Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Design of Neuro-Fuzzy-based Predictive Controller for Nonlinear Systems with Time Delay

지연시간을 갖는 비선형 시스템을 위한 퍼지-신경망 기반 예측제어기 설계

  • 김성호 (군산대학교 전자정보공학부) ;
  • 김주환 (군산대학교 전자정보공학부) ;
  • 이영삼 (군산대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2002.04.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper a design of neuro-fuzzy-based predictive controller for nonlinear systems with time-delay is proposed. The proposed control system contains two neuro-fuzzy systems called ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). One is run as a series-parallel mode and the other is run as a parallel mode. An ANFIS running in series-parallel mode emulates the response of the nonlinear system with time-delay. Another ANFIS running in parallel mode generates the predicted output of the nonlinear system to compensate for the time-delays. Therefore, the proposed control system can be thought of as an extension of Smith-predictor scheme to the nonlinear systems with time-delay. A detailed design Procedure is presented and finally computer simulations are executed for the effectiveness of the proposed control scheme.

본 논문에서는 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 효율적 제어를 위해 퍼지-신경망에 기반한 지연시간 보상기를 제안하였다. 제안된 제어시스템은 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)라고 불리는 두개의 퍼지-신경망으로 구성되며 이중 하나는 직-병렬 방식으로 동작하고 다른 하나는 병렬 방식으로 동작한다. 직-병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 응답을 추종하는 특성을 갖으며 병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 보상하기 위한 시스템 출력을 예측하는 기능을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 전형적인 Smith 예측기의 비선형 시스템에의 적용을 위한 확장이라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지연시간 보상기의 상세한 설계과정을 보였으며 또한 제안된 제어기 설계 기법의 유용성 화인을 위해 비선형 수치데이터에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.

Keywords

References

  1. PID controllers: Theory, Design and Tuning(2nd Ed.) Astrom, K.;Hagglund, T.
  2. Robust process control Morari M.;Zafiriou E.
  3. Chem. Eng. Prog. v.53 no.6 Closed control of loops with dead times Smith O.H.
  4. Conference on 1994 IEEE Neural network based predictive control for noninear processes with time-delay Tan. Y;Keyser. DE. https://doi.org/10.1109/ICSMC.1994.399993
  5. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics v.23 ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems J.-S. R. Jang https://doi.org/10.1109/21.256541
  6. Fuzzy Sets and Systems v.53 Sugeno type controllers are universal controller J. Buckley https://doi.org/10.1016/0165-0114(93)90401-3
  7. Fuzzy Sets and Systems v.18 Fuzzy Modelling and Control of Multilayer Incinerator M. Sugeno;G. Kang https://doi.org/10.1016/0165-0114(86)90010-2