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강인한 마찰상태관측기와 RFNN을 이용한 백스테핑 제어기반 정밀 위치제어
여대연(Dae Yeon Yeo),한성익(Seong Ik Han),이권순(Kwon Soon Lee) 한국생산제조학회 2010 한국생산제조학회지 Vol.19 No.3
In this article, we investigate a robust friction compensation scheme for the purpose of accomplishing precision positioning performance a servo mechanical system with nonlinear dynamic friction. To estimate the friction state and tackle robustness problem for uncertainty, a RFNN and reconstructed error compensator as well as a robust friction state observer are developed. The asymptotic stability of the series of friction compensation methodologies are verified from the Lyapunov’s stability theory. Some simulations and experiments on a servo mechanical system were carried out to evaluate the effectiveness of the proposed control scheme
능동소음 제어시스템을 위한 위상반전에 관한 연구 : DSP 하드웨어 구현
여대연(Dae-Yeon Yeo),신동기(Dong-Gi Shin),이진우(Jin-Woo Lee),이권순(Kwon-Soon Lee) 대한전기학회 2009 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.7
본 논문은 실시간 능동소음 제어시스템(ANC)을 위한 위상 반전에 관한 연구를 하였다. ANC 기술은 수동적 방법론 보다 적응적으로 그리고 다양한 주파수 대역폭의 소음을 저감할 수 있는 장점으로 다양한 시스템에 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 ANC 관련 기술을 DSP에 구현하여 실시간 ANC 적용에 대한 가능성을 제시하고자 하였다.
여대연(Dae-Yeon Yeo),한현태,이진우(Jin-Woo Lee),이권순(Kwon?Soon Lee) 한국동력기계공학회 2009 한국동력기계공학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.11
본 논문은 실시간 능동소음 제어시스템(ANC)을 위한 위상반전에 관한 연구를 하였다. ANC 기술은 수동적 방법론 보다 적응적으로 그리고 다양한 주파수 대역폭의 소음을 저감할 수 있는 장점으로 다양한 시스템에 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 ANC 관련 기술을 DSP에 구현하여 실시간 ANC 적용에 대한 가능성을 제시하고자 하였다.
강인한 마찰상태관측기와 RFNN을 이용한 백스테핑 제어기반 정밀 위치제어
여대연,한성익,이권순,Yeo, Dae-Yeon,Han, Seong-Ik,Lee, Kwon-Soon 한국생산제조학회 2010 한국생산제조학회지 Vol.10 No.6
In this article, we investigate a robust friction compensation scheme for the purpose of accomplishing precision positioning performance a servo mechanical system with nonlinear dynamic friction. To estimate the friction state and tackle robustness problem for uncertainty, a RFNN and reconstructed error compensator as well as a robust friction state observer are developed. The asymptotic stability of the series of friction compensation methodologies are verified from the Lyapunov's stability theory. Some simulations and experiments on a servo mechanical system were carried out to evaluate the effectiveness of the proposed control scheme.
순환형 신경망을 이용한 적응형 능동소음제어시스템의 성능 향상에 대한 연구
한성익,이태오,여대연,이권순,Han, Song-Ik,Lee, Tae-Oh,Yeo, Dae-Yeon,Lee, Kwon-Soon 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.8
순환형 신경망을 이용한 적응형 능동소음 제어시스템의 소음저감 성능을 개선한다. 능동소음제어에 가장 많이 사용되고 있는 FXLMS는 단순하고 계산 부담이 적지만 FIR 선형필터에 기반을 둔 필터링 방법이어서 주 경로 또는 2차 경로의 비선형특성에 취약한 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 비선형 특성과 불확실성에 대해 강인한 특성을 갖는 순환형 신경망 필터링 기법을 개발하여 능동소음 제어시스템의 소음 저감 성능을 개선함을 시뮬레이션을 통해 보인다. The performance of noise attenuation of the adaptive active noise control algorithm is improved using the recurrent neural network. The FXLMS that has been frequently used in the active noise control is simple and has low computational load, but this method is weak to nonlinearity of the main or secondary path since it is based on the FIR linear filter method. In this paper, the recurrent neural network filter has been developed and applied to improvement of the active noise attenuation by simulation.
조현철(Hyun Cheol Cho),여대연(Dae Yeon Yeo),이영진(Young Jin Lee),이권순(Kwon Soon Lee) 제어로봇시스템학회 2010 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.16 No.12
This paper proposes a novel active noise control (ANC) approach that uses an IIR filter and neural network techniques to effectively reduce interior noise. We construct a multiple-channel IIR filter module which is a linearly augmented framework with a generic IIR model to generate a primary control signal. A three-layer perceptron neural network is employed for establishing a secondary-path model to represent air channels among noise fields. Since the IIR module and neural network are connected in series, the output of an IIR filter is transferred forward to the neural model to generate a final ANC signal. A gradient descent optimization based learning algorithm is analytically derived for the optimal selection of the ANC parameter vectors. Moreover, re-estimation of partial parameter vectors in the ANC system is proposed for online learning. Lastly, we present the results of a numerical study to test our ANC methodology with realistic interior noise measurement obtained from Korean railway trains.
Precise Motion Control for a Nonlinear Robot Using Friction Estimator and RCMAC
한성익(Seong-Ik Han),여대연(Dae-Yeon Yeo),김새한(Sae-Han Kim),이권순(Kwon Soon Lee) 대한전기학회 2010 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.7
For a robust and high precision positioning of a robot manipulator, a sliding mode recurrent cerebellar model articulation control with adaptive friction estimation law (SRCMAC) has been developed. In this study, some shortcomings of a model-based adaptive controller that requires the system dynamics in advance are overcome by the proposed model-free adaptive control. The adaptive laws of the SRCMAC control system and friction parameter observers have been derived from the approximation theory and the sense of the Lyapunov stability analysis for RCMAC technology to mimic ideal control law in the sliding mode control.