책 소개
머리말 퍼지 및 신경망제어는 인간의 판단 및 학습능력을 수학적으로 모델링하여 체계화한 제어기법으로써 학계 및 생산현장의 공정제어나 시스템 규명에 많이 응용되고 있으며 기존의 제어이론과 병합되어 제어성능을 향상시키는 목적으로도 많은 분야에 적용되고 있다. 과거에는 컴퓨터공학분야에서 주로 연구되고 응용되었으나 지금은 기계공학, 전기전자공학, 화학공학 등의 공학 전반의 시스템제어나 공정제어 등에도 많이 적용되고 있을 뿐만 아니라 경제 경영 등의 분석에도 많이 응용되고 있다. 저자는 기계공학 및 전기전자공학을 전공하는 학생들에게 퍼지 및 신경망제어를 강의함에 있어 많은 국내외 관련서적을 조사하였지만 논문을 준비하는 대학원생이나 졸업작품을 준비하는 학부학생들에게 좋은 길잡이가 될 만한 서적을 찾는데 많은 어려움을 겪어 왔다. 어떤 책은 너무 기본 이론에 많은 지면을 할애하여 실제시스템에 적용하기를 원하는 학생들에게 별 도움이 되지 않았고, 어떤 책들은 너무 사례 위주로 집필되어 학생들이 설계하는 방법을 알기가 어려웠다. 따라서, 저자는 그 동안 수집하여 왔던 강의자료를 토대로 퍼지 및 신경망을 공부하는 학부학생 및 논문을 준비하는 대학원생들에게 설계의 기본방법 및 기존의 제어시스템에 결합하는 방법 등을 자세히 설명하고 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 접근하는 방법을 상세히 설명함으로써 학생들에게 실제적인 도움을 줄 수 있을 거라는 확신을 갖고 이 책을 출판하기로 마음 먹었다. 다른 참고서와 달리 이 책에서는 퍼지 및 신경망 자체의 기본 이론은 가능한 줄였고, 학생들이 퍼지 및 신경망 시스템을 쉽게 설계하고 제어할 수 있도록 설계 단계별로 설명하려고 노력하였으며, 퍼지 및 신경망의 프로그래밍이 어떻게 이루어 지는지를 MATLAB으로 작성된 프로그램을 이용하여 요소 별로 설명하여 학생들이 자신의 프로그래밍을 작성하는데 도움을 주고자 하였다. 그리고 적절한 예제 프로그램을 통해서 여러 가지 시스템에 대한 설계 방법들을 가능한 쉽게 이해 하도록 하였다. 이 책은 퍼지 신경망제어의 쉬운 부분부터 제법 난이도가 높은 제어부분까지 망라하고 있으므로 이 분야를 처음 공부하는 학생뿐만 아니라 고급설계를 원하는 학생들에게도 도움이 되도록 하였다. 이 책은 내용은 기본적으로 MATLAB/SIMULINK에 바탕을 두고 집필하였다. 제어를 공부하는 학생들 대부분이 MATLAB을 잘 사용할 줄 알기 때문에 MATLAB 자체에 대한 설명은 피하였고, SIMULINK를 사용하여 제어시스템을 구성하고, 또 퍼지나 신경망블록을 제어시스템에 어떻게 구현하는가 하는 부분에 많은 설명을 하였다. 아무쪼록 이 책이 퍼지나 신경망을 공부하는 학생들이나 산업현장에 이 기술을 적용하고자 하는 연구자 들에게 실제적인 도움이 되기를 바라는 마음 간절하다. 이 책의 원고를 준비하면서 자료정리에 많은 도움을 준 김형석 박사와 원고의 편집을 위해 애써주신 울산대학교 출판부 김혜지 씨를 비롯한 관계자 여러분에게도 감사 드린다. 끝으로, 나에게 조언을 아끼지 않고 묵묵히 참고 옆자리를 지켜온 사랑하는 아내 황보숙과 든든하게 믿음을 주는 두 아들 승규, 옥규에게 이 조그만 결실을 바친다. 2012년 8월 15일 울산대학교에서 저자 이병룡
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목 차 1장 Simulink의 기초 7 1. Simulink 소개 7 2. Simulink의 사용법 8 3. 연속시스템(Continuous system) 14 4. 서브시스템(Subsystem)의 생성 26 5. Embedded MATLAB Function 사용 30 6. S-Function의 사용 33 2장 퍼지 시스템 43 1. 퍼지 집합(Fuzzy set) 43 2.퍼지 시스템 46 3. 퍼지 시스템의 구성방법 48 4. 퍼지 시스템의 동작 53 5. Sugeno 퍼지 시스템 58 3장 퍼지 제어 63 1. Matlab을 이용한 퍼지제어 63 2. MATLAB 퍼지 툴박스를 이용한 퍼지제어 75 3. MATLAB 퍼지 툴박스를 이용한 Sugeno 방식 퍼지제어 85 4. Simulink를 이용한 퍼지제어 89 4장 퍼지 제어시스템의 응용사례 113 1. 퍼지 제어기를 이용한 DC 모터의 제어 113 2. 반능동(Semi-active) 자동차 현가시스템의 퍼지제어 127 3. 장애물 우회 기능을 갖는 다관절 지능 로봇 시스템 144 5장 인공신경망(Artificial Neural Network) 157 1. 인공신경망의 개념 157 2. 다층구조의 신경망(Multi-Layer feedforward Neural Networks) 159 3. 신경망의 학습(training) 162 4. 신경망 학습을 위한 노하우 168 6장 신경망의 프로그래밍 171 1. Matlab을 이용한 신경망의 학습 171 2. MATLAB의 신경망 함수를 이용한 신경망의 학습 183 3. MATLAB TOOLBOX를 이용한 신경망의 학습 187 7장 신경망 제어기 199 1. 신경망 학습의 종류 199 2. 신경망 역제어기 200 3. Kawato의 신경망병렬제어기 201 4. 신경망을 이용한 기준모델 적응제어기 202 5. 신경망 모델예측제어(NN Predictive Control) 211 6. ANFIS(Adaptive Network Based Fuzzy Inference Systems) 223 8장 회귀 신경망(Recurrent Neural Network) 243 1. Elman 신경망 243 2. Hopfield 신경망 248 9장 자기구성(Self-Organizing) 신경망 255 1. 경쟁학습(Competitive Learning) 신경망 255 2. SOFM(Self-Organizing Feature Maps) 신경망 262 10장 신경망 제어의 응용사례 269 1. 신경망-PID 제어기를 이용한 압전구동기 제어시스템 269 2. 신경망자가조정(SELF-TUNING) PID 제어기를 이용한 수조 레벨 제어 279 찾아보기 291
출처: 국립중앙도서관 서지정보
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