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학술저널
저자정보
韓承勳 (삼성테크원) 曺賢哲 (동아대학교) 李權純 (동아대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제56권 제5호
발행연도
2007.5
수록면
966 - 972 (7page)

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This paper presents position control of nonlinear three-dimensional crane systems using neural network approach. Such crane system generally includes very complicated characteristic dynamics and mechanical framework such that its mathematical model is expressed by strong nonlinearity. This leads difficulty in control design for the systems. We linearize the nonlinear system model to construct PID control applying well-known linear control theory and then neural network is utilized to compensate system perturbation due to linearization. Thus, control input of the crane system is composed of nominal PID and neural output signals respectively. Our method illustrates simple design procedure, but system perturbation and modelling error are overcome through a neural compensator. As well, adaptive neural control is constructed from online learning. Computer simulation demonstrates our control approach is superior to the classic control systems.

목차

Abstract
1. 서론
2. 트랜스퍼 크레인의 동적모델
3. 신경회로망 제어기 설계
4. 신경회로망 제어기 학습
5. 컴퓨터 시뮬레이션
6. 결론
감사의 글
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-560-019048159