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Neuro-Fuzzy System 제어기술 개발
Development of Intelligent Control System using Neuro-Fuzzy Technology 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국과학기술연구원
Korea Institute Of Science and Technology
연구책임자 김광배
참여연구자 최주엽 , 윤태웅 , 김권호 , 최익 , 송중호 , 유범재 , 구세완 , 이현원
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월1996-12
주관부처 과학기술부
사업 관리 기관 한국과학기술연구원
Korea Institute Of Science and Technology
등록번호 TRKO200200008767
DB 구축일자 2013-04-18

초록 ▼

(1) 신경회로망 제어기술 - 신경회로망을 이용한 3레벨 인버터의 전류제어기술 확립 - 히스테레시스 전류제어기보다 성능 우수 - 신경회로망을 이용한 3레벨인버터의 직류캐패시터전압 불균형문제의 해결 방법 모색 - 신경회로망을 이용한 유도전동기의 최적효율 운전제어 기술 확립 - B/F일정제어 방식과 비교하여 에너지효율 개선 - 신경회로망의 on-line 학습기술 확립
(2) 퍼지 제어 기술 - Fuzzifier, Fuzzy reasoning, Defuzzifier 등의 각 방법들의 소프트웨어 toolbox 구축 - 차후의 제어시

목차 Contents

  • 제1장 서론...13
  • 참고문헌...21
  • 제2장 신경회로망 제어기술...23
  • 제1절 기본 이론...23
  • 제2절 신경회로망을 이용한 3레벨PWM인버터의 전류제어...37
  • 제3절 3레벨인버터의 전압불균형 문제...46
  • 제4절 신경회로망을 이용한 유도전동기의 최적효율운전...64
  • 참고문헌...86
  • 제3장 퍼지 제어기술...89
  • 제1절 기본 이론...89
  • 제2절 퍼지제어 시스템을위한 Software tools...99
  • 참고문헌...100
  • 부록 FLC toolbox...101
  • 제4장 유도전동기의 적응궤한 선형화제어...123
  • 제1절 연구 배경...123
  • 제2절 궤환선형화 제어이론...126
  • 제3절 유도전동기에의 응용...137
  • 제4절 시뮬레이션...161
  • 참고문헌...168
  • 제5장 결론...171

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

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