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한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제14권 제3호
발행연도
2000.5
수록면
68 - 76 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2000

진화형 신경회로망에 의한 도립진자 제어시스템의 구현
심영진 ,  김민성 ,  박두환 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2000.07 학술대회자료
도립진자 시스템을 위한 진화형 신경회로망 제어기의 실현
심영진 ,  김태우 ,  최우진 외 1명 조명·전기설비학회논문지 2000.05 학술저널

1999

진화 신경회로망을 이용한 도립진자 시스템의 안정화
심영진 ,  이준탁 대한전기학회 학술대회 논문집 1999.07 학술대회자료

초록· 키워드

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로켓이나 2족 보행 로봇(Biped Robots)의 자세 제어에 응용되는 도립진자 시스템(Inverted Pendulum System)은 대표적 비선형 시스템으로 수학적 모델링이 대단히 어려우며, 모델링을 하였다 하더라도 복잡한 구조가 된다. 이의 해결을 위한 고전적인 제어 기법으로 1970년대 이후부터는, 신경회로망과 퍼지, 카오스, 유전 알고리즘을 이용한 제어 기법들이 도립진자의 안정화 제어에 적용되어지고 있으며, 최근 신경회로망의 자동설계 기법들과 유전 또는 진화 알고리즘을 이용한 신경회로망의 구축 기법인 종래의 진화형 신경회로망 제어기(ENNC : Evolving Neural Network Controller)가 시도되어지고 있다. 그러나, 종래의 ENNC의 진화방식은 노드(뉴런)단위로 교배하며, 특히, 활성화 함수를 지닌 은닉층의 뉴런이 입력층의 뉴런으로 대체되는 경우, 입력층 뉴런과 출력층 뉴런 사이의 결합 가중치가 삭제되지 않는 등의 문제점이 지적될 수 있다.
따라서, 본 논문에서는 도립진자 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화 연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하고자 한다. 또한, 다양한 초기치에 적응된 최적 구조와 결합가중치를 갖는 새로운 형태의 ENNC를 시뮬레이션을 통하여 얻고, 이를 ADA-2310보드 및 80586 마이크로 프로세서로 실현하여, 도립진자 시스템의 안정화 제어에 적용함으로써 본 논문에서 제안한 ENNC의 우수성과 강인성을 입증하고자 한다.
#Evolving Neural Network Controller(ENNC) #Real Variable Elitist Genetic Algorithm(RVEGA) #Inverted Pendulum(IP) #Evolution Strategy

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 수학적 모델링
3. 도립진자 시스템의 안정화를 위한 ENNC의 설계
4. 시뮬레이션 및 실험
5. 결과 고찰
6. 결론
참고문헌
◇저자소개◇

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임윤규 ,  정병묵 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 1998 .10
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