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김석준 (주식회사 유공, 생산기술센터) 이민호 (한국해양대학교 전기공학과) 박선원 (한국과학기술원 화학공학과) 이수영 (한국과학기술원 전기및전자공학과) 박철훈 (한국과학기술원 전기및전자공학과)
저널정보
제어자동화시스템공학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 제어·자동화·시스템공학 논문지 제3권 제5호
발행연도
1997.1
수록면
526 - 531 (6page)

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To control nonlinear chemical processes, a new neural linearizing control scheme is proposed. This is a hybrid of a radial basis function(RBF) network and a linear controller, thus the control action applied to the process is the sum of both control actions. Firstly, to train the RBF newtork a linear reference model is determined by analyzing the past operating data of the process. Then, the training of the RBF newtork is iteratively performed to minimize the difference between outputs of the process and the linear reference model. As a result, the apparent dynamics of the process added by the RBF newtork becomes similar to that of the linear reference model. After training, the original nonlinear control problem changes to a linear one, and the closed-loop control performance is improved by using the optimum tuning parameters of the linear controller for the linear dynamics. The proposed control scheme performs control and training simultaneously, and shows a good control performance for nonlinear chemical processes.

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