Implementation of Self-adaptive System using the Algorithm of Neural Network Learning Gain

Seong-su Lee; Yong-Wook Kim; Hun Oh; Wal-Seo Park

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자료유형: 학술저널

저자정보: Seong-su Lee (한국폴리텍Ⅴ대학) Yong-Wook Kim (한국폴리텍Ⅴ대학) Hun Oh (원광대학교) Wal-Seo Park (원광대학교)

저널정보: 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.6 No.3

발행연도: 2008.6

수록면: 453 - 459 (7page)

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The neural network is currently being used throughout numerous control system fields. However, it is not easy to obtain an input-output pattern when the neural network is used for the system of a single feedback controller and it is difficult to obtain satisfactory performance with when the load changes rapidly or disturbance is applied. To resolve these problems, this paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for control and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The real plant object for controlling of this mode implements a simple neural network controller replacing the activation function and provides the error back propagation path to calculate the error at the output node. As the controller is designed using a simple structure neural network, the input-output pattern problem is solved naturally and real-time learning becomes possible through the general error back propagation algorithm. The new algorithm applied neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and shows a robust performance for rapid load change and disturbance, in which the permissible error surpasses the range border. The effect of the proposed control algorithm was verified in a test that controlled the speed of a motor equipped with a high speed computing capable DSP on which the proposed algorithm was loaded.

#Delta learning #neural network #self-adaptive #speed control

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