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Mingdong Hou, Weigang Pan, Yaozhen Han
2023 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 연구는 반복적인 비선형 이산 시간 시스템을 위한 데이터 기반의 적분 슬라이딩 모드 예측 제어 방법을 제시합니다. 반복 동적 선형화 기술을 활용하여 데이터 모델을 구축하고, 시간 및 반복 영역을 고려한 적분 슬라이딩 모드 제어기를 설계하여 안정성을 수학적으로 분석했습니다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 유효성과 단조 수렴성을 검증했으며, 기존 제어 방식과 비교하여 더 빠른 수렴성과 낮은 추적 오차를 보였습니다.
Advanced discrete-time control : designs and applications
Advanced sliding mode control for mechanical systems : design, analysis and MATLAB simulation
Iterative learning control : convergence, robustness, and applications
Sliding mode control in engineering
Sliding mode control for synchronous electric drives
Variable structure systems, sliding mode and nonlinear control
Robust control via variable structure and Lyapunov techniques
Hybrid predictive control for dynamic transport problems
Proceedings of 2020 Chinese Intelligent Systems Conference : Volume I
Sliding mode control of uncertain parameter-switching hybrid systems
Sliding mode control and observation
Applied guidance methodologies for off-road vehicles
Fault tolerant control schemes using integral sliding modes
Variable structure systems : towards the 21[st] century
Nonlinear Model Predictive Control : Theory and Algorithms
Extremum-seeking control and applications : a numerical optimization-based approach
Random iterative models
Nonlinear model predictive control : theory and algorithms
Progress in system and robot analysis and control design
Recent trends in sliding mode control
Transactions of the Institute of Measurement and Control
Wang, R.; Wei, Y.; Chi, R.Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Transactions of the ASME
Tian, D.; Song, X.Transactions of the Institute of Measurement and Control
Yu, Q.; Hou, Z.Applied Mathematical Modelling
Niu S.,Chen W.H.,Lu X.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Systems, Man, and Cybernetics: Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Syst. Man Cybern, Syst.
Lin, N.; Chi, R.; Huang, B.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Xiaoyu Zhang; Richard W. LongmanIEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Zhang X.,Longman R.W.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Na Lin; Ronghu Chi; Biao HuangIEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Yu X.,Hou Z.,Polycarpou M.M.,Duan L.Asian Journal of Control
Hou M.,Renming Y.,Li G.,Han Y.IET Control Theory and Applications
Xu Y.T.,Wu A.G.Neurocomputing
Zhang X.,Hou Z.IEEE transactions on cybernetics
Li J; Zhang Q; Yan XG; Spurgeon SKIEEE Access
An C.,Jia S.,Zhou J.,Wang C.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering
Bao Song; Xiaoqi Tang; Shiqi ZhengIET Control Theory and Applications
Gao S.,Zhao D.,Yan X.,Spurgeon S.K.Automation and Remote Control
Pakshin, P.V.; Emelianova, J.P.IEEE Transactions on Cybernetics
Hongjian Liu; Yugang Niu; Bei ChenIEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Automation Science and Engineering, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Automat. Sci. Eng.
