DC 모터의 GA 기반 파라미터 추정
GA-based parameter identification of DC motors
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초록
DC 모터 시스템의 속도 제어기를 설계하기 위해서는 먼저 시스템의 파라미터 추정이 선행되어야한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 DC 모터 시스템의 파라미터를 추정하는 기법에 대해 다룬다. 이때 사용되는 추정 모델은 1차 및 2차 모델을 고려하며, 유전알고리즘의 3가지 평가함수를 고려하여 최적화한다. 또한, 유전알고리즘이 해공간에서 최적해를 탐색하는 능력의 우수함을 보여주기 위해 수치적 해석 방법을 통한 추정 결과도 함께 비교한다. 이때 파라미터 추정에 사용되는 데이터는 실제 실험장치의 입출력데이터를 이용하며, 신호의 잡음 제거를 위해 Butterworth 필터도 함께 설계한다. 마지막으로제안한 기법을 통해 얻어진 모델과 실제 실험장치의 데이터와 비교하여 그 유효성과 정확성을 확인한다.
Abstract
In order to design the speed controller of the DC motor system, firstly, parameters estimation of thesystem must be preceded. In this paper, we proposed the application of genetic algorithm(GA) optimization inestimating the parameters of DC motor. Estimated models are considered both first and second order models,and each estimated model is optimized by minimizing three different types of the evaluation function ofGA. Also, GA is imported in comparison with estimation result of numerical analysis method because of itspower in searching entire solution space with more probability of finding the global optimum. Data for parameterestimation is acquired from input and output signals of the actual experiment device and the butterworthfilter also designs for removing noise in the signals. Finally comparison between real data of the actual deviceand estimated models is presented to indicate effectiveness and resolution of proposed identification method.
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