본 논문은 시간 지연을 가지는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 제시한다. Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 상호 결합 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 상호 결합 시스템의 하위 퍼지 시스템을 안정화 시킬수 있는 분산 출력 궤한 제어기를 설계한다. 폐루프 하위 시스템들의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나태내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 시간 지연이 있는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤한 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문은 이산시간 비선형 상호결합 시스템에 대한 지능형 분산 관측기 설계 기법을 제안한다. 여기서, 비선형 상호결합 시스템은 미지의 상호결합을 갖는다고 가정한다. 설계하는 지능형 분산 관측기 설계를 위한 문제를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록, 성능함수를 정의한다. 정의된 성능함수를 기반으로, 지능형 분산 관측기 설계 문제를 해결할 수 있는 충분조건을 구하고, 이를 선형 행렬 부등식의 형태로 나타낸다. 마지막으로 모의실험을 통해 제안된 지능형 분산 관측 기법의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 비선형 상호 결합 시스템의 출력 궤환 제어기 설계에 대해서 연구한다. 먼저 퍼지 모델 기법을 이용하여 비선형 상호 연결된 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델로 모델링한다. 그 각각의 하위 시스템에 대한 출력 궤한 제어기를 동적 병렬 분산 보상 (DPDC) 기법을 이용하여 퍼지 출력 궤환 제어기로 설계한다. 하위 시스템들의 평형점이 안정화 되는 선형 행렬 부등식 (LMI)를 구하고, 그 부등식을 만족하는 값들로부터 하위 시스템의 제어기 이득을 구한다.
본 논문은 시간 지연을 가지는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 제시한다. Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 상호 결합 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 상호 결합 시스템의 하위 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 출력 궤한 제어기를 설계한다. 폐루프 하위 시스템들의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 시간 지연이 있는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤한 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문은 연속 시간과 이산 시간 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 정적 출력 궤한 제어기의 설계에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 모델 기법을 이용하여 비선형 상호 결합 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S)퍼지 모델로 모델링한다. 각각의 하위 시스템에 대한 정적 출력 궤한 제어기를 병렬 분산 보상(PDC)기법을 이용하여 구한다. 선형 행렬 부등식(LMI)을 통하여 하위 시스템의 안정화를 위한 이득값을 구한다. 이득값을 통하여 하위 시스템들이 안정화되고 그를 통해 전체 상호 결합 시스템이 안정화됨을 모의실험을 통하여 증명한다.
본 논문은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 이용하여 이산 시간에서의 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 동적 출력제한 제어기를 제시한다. 이산시간 비선형 상호 결합 시스템의 각 하위 시스템에 대한 T-S 퍼지 모델링을 한 후, 각각에 대해 동적 출력 궤한 제어기를 설계한다. 제어가 된 폐루프 하위 시스템들로 전체 시스템의 평형점이 안정화되는 선형 행렬 부등식 (LMI)을 구하고, 부등식을 이용하여 동적 출력 제한 제어기의 이득 값을 구한다. 마지막으로 모의실험을 통해 분산 동적 출력 궤한 제어기의 효용성을 확인한다.
본 논문은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 이용하여 이산 시간에서의 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 동적 출력 궤한 제어기를 제시한다. 이산시간 비선형 상호 결합 시스템의 각 하위 시스템에 대한 T-S 퍼지 모델링을 한 후, 각각에 대해 동적 출력 궤한 제어기를 설계한다. 제어가 된 폐루프 하위 시스템들로 전체 시스템의 평형점이 안정화되는 선형 행렬 부등식 (LMI)을 구하고, 부등식을 이용하여 동적 출력 궤한 제어기의 이득값을 구한다. 마지막으로 모의실험을 통해 분산 동적 출력 궤한 제어기의 효용성을 확인한다.
본 논문은 시간 지연을 가지는 이산 시간 비선형 상호 결합 시스템의 분산 퍼지 출력 궤환 제어기의 설계에 대해 연구한다. T-S(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델 기법을 이용하여 퍼지 상호 결합 시스템을 구한다. 이를 바탕으로 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 설계하고, 폐루프 시스템의 안정도 충분 조건을 선형 행렬 부등식 (LMI)의 형태로 나타낸다. 설계된 이득값을 통하여 상호 결합 시스템이 안정화됨을 모의실험을 통하여 보인다.
본 논문은 고분자 전해질 연료전지 시스템(PEMFC)을 위한 비선형 상호결합 시스템의 분산 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 이를 위해 연료전지 시스템의 비선형성을 확인하고, Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 시스템을 퍼지 모델로 변환한다. 변환된 퍼지 모델을 기반으로 퍼지 관측기를 설계하고 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 마지막으로, 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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