• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.239-245
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• 2012

본 논문에서는 시간영역 및 주파수영역 성능지수와 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 이용한 자기부상 RGV(Rail-Guided Vehicle)의 최적 PID 제어기 설계 기법을 제안한다. 일반적으로 RGV에 적용되는 흡인식 자기부상시스템은 시스템 자체의 불안정성을 내포하고 있으며, 오버슈트 및 정착시간을 고려한 설계가 요구되기 때문에 기존의 성능지수함수로는 원하는 성능을 얻기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 먼저 PID 제어기 설계에 사용되는 성능지수함수를 분석하고, 자기부상 RGV에 적합한 시간영역 및 주파수영역 성능을 고려한 새로운 성능지수 함수를 제안하였다. 또한, 클론선택 최적화기법을 적용하여 성능이 향상된 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 알고리즘과 성능지수함수의 성능을 평가하기 위하여 단순 유전자 알고리즘과 기존의 군집 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 비교 시뮬레이션을 하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 최적화 기법들에 비해 자기부상 RGV의 최적 제어기 설계에 더 효과적임을 시뮬레이션을 통해 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.279-284
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• 2014

본 논문에서는 최적화 기법과 퍼지 PID제어기를 이용한 자기부상시스템의 부상제어기를 제안한다. 흡인식 자기부상시스템은 일반적으로 비선형 특성을 포함하는 불안정한 시스템이기 때문에 일반적인 선형 제어기를 적용할 경우 우수한 성능을 얻기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서 제안된 제어기는 고정파라미터를 갖는 퍼지 PID제어기를 이용하였으며, 퍼지 PID 제어기 파라미터들은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였으며 유전알고리즘의 목적함수로는 일반적으로 사용되는 성능지수 함수를 사용하였다. 제안된 퍼지 PID 제어기를 적용한 자기부상시스템의 성능을 평가하기 위하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 고전적 PID제어기와 성능을 비교 분석하였다. 제안된 제어기를 적용한 자기부상시스템의 성능이 고전 PID제어기에 비하여 더 우수한 성능을 보임을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.