A Study on the Performance Improvement of Fuzzy Controller Using Genetic Algorithm and Evolution Programming

유전알고리즘과 진화프로그램을 이용한 퍼지제어기의 성능 향상에 관한 연구

  • 이상부 (한라전문대학 전산정보처리과) ;
  • 임영도 (동아대학교 전자공학과)
  • Published : 1997.10.01

Abstract

FLC(Fuzzy Logic Controller) is stronger to the disturbance than a classical controller and its overshoot of the intialized value is excellent. In case an unknown process or the mathematical modeling of a complicated system is impossible, a fit control quantity can be acquired by the Fuzzy inference. But FLC can not converge correctly to the desirable value because the FLC's output value by the size of the quantization level of the Fuzzy variable always has a minor error. There are many ways to eliminate the minor error, but I will suggest GA-FLC and EP-FLC Hybrid controller which csombines FLC with GA(Genetic Algorithm) and EP(Evo1ution Programming). In this paper, the output characteristics of this Hybrid controller will be compared and analyzed with those of FLC, it will he showed that this Hybrid controller converge correctly to the desirable value without any error, and !he convergence speed performance of these two kinds of Hyhrid controller also will be compared.

FLC(퍼지 제어기 : Fuzzy Logic Controller)는 고전적 제어기보다 외란(disturbance)에 강하고 초기 치의 과도측성(overshoot)이 우수하다. 그리고 미지의 프로세스(process)나 복잡한 시스템의 수학적인 모델링이 불가능한 경우에도 퍼지 추론에 의하여 적절한 제어량을 얻을 수 있다. 그러나 퍼지변수의 양자화 단계 크기에 의해 출력값이 항상 미세한 오차를 가지므로 목표치에 정확히 수럼하지 못한다.[1]. 이 미세한 오차를 제거하기 위한 여러 방법이 [2~4]있지만 본 논문에서는 FLC에 GA(유전알고리즘 : Genetic Algorithm)와 EP(진화프로그래밍 : Evolution programming)를 결합한 GA-FLC, EPFLC Hybrid 제어기를 제안한다. 이 Hybrid 제어기의 츨력 특성과 FLC의 출력 특성을 비교 분석하고, 이 Hybrid 제어기가 오차없이 목표치에 잘 수렴하는 것을 보이고자 한다. 또한 이 두 종류의 Hybrid제어기 수렴 속도 성능도 비교한다.

Keywords

References

  1. 전자공학회 논문지 v.29, B편 no.9 록업 테이블을 이용한 자동학습 퍼지제어기의 설계에 관한 연구 이영노;김태완;서일홍
  2. 인공지능 신경망 및 퍼지시스템 추계종합학술대회 논문집 퍼지와 비례제어기를 결합한 Hybrid 제어기의 성능향상에 관한 연구 이상부;김헌정;임영도
  3. 정보처리학회 논문지 v.3 no.6 퍼지제어기와 신경망제어기의 응답특성에 관한 연구 이상부;김형수
  4. Fuzzy Sets and Systems v.66 Fuzzy neural networks: A survey James J. Buckley
  5. Discrete-time Control System Katsuhiko Ogata
  6. 日本ファジイ 學會誌 v.2 no.4 DC モ-タ サ-ボ系の ファジイ制御 李勇;米澤洋
  7. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learing David E. Goldberg
  8. 퍼지 신경망 유전진화 임영도;이상부(공저)
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  10. Genetic Algorithms+Data Structures=Evolution Programs Zbigniew Michalewicz