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신경망을 이용한 비선형 시스템의 직접 제어

Direct Controller for Nonlinear System Using a Neural Network

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.14 no.12, 2013년, pp.6484 - 6487  

배철수 (관동대학교 정보통신공학과)

초록
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본 논문은 비선형 동적 신경망을 이용한 직접 제어에 관한 연구이다. 제어기는 근사화 제어와 신경망 보조제어 입력으로 구성되어 있다. 신경망 제어 입력은 출력 추적 오차를 더 줄이기 위해 보완 신호를 제공한다. 이 방법은 제어할 비선형 시스템의 종류에 많은 제한을 두지 않기 때문에 RBF 신경망을 이용하여 입력에 대해 안정적인 성능을 가지고 있다. 시뮬레이션 결과는 매우 효과적이며 비선형 시스템의 만족스러운 학습 성능을 증명하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper reports the direct controller for nonlinear plants using a neural network. The controller was composed of an approximate controller and a neural network auxiliary controller. The approximate controller provides rough control and the neural network controller gives the complementary signal...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • At present, methods for directly adjusting the control parameters based on the output error are not available. The work presented in this paper is a step toward direct adaptive control.

가설 설정

  • 1. It must be applicable to nonlinear plants, since there are already good methods of control for linear plants.
  • 2. It should not put too much restriction on the type of nonlinearity that it can handle.
  • 4. The system should be stable at least for the class of inputs it has been trained for.
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참고문헌 (8)

  1. J. Moody and C. J. Darken, "Fast learning in Networks of Locally-Tuned Processing Units," Neural Computation, Vol. 1, pp. 281-194, 1999 DOI: http://dx.doi.org/10.1162/neco.1989.1.2.281 

  2. D. Andes, B. Widrow, M. Lehr and E. Wan, "MR III:A Robust Algorithm for Training Analog Neural Networks" International Joint Conference on Neural Networks,1999 

  3. K. S. Narendra and K. Parthasarathy, "Identification and Control of Dynamical Systems Using Neural Networks" IEEE Trans on Neural Network Vol.1 No.1, pp.4-27, 2003 DOI: http://dx.doi.org/10.1109/72.80202 

  4. M. M. Gupta and D. H. Rao, "Dynamic Neural Units in the Control of Linear and Nonlinear Systems," In Proceedings of the International Joint Conf. On Neural Networks, June 2004, pp.100-105 DOI: http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.1992.226977 

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  6. Howard Demuth, Mark Beale, "Neural Network ToolBox for Use with MATLAB," The MathWorks Inc., 2006 DOI: http://dx.doi.org/10.1080/00207179208934272 

  7. Chen S, Billing S A, "Grant P M. Recursive Hybrid Algorithm for Nonlinear System Identification using Radial Function Network," Int. J Control, 2007, 55(5):1051-1070 

  8. Ho-sik Park, Kee-hwan Nam, Ha-Young Cheong, Han-Byeol Bae, Cheol-Soo Bae. "Directions Detection of Object using Neural Network," The Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology, pp. 256-259, Vol 4, No2, 2011 

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