PID 제어기는 미지의 Deadzone을 가진 시스템에 적용될 때, 제어 성능이 저하되는 단점을 나타낼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 2층 구조의 퍼지 논리를 이용한 PID 제어기를 제안하였다. 이 제어기의 구조는 전형적인 PID 제어기에 퍼지 보상기와 퍼지 동조기를 추가하여 구성하였다. 제안된 제어 방법은 전형적인 PID 제어기에 비하여 뛰어난 과도응답과 정상상태 성능을 나타낸다. 이 방법이 플랜트의 정상상태 이득뿐만 아니라 Deadzone 비선형성에서도 강인하다. 제안된 제어기의 성능은 시뮬레이션을 통하여 검증하였다
본 논문은 음성신호 델타 변조(이하 DM이라고 약칭함)에 관한 step size의 적응(adaption)에 대하여 연구한 것이다. 선형 및 지수적인 적응 중에서 지수적 적응 앨고리즘을 채택하고 또 복호기에서의 오차회복시간을 단축시켰다. 그리고 한 앨고리즘에 대해서 비례 적산기를 이용하여 실제적인 논리회로 구성법을 제안하였으며 500Hz의 정현과 신호를 16kHz의 펄스로 표본화하여 제안회로에 대한 타당성을 실험적으로 확인하였다.
In this paper, an advanced torque control scheme of Switched Reluctance Motor (SRM) using modified non-linear logical TSF (Torque Sharing Function) based on the DITC (direct instantaneous torque control) with PWM(Pulse Width Modulation). In the proposed control scheme, a simple calculation of PWM duty ratio, switching rules from DITC and non-linear torque sharing function can reduce the torque ripple with fixed switching frequency. The proposed control scheme is verified by the computer simulations and experimental results.
In this paper, a controller design for brushless linear motor is implemented. The designed controller is mainly composed of current, speed and position controller, which are carried out by the high-speed digital signal processor (DSP). In addition the PWM inverter is controlled by space voltage PWM method. This system is implemented by using 32-bit DSP (TMS320C31), a high-integrated logic device (EPM7192), and IPM (Intelligent Power Module) for compact and powerful system design. The experimental results show the effective performance of controller for the brushless linear motor.
In this paper, we present a novel control approach for linear motor-based transfer systems in which friction reduction and enhancement of control performance are considered. In general, in such systems friction effects from rails and wheels, and internal bearings complicate control scheme since in particularly its dynamics are arbitrarily changed due to mass variation, detent force of motor systems, and gaps among stators. Our control approach is achieved to reduce this undesired friction dynamics using fuzzy system. We construct hybrid control approach for this control system which Is composed of a nominal control and a vertical control against friction. Fuzzy parameter vector is optimally determined from iterative simulation experiments. We demonstrate its superiority via numerical simulations comparing with a traditional control method.
A stability analysis technique has been proposed for linear SISO system associated with fuzzy logic controller. An analysis technique using the concept of well-known sector bound nonlinearity and its graphical interpretation, i.e., the circle criterion, is presented. Thus the use of classical Nyquist locus and the BODE diagram is brought into the picture. The aim of this present note is to represent a graphical approach based on sector bound nonlinearity and circle criterion for assessing the performance(degree of stability) of the linear SISO system associated with fuzzy logic controller. The degree of stability of the system is defined in terms of its gain and phase margins as defined in Section 3.
In this paper, the nonlinear I/O characteristic of fuzzy logic controller is analyzed by using cell concept. Sources of the nonlinearity in a fuzzy logic controller include the fuzzification, the fuzzy reasoning and the defuzzification. A closed form expression for the defuzzified output is derived in case of a fuzzy logic controller with two inputs, triangular memberships, MacVicar-Whelan type linguistic rules, and direct fuzzy reasoning. As a result, it is shown that fuzzy logic controller is a nonlinear controller. Also its nonlinearity is analyzed with respect to the conventional PID control and the sliding mode control.
이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.
Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.
신경망을 이용한 적응제어는 학습능력에 따라 외란작용에 스스로 대처하고, 정밀한 제어가 가능하지만 학습파라미터가 최적화되기 전에는 불안정한 제어응답을 보인다. 퍼지논리는 전문가의 경험을 논리화한 것으로 제어특성은 좋으나, 외란에 대한 적응력이 부족하여 계속적인 오프셋이 발생할 수 있다. 따라서, 퍼지와 신경망을 시스템의 동특성에 따라 혼용한 제어방식을 제시하고, 시뮬레이션으로 시간지연이 있는 CSTH의 온도와 비선형 공정인 pH 중화공정에 적용하여 단순신경망 제어어보다 개선된 제어응답 특성을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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