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혼합형 지능제어방식을 이용한 인버터의 고조파 저감에 대한 연구
김주웅,엄기환 동국대학교 산업기술연구원 1999 산업기술논문집 Vol.14 No.-
본 논문에서는 인버터의 고조파를 저감하기 위한 지능제어방식을 제안한다. 제안한 제어방식은 신경회로망을 이용하여 인버터와 부하로 구성된 플랜트를 동정하고, 동정된 정보를 퍼지-신경회로망을 통해 플랜트를 제어하는 간접제어방식이다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안한 제어방식이 기존의 퍼지제어 방식보다 우수함을 입증한다. We propose an intelligent control method that reduces harmonic of inverter to improve its performance and efficiency. Proposed method is that neural network is used to identify unknown plant which consists of PWM inverter, LC filter, and load, and fuzzy-neural network control method is utilized to be uniformly maintained desired output that load is varied periodic. In order to verify advantage of proposed control method, we compare the proposed method with the conventional fuzzy control method through the simulation and experiment.
김주웅,엄기환 동국대학교 산업기술연구원 2000 산업기술논문집 Vol.11 No.1
본 논문에서는 선형성이 강한 비선형 시스템의 효과적인 제어를 위해 병렬형 신경회로망을 이용한 직접제어방식을 제안한다. 제안한 방식은 각기 다른 두 개의 신경회로망을 병렬로 연결하여 하나의 신경회로망을 구성하고, 이를 이용하여 비선형 시스템을 직접 제어한다. 제어한 직접제어방식에서는 비선형 시스템을 선형 부분과 비선형 부분으로 분리하고, 선형 부분은 단층의 신경회로망으로 구성되어 있으며, RLS법을 이용하여 가중치를 결정하고, 비선형 부분은 다층회귀신경회로망으로 BP 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안한 제어방식의 유용성을 확인하기 위해 단일 관절 매니플레이터에 적용하여 기존의 BP 알고리즘을 이용한 다층 신경회로망 제어방식과 비교 검토하여 우수성을 확인하였다. We propose the modified neural network which are paralleled to control nonlinear systems. The proposed method is direct control method to use inverse model of the plant. Nonlinear systems are divided into two parts; linear part and nonlinear part, and that is used by RLS method and this is used BP algorithm. We simulate to verify the performance of the proposed method, and it is compared with conventional direct neural network control method. The proposed control method improves the control performance than the conventional method.