흔한학생

MATLAB 신경망 학습 및 시뮬링크 연동 방법회귀용 신경망인 `fitnet()` 을 이용해 모델을 생성할 것이다. 첫 번째 파라미터로 hidden layer의 노드 수가 들어간다.두 번째 파라미터로 알고리즘 명이 들어간다. 그리고 `train(model, input, output)` 으로 학습을 하고 결과를 저장한다.두 가지가 반환되며 해당 네트워크를 저장한다.저장된 네트워크는 `gensim()` 함수로 시뮬링크 블록으로 변환할 수 있다. 파라미터로는 생성한 신경망 변수와 샘플링 주기가 들어간다.`gensim()` 함수가 실행되지 않을 수 있는데 구버전용이기 때문이다?그래서 Deep Learning Toolbox Converter for Simulink 의 `genFunction()` 혹은 `genSi..

Neural Network-Based Cost-Effective Estimation of Useful Variables to Improve Wind Turbine Control🔷2.1 wind speed사용하는 모델은 5개의 풍력 터빈이 있는 클러스터로, DNV의 bladed 모델을 이용해 계산된 풍속을 사용한다. 터빈이 실제로 받는 풍속인 유효 풍속(effective wind speed)은 날개가 도는 면 전체의 풍속을 평균을 낸 값이다. 아래는 논문에서 사용된 유효 풍속이다.2.2 2.3 2.4 rotor와 aerodynamic 토크, drive-train 토크, induction generator dynamic 등에 관한 식🔷2.5 전체 범위 제어 (full envelope control)논문에..

MATLAB Understanding Model Predictive Control 기반으로 정리했습니다.🔷MPC를 사용하는 이유- 다변수 시스템 제어MPC는 MIMO 시스템을 처리할 수 있다. 예를 들어 MIMO 시스템에서 한 출력의 변화가 다른 출력에 영향을 줄 수 있다. 이때 PID 제어기를 사용한다면 두 제어 루프가 독립적으로 작용해 설계하기 어려울 것이다.또 시스템이 커지면 더 많은 컨트롤러 gain을 조정해야 하기에 더 어려워진다.이에 반해 MPC는 변수 간 모든 상호작용을 고려해 출력을 동시에 제어하는 다변수 제어기라는 장점이 있다.- 제약 조건제어기를 활용하는 상황에서는 제약(constraint)이 있는 경우가 많다.차량의 경우 제한 속도나 안전거리와 같은 제약 조건이 있으며 MPC는 ..