확장 칼만 필터 학습 방법 기반 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 비선형 시스템의 간접 적응 제어 = Indirect adaptive control of nonlinear systems using ekf learning algorithm based wavelet neural network
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2005
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원 : 전기전자공학과 2005.2
발행연도
2005
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vi, 37장 : 삽도 ; 26 cm.
일반주기명
지도교수: 박진배
소장기관
In this thesis, we have designed the indirect adaptive controller using Wavelet Neural Network(WNN) for unknown nonlinear systems. Proposed indirect adaptive controller using WNN consisted of identification model and controller. Here, the WNN was used in ID model and controller. WNN has the advantage of indicating the location in both time and frequency simultaneously, and has faster convergence than MLPN and RBFN. There are several training methods for WNN, such as GD, GA, DNA, etc. In this thesis we presented the Extended Kalman Filter(EKF) based training method. Although it is computationally complex, this algorithm updates parameters consistent with previously seen data and usually converges in a few iterations.Finally, we illustrated the effectiveness of this method by computer simulations of the Duffing system and the one-link rigid robot manipulator. From the simulation results we showed that indirect adaptive controller using the EKF method has better performance than the GD method.
더보기본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 미지의 비선형 플랜트에 대해서 유연하게 적용할 수 있는 간접 적응 제어 시스템을 설계한다. 설계하고자 하는 간접 적응 제어기의 플랜트 동정 모델 및 제어기는 시스템 동정 및 제어에 사용되어 온 WNN을 이용하여 구성하였다.본 논문에서 사용한 웨이블릿 신경 회로망은 시간과 주파수 특성에 대해 뛰어난 해석 능력을 지니며 다층 구조 신경 회로망이나 방사 기저 함수 신경 회로망에 비해 수렴 속도가 빠른 특성을 가지고 있다. 또한 웨이블릿 신경 회로망의 학습 방법으로 여러 가지 방법들이 있으나 수렴 속도가 빠르며 우수한 학습 능력을 갖는 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용하였다. 일반적으로 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용하면 계산이 복잡해지기는 하지만 몇 번의 반복(iteration)으로 신경 회로망이 수렴하게 된다.제안된 간접 적응 제어기의 효율성을 검증하기 위하여 혼돈 비선형 시스템과 1축 머니퓰레이터에 대해 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 웨이블릿 신경 회로망의 학습 방법으로 경사 하강법을 이용한 경우와 비교했을 때 확장 칼만 필터 학습방법을 적용한 경우에 동정 모델 생성 능력이나 제어 성능 모두 수렴 속도와 평균 제곱 오차 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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