http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
崔富貴 동아대학교 공과대학 부설 한국자원개발연구소 1982 硏究報告 Vol.6 No.1
A block diagram for active R filter is proposed. According to the block diagram, an active R filter is realized by using two op Amp and 7 resistors. The filter has very low sensitivities to all circuit parameters, is tunable over wide frequency ranges, and is suitable for high-frequency and medium-Q applications. Laboratory experiments confirm the validity of the theory and demonstrate the versatility of the circuit as the biquadratic building block.
이상관,박영식,최부귀 東亞大學校 附設 情報通信硏究所 1995 情報通信硏究所論文誌 Vol.3 No.1
본 논문에서는 시변 동적 시스템의 적응제어를 위한 신경회로망의 응용에 대해 제안한다.플랜트를 제어하기 위하여 역동적 신경회로망 모델을 사용하는 학습이 필요하다. 제안된 시스템은 제어회로망과 학습회로망으로 구성된다. 제어회로망은 제어된 플랜트와 직렬로 구성한다. 학습회로망은 회로망이 동작하는 동안 역 동적 학습을 하기 위해 플랜트와 병렬로 구성한다. 제어회로망은 궤환오차와 원하는 플랜트의 출력을 입력으로 하여 제어 신호을 발생한다. 시뮬레이션 결과를 통해서 본 연구에 제안된 적응 추적제어 문제의 응용 가능성을 확인한다. In this paper an application of neural networks to the adaptive control of time-varying dynamic systems is proposed. The essence of the approach adopted was to use a neural network model of the inverse dynamics of a plant to control that plant. The proposed control system comprises a control network and a training network. The control network is placed in series with the controlled plant. The training network is positioned across the plant to learn its inverse dynamics during operation. The control network generates control signals to the plant, taking as its inputs the desired plant output and the feedback error. Simulation results are presented to illustrate the applicability of the proposed scheme to adaptive tracking control problems.