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Multi Layer Perceptron을 이용한 See Saw System 균형제어
박동현(Park dong hyun),이충현(Lee chung hyun),공나경(Gong na gyeong),조홍기(Jo hong gi),김연호(Kim yeon ho),이인수(In soo Lee) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
균형 제어는 선박, 항공, 로봇 등 많은 시스템에서 중요하게 다뤄지고 있다. 대부분의 균형 제어시스템은 비선형적이고 복잡하여 제어기를 설계하는 과정이 복잡하고 성능을 좋게 하기가 어렵다. 최근에 이러한 비선형 제어기에서 추출한 데이터를 가지고 인공신경망을 이용하여 지능제어기를 설계하는 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 See Saw 시스템의 균형제어를 비선형 제어기를 통해 제어하고 그 데이터를 통하여 MLP(Multi Layer Perceptron) 제어기를 설계하여 두 제어기의 성능을 비교하고 개선된 성능을 확인한다. Balance control is important in many systems such as ships, aviation, and robots. Most balance control systems are nonlinear and complex, making the process of designing a controller complex and difficult to improve performance. Recently, research is being conducted to design an intelligent controller using an artificial neural network with data extracted from such a nonlinear controller. In this paper, we implement the balance control of the See Saw System through a nonlinear controller. And then, we design the MLP(Multi Layer Perceptron) controller with data which extract nonlinear controller. As a result We verify that performance of MLP controller is better than nonlinear controller.