본 논문의 목적은 신경망을 이용한 퍼지 하이퍼큐브의 적응 학습 제어알고리듬의 개발이다. 퍼지 시스템 규칙베이스 후건부의 실시간적인 수정, 초기 퍼지 제어규칙의 일시적인 안정성을 가정하여 퍼지제어기와 신경망의 장점만을 살린 지능형 제어시스템의 설계방법을 제안하였다. 퍼지 제어기로는 실현 가능한 퍼지 하이퍼큐브의 구조를 선택하였고, 퍼셉트론 신경만의 학습법칙을 적용하여 출력오차로써 퍼지 제어기의 규칙을 실시간적으로 수정해 나가는 방법을 사용하였다. 결과적으로 적응 퍼지-뉴로 제어시스템을 Cart-Pole 제어에 응용함으로써 이러한 지능형 제어기의 유효성과 강인성을 보였다.
현재 까지 지능형 자동차의 서비스 형태는 주로 차량 운전자에 대한 유용한 정보제공과 엔터테인먼트를 중심으로 연구 되어 왔다. 그러나 유비쿼터스 환경에서의 지능형 자동차와 같이 시간과 장소의 구애됨없이 언제 어디서든 자동차와의 대화와 제어가 가능한 서비스 제공에는 많은 제약 사항을 가진다. 본 논문에서는 CDMA 이동통신망을 이용하는 웹기반 차량 무선원격제어 및 진단을 위한 지능형 차량정보시스템을 설계 및 구현 하였다. 구현한 지능형차량정보시스템은 언제 어디서든 웹브라우져를 통하여 원격지 차량의 제어와 진단이 가능하며, 제어 조작자와 차량 간의 이동성을 제공하다. 뿐만 아니라 인터넷 상의 차량제어서버를 이용하여 차량 진단을 위한 과거 차량 상태 내역을 제공해 줄 수 있기 때문에 보다 효과적인 차량 원격제어와 진단이 가능한 장점을 가진다.
본 논문에서는 전기유동유체(Electro-Rheological Fluid : ERF)를 함유하는 지능구조물의 동적 모델링 및 진동제어를 수행하였다. 먼저 실리콘 오일을 기본용매로 하여 조성된 ERF의 복소 전단모듈러스를 전장부하와 가진 주파수의 함수로 동적 회전모드 실험을 통하여 도출한 후, 이를 샌드위치 보 이론과 연계하여 동적 모델링을 실시하였다. 도출된 6차 편미분방정식 형태의 지배 방정식을 유한요소 모델로 이산화하여 전장부하에 따른 지능구조물의 동탄성 특성값인 감쇠 고유 주파수 및 모달 손실계수를 주파수 영역에서 얻었다. 그리고 ERF를 함유한 샌드위치 형태의 지능구조물을 제작한 후 실험적으로 얻은 동탄성 특성값과 모델에 의해 예측된 동탄성 특성값을 비교 고찰하여 제시된 동적 모델에 대한 타당성을 입증하였다. 또한 모델을 통해 전장부하 함수로 예측된 주파수 응답곡선 중에서 각 주파수 대역에 대해 최소 변위가 되는 응답곡선을 요구응답으로 설정한 후, 그에 해당하는 전장부하를 선정하는 논리적인 능동 진동제어 알고리즘을 제안하였다. 제어알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 실험적으로 수행된 능동 진동제어 결과를 주파수영역과 시간영역에서 제시하였다.
전통적인 지능망 부하제어에서 개별적인 SCP(Service Control Point) 보호가 주요 관점이었다면, 본 논문에서는 지능망 전체 네트워크 자원 활용의 최적화를 통한 부하제어를 주요 관점으로 하였다. 이는 이동 에이전트 기술의 이용으로 가능해 지는데 이동 에이전트는 실행환경이 구현된 모든 시스템으로의 이동이 가능하고 독자적으로 작업 수행이 가능한 소프트웨어이다. 본 논문에서는 이동 에이전트를 이용한 과부하 제어 메커니즘과 이동절차를 제안하였다. 제안한 이동 에이전트를 이용한 과부하 제어 메커니즘은 이동 에이전트를 이용해 서비스 특성에 따른 지능망 과부하를 제어할 수 있고 이동 절차는 지능망 부하 변화에 따른 이동 에이전트의 이동 방법이다. 시뮬레이션결과 제안한 메커니즘은 기존 Call Gapping메커니즘보다 SCP 부하율과 시도 호 실패 수에서 우수한 성능을 보였으며 SCP과부하 시 SS NO.7 네트워크 트래픽의 감소를 가져왔다.
본 논문에서는 마이컴(PIC16C74)과 Tabu 탐색법 및 지능기법(퍼지 및 신경회로망)을 이용하여 고정밀 제어 및 강인한 제어 성능을 가지는 초소형 DC 모터용 지능형 제어기를 개발하였다. 이를 위해 마이컴(PIC16C74)를 이용한 지능형 제어 알고리즘을 개발하고, 초소형 DC 모터용 드라이브 회로 설계 및 제작하였다. 개발한 초소형 DC 모터 지능형 제어기는 디지털 자동 용접캐리지에 적용할 예정이며, 다른 응용 분야로써는 자동배수장치, 반도체 분야, 산업용 로봇 분야 및 조립자동화 시스템 분야 등에 사용되는 구동모터에 적용함으로서 정밀도와 외부의 잡음에 대한 영향을 경감시켜 안정성과 효율향상 및 에너지절약이 가능할 것이다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 기존의 퍼지 제어기 설계 방법들은 안정도 조건을 만족시키는 제어 이득을 얻기 위해 수학적인 접근을 통해 해를 찾는 방법들이 많이 연구되었다 하지만 플랜트와 제어 방법에 따라 이러한 수학적인 접근이 힘든 경우가 있다 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 깊은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 이득을 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 전력 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이 영역을 변화시킴으로서 빠르게 해를 찾는다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 전기로 합금철 투입 중량을 보다 정밀하게 제어하기 위하여 퍼지 함수를 사용한 제어 기법을 적용하였다. 합금철 중량 제어에 사용된 퍼지 제어는 기존 단순 패턴 제어에 비하여 합금철 계량 정밀도를 높였으며, 합금철 계량 시간을 크게 단축시켰다. 한편 퍼지 제어 함수는 제어수식을 일반화시켜서 Programmable Logic Controller (PLC)의 래더 프로그램으로 구현하였다.
본 논문은 Building, 아파트, 병원 호텔 등의 건물의 급수 System으로서 최근 대두되고 있는 Bosster Pump System에 관한 것으로서, 제품의 주요 특징 및 제어 알고리즘을 소개하고 특히 최종 User에게 쾌적한 급수 환경을 제공하기 위한 주 제어 기능인 일정 예측 최종 압력 제어를 PID 및 Fuzzy 제어이론을 이용하여 구현하였는데, 그 적용 알고리즘을 소개하고, 실제 제어 실험을 통해 PID제어와 Fuzzy 제어를 비교하였다.
본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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