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      Neuro-Fuzzy 제어를 이용한 2축 도립진자의 최적제어에 대한 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=T11296682

      • 저자
      • 발행사항

        부산 : 동아대학교 대학원 , 2007

      • 학위논문사항

        학위논문(석사) -- 동아대학교 대학원 , 전기공학과 , 2007

      • 발행연도

        2007

      • 작성언어

        한국어

      • KDC

        559.9 판사항(4)

      • 발행국(도시)

        부산

      • 형태사항

        iv, 44장 : 삽도,표 ; 26 cm.

      • 일반주기명

        참고문헌: p. 42-43

      • 소장기관
        • 동아대학교 도서관 소장기관정보
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      국문 초록 (Abstract)

      도립진자 시스템들은 그 특수한 비선형성 때문에 제어공학 분야의 도전과제로 언제나 사용되어져 왔다. 이는 기계적인 운동으로 인해 빠르게 변화하는 파라메타들에 대하여 제어기를 얼마만큼 효율적으로 설계하고 정밀하게 제어 할 수 있는가에 대한 문제가 된다.
      본 논문에서는 2축 1운동계 (Dual-Axis Single Dynamic) 도립진자를 대상으로 하여 이를 수학적인 모델링을 거쳐 설계된 제어기의 우수성을 입증하고자 한다. 2축도립진자의 경우 그 수학적인 모델링이 매우 까다롭고 시스템 외란에 매우 약한 특성을 가지고 있어 기존의 고전 제어기법 중 하나인 PID 제어기법으로는 정밀하고 정확한 성능을 보장받기 힘들다.
      따라서, 본 연구에서는 최근 곽광 받고 있는 지능제어 기법 중에서 Neuro-Fuzzy 제어기법을 도입하였다. 이는 Neural-Network의 학습 효과와 Fuzzy 추론 기법의 장점 만을 취하여 설계되었으며, 이 제어기의 성능은 PID 제어기의 성능과 비교되어 검증하였다.
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      도립진자 시스템들은 그 특수한 비선형성 때문에 제어공학 분야의 도전과제로 언제나 사용되어져 왔다. 이는 기계적인 운동으로 인해 빠르게 변화하는 파라메타들에 대하여 제어기를 얼마...

      도립진자 시스템들은 그 특수한 비선형성 때문에 제어공학 분야의 도전과제로 언제나 사용되어져 왔다. 이는 기계적인 운동으로 인해 빠르게 변화하는 파라메타들에 대하여 제어기를 얼마만큼 효율적으로 설계하고 정밀하게 제어 할 수 있는가에 대한 문제가 된다.
      본 논문에서는 2축 1운동계 (Dual-Axis Single Dynamic) 도립진자를 대상으로 하여 이를 수학적인 모델링을 거쳐 설계된 제어기의 우수성을 입증하고자 한다. 2축도립진자의 경우 그 수학적인 모델링이 매우 까다롭고 시스템 외란에 매우 약한 특성을 가지고 있어 기존의 고전 제어기법 중 하나인 PID 제어기법으로는 정밀하고 정확한 성능을 보장받기 힘들다.
      따라서, 본 연구에서는 최근 곽광 받고 있는 지능제어 기법 중에서 Neuro-Fuzzy 제어기법을 도입하였다. 이는 Neural-Network의 학습 효과와 Fuzzy 추론 기법의 장점 만을 취하여 설계되었으며, 이 제어기의 성능은 PID 제어기의 성능과 비교되어 검증하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서론 1
      • Ⅱ. 2축 도립진자 시스템의 구성과 모델링 3
      • 1. 도립진자 시스템 3
      • 2. 2축 도립진자 시스템의 수학적 모델링 4
      • Ⅰ. 서론 1
      • Ⅱ. 2축 도립진자 시스템의 구성과 모델링 3
      • 1. 도립진자 시스템 3
      • 2. 2축 도립진자 시스템의 수학적 모델링 4
      • 가. Lagrange 방정식을 이용한 수학적 모델링 5
      • 나. 시스템 제어를 위한 힘과 모터토크의 상관관계 10
      • 3. 2축 도립진자 시스템의 선형화를 위한 상태공간 모델링 12
      • Ⅲ. Neuro-Fuzzy 제어 시스템의 구성 및 설계 15
      • 1. 전체 시스템의 구성 15
      • 가. 종래의 PID 제어 기법 16
      • 나. Neuro-Fuzzy 제어기 21
      • 다. ANFIS(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) 23
      • 라. ANFIS의 설계 28
      • Ⅳ. 시뮬레이션 및 실험 결과 33
      • 1. 시뮬레이션 33
      • 가. PID제어를 이용한 시스템 시뮬레이션 34
      • 나. Neuro-Fuzzy(ANFIS)제어를 이용한 시뮬레이션 37
      • 다. 시뮬레이션 결과 40
      • Ⅴ. 결론 41
      • 참고문헌 42
      • ABSTRACT 44
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