Abstract
When fuzzy logic controllers which are designed based on plant models and intuitive base are applied to
real plants, the control systems may not give satisfactory control results due to the modeling error and the
lack of knowledge on the plants. In that case. the controller must be retuned by adjusting the control
parameters; this retuning process may require a large number of trial-and-error evaluations and thus much
time and cost. In order to resolve these problems, we propose a systematic and efficient procedure for
designing a fuzzy logic controller using response surface methodology. First wc select the initial optimal
conditions of control parameters using a genetic algorithm, in which a nominal plant model with intrinsic
modeling errors is used. And then we determine the tinal optimal conditions of the control parameters using
response surface methodology. Computer simulations are performed to verify the capability of the proposed
method.
플랜트 모델이나 경허에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우 무델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고 이조정과정은 시행착오방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로한다. 이런문제점을 해결하기 위해 본연구에서는 반응표면분석법을 이용하여 퍼지제어기를 설계한, 체계적이고 효과적인 방법을 제안한다. 첫단계에서는 모델링 모차를 포함하고 있는 기준 플랜트 모델에 대해 최적화 알고리즘을 이용하여 제어인자의 초기 최적조건을 결정한다. 다음 단계에선 반응표면분석법을 이용하여 제어인자의 최종 최적조건을 결정한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 모의실험을 수행하였다.
