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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김인아 (부경대학교) 정석권 (부경대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2021년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
62 - 65 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

가변속 냉동시스템의 견실 온도 제어를 위한 SA 알고리즘으로 최적화된 μ-제어기 설계
김인아 냉동공조공학과 2022.01 학위논문

2021

가변속 냉동시스템의 견실 온도 제어를 위한 구조화 불확실성 기반의 μ-Synthesis 제어기 설계
김인아 ,  정석권 설비공학논문집 2021.12 학술저널
가변속 냉동시스템의 견실 온도 제어를 위한 GA 기반의 가중함수 선정을 통한 μ-Synthesis 제어기 설계
김인아 ,  정석권 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2021.06 학술대회자료

2020

가변속 냉동시스템의 견실 온도 제어를 위한 μ-Synthesis 제어기 설계
김인아 ,  정석권 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper investigates μ-Synthesis robust control for a variable speed refrigeration system by selecting the weighting function based on genetic algorithm to guarantee robustness against model uncertainty and external disturbance. As the practical transfer function model obtained by experiments to design a controller inevitably contains model uncertainties such as unmodeled dynamics and modeling errors, a robust controller is necessary to track references in the system. Weighting functions, main design parameters in μ-Synthesis approach as a robust controller, are designed by applying genetic algorithm without trial and errors. It is shown that the μ-Synthesis approach considering structured uncertainties provides robust control performance against both dynamic perturbations and external disturbances. The validity of the proposed method is verified by Matlab based computer simulations.
#Variable speed refrigeration system(VSRS: 가변속 냉동시스템) #μ-Synthesis controller(μ-합성 제어기) #Genetic algorithm(GA: 유전자 알고리즘) #Weighting function(가중함수) #Robust control(견실 제어)

목차

Abstract
1. 서론
2. 유전자 알고리즘을 이용한 VSRS의 최적 μ-Synthesis 제어기 설계
3. 시뮬레이션 결과 및 고찰
4. 결론
References

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