신경망을 이용한 PID 이득 설정 기법 연구 = 신경망을 이용한 PID 제어기 이득 설정 기법 연구

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 인공신경망을 이용한 PID 제어기의 동조 알고리즘을 제안한다. PID 제어기의 이득 설정을 위해 개루프 시스템의 계단 응답 특성을 인공신경망 입력 변수로 사용하였고, 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 학습에 사용할 PID 제어기 이득 값을 결정하였다. 목표 성능을 만족시키는 제어기 이득값을 얻기 위하여 유전자 알고리즘의 목적 함수를 상승시간, 최대 초과 등을 사용하여 정의하였다.
학습 데이터는 총 1000개의 안정한 1차 혹은 2차 시스템이고, 두 종류의 학습군에 대해 비교하였다. 하나는 최대 초과가 있는 개루프 응답의 시스템으로 구성하였으며, 다른 학습군은 온도제어시스템과 유사하게 과제동 혹은 임계제동인 시스템으로 구성하였다. 학습군에 대하여 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하고 실험군을 사용하여 신경망을 성능을 확인하였으며 실제 온도 제어 시스템에 적용하여 제안한 방식이 목표 성능을 만족함을 확인하였다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구 배경 1
• 제 2 절 연구 목표 2
• 제 3 절 관련 연구 3
• 제 4 절 연구 내용 및 방법 9
• 제 2 장 배경이론 10
• 제 1 절 유전자 알고리즘 10
• 제 2 절 신경회로망 15
• 제 1 항 신경회로망 이론 15
• 제 2 항 역전파 학습 알고리즘 18
• 제 3 장 제어기 설계 21
• 제 1 절 신경회로망과 PID 제어기 결합 21
• 제 1 항 신경 회로망 학습 21
• 제 2 항 PID 제어기 적용 25
• 제 4 장 실험결과 26
• 제 1 절 실험 시스템 구성 26
• 제 2 절 시뮬레이션 결과 28
• 제 3 절 실험 결과 35
• 제 5장 결론 36
• 참고문헌 37
• Abstract 39