforuk, and M. M. Gupta, 'Direct adaptive output tracking control using multilayered neural networks,' Proc. IEE, Pt. D., vol. 140, no. 6, pp. 393-398, 1996 

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