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초록·키워드

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산업자동화의 고정밀도에 따라 궤환 제어시스템은 강인한 제어가 요구되고 있다. 하지만 신경망 궤환 제어시스템이 외란의 영향을 받았을 때, 시스템의 강인한 제어는 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 신경회로망제어기와 PID제어기의 복합형 제어방법을 제시하였다. 신경회로망 제어기는 주 제어기로서 동작하고, PID제어기는 허용오차가 경계영역을 벗어날 때 동작하는 보조제어기로 사용된다.
신경회로망-PID복합형제어기의 강인성은 전동기의 속도제어에 의해서 확인하였다.

Robust control for feedback control system is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a neural network feedback control system has an effect of disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. As a compensation method solving this problem, in this paper, hybrid control method of neural network controller and PID controller is presented. A neural network controller is operated as a main controller, a PID controller is a assistant controller which operates only when some undesirable phenomena occur, e.q., when the error hit the boundary of constraint set.
The robust control function of neural network-PID hybrid controller is demonstrated by speed control of Motor.
#Neural network-PID hybrid controller

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템의 구성
3. 신경회로망-PID복합형제어기
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
References
◇저자소개◇

참고문헌 (7)

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[학술지(정기간행물)] - / / Automatic tuning of PID controller google schola [학술지(정기간행물)] - / /0910 / Fuzzy gain scheduling of PID controllers 5 pp. 1393-1397 : 1993 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - / 1995. / Adaptive control google schola [학술지(정기간행물)] - / November2002. / Adaptive Output feedback control of Uncertain 13 (6) : 1420- ~ 1431 google schola [학술지(정기간행물)] - / March2003. / Neural-Network Predictive Control for Nonliner dynamic systems with Time-Delay 14 (2) : 377 ~ 389 google schola

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