KR20050042871A - 실용적 적응 신경회로망 제어기 - Google Patents

Abstract

본 발명은 실용적 적응 신경회로망 제어기에 관한 것이다.

상기목적을 달성하기 위한 본 발명은 [도1]에서 보여주듯이 신경회로망 내의 마지막 노드에 플랜트(4)를 설치한다. 이렇게 플랜트를 신경회로망 내에 설치함으로서 플랜트의 출력에 의하여 학습된다.

또한 응답특성과 추적특성을 개선하기 위하여 플랜트의 입력이 되는 제어입력(13)에 비례기 또는 비례적분기 또는 비례적분미분기(3)의 출력을 더하는 형태로 사용한다.

Description

실용적 적응 신경회로망 제어기{Practical adaptive Neural Network Controller}

서보제어 시스템에서 사용되는 궤환제어기는 비례 미분 적분 제어기 또는 적응 제어기, 퍼지 제어기, 슬라이딩 제어기 등의 다양한 제어기가 있다. 이러한 다양한 제어기법이 있음에도 불구하고 산업현장에서는 대부분(약 이상)이 비례 미분 적분 제어기를 사용하고 있다. 그러나 비례 미분 적분 제어기의 제어 상수값을 결정하는 데는 상당한 시간과 전문가의 지식이 필요하고, 시스템 특성이 변화하면 상수값을 계속적으로 조정해주는 것이 요구된다. 또한 신경회로망을 궤환 제어기로 사용하는 연구가 진행되고 있는데 지도 입출력 패턴을 직접 구할 수가 없어서 신경회로망 에뮬레이터(Emulator)를 사용한 제어기법을 사용하고 있다.

기존의 궤환 제어기로 사용되는 신경회로망 제어기는 신경회로망 제어기의 마지막 노드 출력(6) 다음에 제어 대상체를 연결하고 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 마지막 출력노드의 활성화 함수 자리에 제어 대상체를 설치한다. 그러므로서 기존의 신경회로망 제어기 구성에 문제가 되는 입출력 패턴 문제를 해결하였다.

본 발명에 따른 실용적 적응 신경회로망 제어기의 마지막 노드 불럭선도를 [도1]에 나타내었다.

[도1]에서 보는 바와 같이 신경회로망 내에 플랜트(4)를 설치함으로서 신경회로망 자체가 궤환 제어 시스템을 구성하게 된다. 기존의 신경회로망 제어기는 신경회로망 출력(6)이 제어 대상체인 플랜트로 인가되도록 되어있다. 이러한 기존 방식은 플랜트의 출력이 신경회로망의 학습에서 필요로 하는 출력이 되지 못함으로 궤환 시스템 밖에서 에뮬레이터를 사용하여 제어기를 설계하도록 되어있다.

본 발명에서는 실용적 신경회로망 내의 마지막노드에 제어 대상체를 설치함으로서 이러한 문제를 해결하였다.

산업자동화 및 추적제어 등에는 고 정밀 제어가 요구되고 있다. 이러한 요구에 부응하여 현대제어이론이 많이 개발되었고, 연구는 계속되고 있다.

그러나 비례 미분 적분제어기 사용시에 비례 미분 적분 상수를 결정하는데 많은 시간과 노력이 소요되고, 시스템 특성이 변화하면 상수를 다시 결정해 주어야 하는 단점이 있음에도 불구하고, 산업현장 및 추적제어 등에는 비례 미분 적분제어기가 가장 많이 사용되고 있다.

이는 현대에 개발된 제어기법이 비례 미분 적분제어기보다 제어성능 및 편리성의 만족을 주지 못하기 때문이라고 생각한다.

본 발명인 신경회로망 내에 플랜트를 갖고 있는 실용적 적응 신경회로망 제어기는 프로그램을 수행시키면 학습에 의하여 자동으로 무게값과 제어 입력이 결정된다. 또한 응답특성을 개선하기 위하여 플랜트 앞의 제어입력에 더해지는 형태로 비례 미분 적분기를 보조로 사용한다. 보조제어기는 오차분만 관여하기 때문에 시스템 특성의 변화에 따라 수시로 변화시키지 않아도 된다. 이와 같은 실용적 신경회로망 제어기는 제어성능 및 편리성이 비례 미분 적분기보다 훨씬 우수하고, 적응능력이 뛰어나기 때문에 정밀작업이 요구되는 산업현장 및 자동 추적 제어 시스템 등에 많은 기여를 하리라 사료된다.

[도1]: 본 발명에 따른 실용적 적응 신경회로망 제어기의 마지막 노드 블록선도

도면 주요부분에 대한 부호의 설명
번호	내 용	번호	내 용
1	마지막 노드에 대한 입력신호	2	무게값
3	비례기 또는 비례 적분기 또는 비례 적분 미분기의 출력신호	4	플랜트
5	합해지는 기호	6	플랜트 출력
7	플랜트 출력의 미분값	8	원하는 값
9	원하는 값과 플랜트 출력의 차	10	델타학습신호
11	학습상수	12	무게치 변화량
13	플랜트에 인가되는 제어입력	14	마지막 층의 벡터 입력신호

Claims (2)

1. 현재 사용되고 있는 신경회로망 제어기는 입력이 첫 번째 층에 연결되고, 마지막 층의 활성화 함수 출력 다음에 제어 대상체를 연결하여 사용되고 있는바;

   본 발명인 실용적 적응 신경회로망 제어기는 마지막 층의 활성화 함수 대신에 제어 대상체(4)를 사용하는 방법으로, 제어 대상체를 신경회로망 내에 포함 시키는 방법
2. 정밀 추적과 외란 영향의 축소를 위해서 1항에서의 실용적 적응 신경회로망내의 제어 대상체로 인가되는 제어 입력(13)에 더해지는 형태로 비례기 또는 비례적분기 또는 비례미분적분기(3)를 사용하는 방법