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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.11
- 수록면
- 315 - 320 (6page)
이용수
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2006
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This paper is proposed adaptive fuzzy-neuro controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on fuzzy-neural network controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output.
A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy-neuro controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has sang high performance and robustness to parameter variation and steady-state accuracy and transient response.
A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy-neuro controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has sang high performance and robustness to parameter variation and steady-state accuracy and transient response.
목차
Abstract
1. 서론
2. 유도전동기의 모델링
3. 하이브리드 인공지능 제어기
4. 퍼지-뉴로 제어기의 설계
5. 퍼지-뉴로 제어기의 구현
6. 적응 퍼지-뉴로 제어기의 설계
7. 시스템의 성능평가
8. 결론
참고문헌
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