Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.93-99
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2009
The fuzzy control, neural network and genetic algorithm(GA) are algorithms to make the intelligence of system more higher. In this paper, we optimized the fuzzy controller using a genetic algorithm for desire response. Also a compensated fuzzy controller has dual rules. One control rule used to decrease the overshoot and rise time occurring in transient response region and another fuzzy control rule use to decrease the steady state error and rapildy to converge at the convergence region. GA is necessary to optimal the exchange time of the two fuzzy control rule base. Fuzzy-GA controller have a process of reproduction, crossover and mutation and we experimented by hydraulic servo motor control system We could observe that compensated Fuzzy-GA controller have good control performance compare to the fuzzy control technique have two rule base table.
본 논문은 전략 기반 유전 알고리즘을 이용한 새로운 비선형 시스템의 퍼지 제어 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 수학적인 접근 방법이 아닌 지능적 설계 방법을 사용하여 퍼지 제어피론 설계한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키며 최적의 성능을 잦는 제어 이득을 얻기 위해 유전 전략을 사용하여 교차와 돌연변이 영역을 변화시킨다. 최종적으로 모의실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.106-111
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2002
진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위한 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분 방정식의 해를 구하는 기법 연구와 유전 알고리즘을 이용하여 Manabe 표준형의 일반화를 이용-i:l여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기를 설계할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 본 논문에서의 프로그램 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.3
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pp.126-132
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2004
This paper proposed trajectory tracking control based on genetic algorithm. Trajectory tracking control scheme are real coding genetic algorithm(RCGA) and back-propagation algorithm(BPA). Control scheme ability experience proposed simulation. Stable tracking control problem of mobile robots have been studied in recent years. These studies have guaranteed stability of controller, but the performance of transient state has not been guaranteed. In some situations, constant gain controller shows overshoots and oscillations. So we introduce better control scheme using real coding genetic algorithm and neural network. Using RCGA, we can find proper gains in several situations and these gains are generalized by neural network. The generalization power of neural network will give proper gain in untrained situation. Performance of proposed controller will verity numerical simulations and the results show better performance than constant gain controller.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.215-218
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2002
본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.6
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pp.487-490
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2001
In this paper, we realize a system that moves a cursor with a finger using the circular pattern vector algorithm that in one of the image analysis algorithms. To apply this algorithm, we use central point of the biggest circle among the various circles that recognize the image of the hand , and find out the pointing finger by looking for the distance of the outline of the hand from the central point. The horizontal direction of the cursor on the display is controlled by converting the direction of the pointing finger to the analysis of the plane corrdinate. Because of setting up only one camera of the upper, the middle and the lower discretely. On account of the discrete movement of the cursor of the vertical direction, we move th cursor to the objective, which the user wants. by expanding the local are to the whole area.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.660-667
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2007
본 논문은 확률특성을 갖는 네트워크 기반 제어시스템(NCS; Networked Control Systems)을 위하여 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks)와 신경회로망 기법을 이용한 지능제어기법을 제안한다. 신경회로망은 시변 시간지연을 갖는 비선형 시스템의 실시간 오차를 보상하기 위한 제어기의 최적화에 적용된다. 모듈화 신경회로망이 구성되며 이것은 제어기의 파라미터를 출력한다 가장 간단한 DBN 구조인 마코브 체인(MC; Markov Chain)이 구성되며 NCS의 랜덤 관측값을 모델링에 적용되며 예측 제어기의 구성에 또한 사용된다. 제안한 제어기법은 위성시스템의 자세제어에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.5
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pp.635-640
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2009
In real system application, the obstacle avoidance system for the autonomous control of the underwater flight vehicle (UFV) operates with the following problems: it has local information because the sonar can only offer the obstacle information in a local detection area, it requires a continuous control input because the system that has reduced acoustic noise and power consumption is necessary, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent obstacle avoidance algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC), is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, the obstacle avoidance of UFV is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the real system application.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.413-417
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2004
This paper proposes a fuzzy proportional-Integral (PI) controller for the precise tracking control of optical disk systems based on the genetic algorithm (GA). The fuzzy PI control rules are optimized by the GA to yield an optimal fuzzy PI controller. We validate the feasibility of the proposed method through a numerical simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.379-383
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1998
본 논문에서는 플랜트를 제어하는데 있어 광범위하게 사용되는 PD제어기의 파라미터를 결정하는 문제에 대한 연구를 하였다. 파라미터 결정 방법으로는 최근 최적화 문제에 많이 적용되고 있는 새로운 방법인 유전자 알고리즘을 사용하였다. 또한 이렇게 정해진 파라미터를 사용하여 이를 도립진자(Inverted Pendulum)에 적용하였고 도립진자의 응답특성을 분석, 고찰함으로써 PD제어기의 성능을 평가.확인하고 이 문제에 적용된 유전자 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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