Zhou, M.; Li, T.; Zhang, C.; Yu, Y.; Zhang, X.; Su, C.IEEE Transactions on Cybernetics
Chen B.,Niu Y.,Liu H.전선 / 대학원
제어 시스템 1 의 연이은 과목으로 고급 제어시스템 설계 및 해석에 필수적인 개념 및 기법들을 소개하는데, 특히 비선형 제어, 확률적 추정 및 제어, 적응 제어 및 비선형 최적제어 등에 주안점을 둔다.전선 / 대학원
비선형 제어시스템의 안정도 분석에 대한 Lyapunov 안정도와 Operator-theoretic을 이용한 접근방식을 다룬다. 또한, 위상평면 방법론과 같은 함수적 방법에 대해 서술한 고전적 방법론과 Lyapunov direct/indirect method, Popov/circle criteria, singular perturbation technique와 궤환 선형화 이론, 강인 H 제어, 강인 Lyapunov redesign, sliding mode control과 같은 현대적 방법을 더불어 다룬다.전선 / 대학원
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
본 강의에서는 시스템-온-칩 뿐 아니라 분산 임베디드 시스템을 체계적으로 설계하기 위한 방법론으로 많은 주목을 받고 있는 하드웨어-소프트웨어 통합설계 방법론에 관하여 공부하도록 한다. 우선, 시스템을 정형적으로 명세하기 위한 다양한 계산 모델(model of computation)에 관하여 살펴보고 시스템의 시뮬레이션과 빠른 성능 예측 기술, 그리고 시스템의 최적 구조를 탐색하는 기술 등 시스템 설계에 관한 핵심 기술들을 개괄적으로 살펴본다. 끝으로 병렬/분산 임베디드 소프트웨어의 검증과 유지를 용이하게 하기 위한 임베디드 소프트웨어 설계 기술을 배운다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전필 / 학사
본 교과목은 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 전달함수를 이용한 선형계의 응답특성을 해석함으로 시스템의 동특성을 학습한다. 시스템의 안정성을 해석하기 위해서 안정성 이론으로 Routh-Hurwitz criterion, Root Locus 해석법, Bode 선도 및 Nyquist plot과 같은 주파수 응답해석 기법을 다루고, 이러한 해석기법을 이용한 제어기 설계에 관한 기본 사항을 다룬다. 시간영역에서 해석하는 상태공간 해석법을 다루게 되며, 이상과 같은 일반 선형계에 대한 제어이론을 항공기 및 인공위성에 적용, 안정성 해석 및 제어기 설계기법을 학습한다.전선 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.전선 / 대학원
공정설계, 운전, 스케줄링, 플래닝과 같은 화학 공정 및 플랜트 산업에서 의사결정문제는 동적최적화 문제로 표현된다. 이러한 문제들은 내재적인 불확실성과 계산의 복잡성으로 인해 모델을 이용한 방법으로는 접근하기가 어렵다. 이 수업에서는 이러한 문제를 해결하고 최적 운영해를 얻기 위한 통합된 방법론으로서 추계적 동적최적화를 핵심 주제로 다룬다. 최근에는 복잡한 동적최적화 문제를 해결하기 위해 인공지능과 기계학습 기법이 동적최적화 이론과 결합하고 있고 대표적인 예가 강화학습이다. 이 수업에서는 이러한 방법론을 다루기 위해 동적계획법을 배경 이론으로 설명하고 화학공정 최적화에 적용 가능한 강화학습 방법론을 언급한다. 또한, 회분식 공정에 적합한 학습기반 제어 기법인 반복학습제어도 다룬다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
인간이 운동을 생성하고 조절 할 때 사용되는 기전을 밝히고, 이 때에 적용되는 원리를 규명하는 것이 운동 제어 연구이다. 최근에 복잡한 인간의 신경체계와 근육체계로 인한 무한한 자유도 생성의 문제와 협응구조의 개념을 통한 학습을 하게 될 것이다.전선 / 학사
생명체는 현대 기계 및 전기 시스템에서 관찰되는 시간적 및 공간적 정밀도에 필적하거나 종종 능가하는 고도로 복잡하지만 조화로운 역학을 보인다. 이 강좌에서는 생물학적 현상에 적용되는 모델링과 제어 이론의 기본 원리를 탐구한다. 학생들은 수학적 모델, 실험 데이터 및 전산 시뮬레이션을 통합하여 생물학적 시스템의 제어 전략을 식별, 분석 및 설계하는 방법을 배우게 된다. 피드백 제어, 시스템 식별, 확률론적 모델링 및 생체 계측과 같은 주제를 다룰 예정이며, 기계 공학 원리를 사용하여 생명체의 복잡한 역학을 효과적으로 탐색하는데 필요한 지식과 기술을 학생들에게 제시한다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.