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면역화된 귀환 신경망을 이용한 지능형 제어 시스템 설계
원경재,서재용,연정흠,김성현,전홍태,Won, Kyoung-Jae,Seo, Jae-Yong,Yon, Jung-Heum,Kim, Seong-Hyun,Jeon, Hong-Tae 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, S Vol.s35 No.12
본 논문에서는 동적으로 변화하는 제어 환경에 잘 대처하여 제어를 수행할 수 있는 면역 귀환 신경망 제어 시스템을 소개한다. 시스템 내외부의 제어 환경 변화를 병원체라 규정하고 이러한 변화들에 대처할 수 있는 제어 입력을 병원체에 대한 항체로 규정하여 제어를 수행한다. 항체는 이전의 제어 정보들을 이용하여 생성되며, 만일 시스템 안에 항체가 생성되지 않은 병원체가 침투할 경우 면역 시스템은 유전자 조작으로 새로운 항체를 생성한다. 이같은 면역제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터에 적용하여 효율성을 입증한다. In this paper we will develope the immunized recurrent neural network control system with high robustness in dynamically changing environmental conditions. The variation of internal parameters of a system and external(or internal) disturbances can be considered as antigen, and the control input which can be regarded as antibody can be generated against uncertainties. The antibody will be generated from previous control informations and if a antibody for an antigen can not be generated from the corresponding information. the immune system produces another antibody by genetic operations. We apply this concept to a robot manipulator and evaluate the effectiveness of the above proposed system.
비선형 시스템의 안정한 직접 적응 제어를 위한 웨이브렛 신경회로망
서승진,서재용,원경재,연정흠,전홍태,Seo, Seung-Jin,Seo, Jae-Yong,Won, Kyoung-Jae,Yon, Jung-Heum,Jeon, Hong-Tae 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.10
In this paper, we deal with the problem of controlling an unknown nonlinear dynamical system, using wavelet network. Accurate control of the nonlinear systems depends critically on the accuracy and efficiency of the function approximator used to approximate the function. Thus, we use wavelet network which shows high capability of approximating the functions and includes the free-selection of basis functions for the control of the nonlinear system. We find the dilation and translation that are wavelet network parameters by analyzing the time-frequency characteristics of the controller's input to construct an initial adaptive wavelet network controller. Then, weights is adjusted by the adaptive law based on the Lyapunov stability theory. We apply this direct adaptive wavelet network controller to control the inverted pendulum system which is an nonlinear system. 본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용되는 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 그러므로 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 비선형 시스템 제어에 이용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기를 설정하기 위해서 먼저 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 구한다. 다음에 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 연결강도를 조절한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 역 진자 시스템을 제어하는데 적용한다.
웨이브렛 신경회로망을 이용한 비선형 시스템의 안정한 직접 적응 제어
서재용,연정흠,원경재,서승진,전홍태 중앙대학교 생산공학연구소 1998 생산공학연구소 논문집 Vol.7 No.2
이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 상용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 비선형 시스템 제어에 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기를 설정하는 방법은 먼저 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동을 구하고, 다음에 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 연결 강도를 조절하는 것이다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 불안정한 비선형 시스템인 역 진자 시스템을 제어하는 데 적용한다. In this paper, we deal with the problem of controlling an unknown nonlinear dynamical system, using wavelet network. Accurate control of the nonlinear systems depends critically on the accuracy and efficiency of the function approximator used to approximate the function. Thus, we use wavelet network which shows high capability of approximating the functions and includes the free-selection of the basis functions for the control of the nonlinear system. The method of constructing an initial adaptive wavelet network controller is that we find the dilation and translation that are wavelet network parameters by analyzing the time-frequency characteristics of the controller's input, and then, the weight is adjusted by the adaptive law based on the Lyapunov stability theory. We apply this direct adaptive wavelet network controller to control the inverted pendulum system which is an unstable system.