• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.2 no.4
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• pp.287-296
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• 1996

본 논문에서는 퍼지추정기와 슬라이딩 모드제어이론이 고려되었다. 비선형시스템에 대한 슬라이딩 모드 제어기 설계 시에 그 시스템의 비선형함수를 추정하기 위하여 퍼지논리시스템이 사용되는 두가지의 적응처지슬라이딩 모드제어방식을 제안한다. 첫번째 방식에서는 비선형시스템, x/sup (n)/=f(x under bar, t) + b(x under bar, t)u 의 알지 못하는 함수 f를 추정하기 위하여 하나의 퍼지논리시스템이 사용되어진다. 두번째 방식에서는 비선형시스템의 f와 b에 대한 추정기로서의 두개의 퍼지논리시스템이 각각 사용되어진다. 각각의 방식에 대하여 제어시스템의 안정도를 보장하도록 하는 적응법칙을 설계하며 퍼지추정기와 비선형함수와의 추정오차를 줄이기 위해 각각에 대한 강인한 제어법칙을 제안한다. 제안된 네 가지의 제어법칙에 대한 안정성을 증명하고 컴퓨터시뮬레이션에서 역진자시스템에 적용하여 그에 대한 타당성과 각각의 비교를 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.3
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• pp.268-274
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• 2013

Any new method for controlling a nonlinear system has widely been reported. An inverted pendulum system has typically been used as a target system for demonstrating its usefulness. In this paper, we propose an algorithm to control a flexible joint cart based inverted pendulum system. Two carts are connected with a spring and one is a driving cart and the other is no driving cart with a pole. We here present a system modeling and a good fuzzy logic based control algorithm. We also introduce LQR (Linar Quadratic Regulator) technique for reducing the number of control variables. By using this technique, the number of input variables for a fuzzy logic controller is become only two not six. So the computational complexity is largely reduced. Moreover, a two-input fuzzy logic controller has a control rule table with a skew-symmetric property. And it will lead the design of a single-input fuzzy logic controller. In order to demonstrate the usefulness of the proposed method and prove the superiority of the proposed method, some computer simulations are presented.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.45-59
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• 1996

종래의 현대제어이론은 플랜트의 수학적 모델링이 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 비선형 시스템, 선형 시변 등과 같은 복잡한 프로세서는 수학적 모델링을 구성하기가 어렵고 또한 적절한 제어기를 설계하기가 쉽지 않다. 이에 비해, 퍼지제어는 선형시스템은 물론 비선형 시스템 대해 매우 유용한 것으로 알려지고 있다. 본 고는 퍼지논리에 대한 기본적인 개념과 퍼지제어기술에 대하여 서술하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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• pp.17-32
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• 1995

본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.600-606
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• 2015

Applications of the drone have been enlarged and study on the quad-copter system has been widely progressed. Quad-copter system is raised vertically with four propellers, and it is free to move side to side, and upper and lower. It is also a typical example of non-linear systems. In this paper, we design two-input fuzzy logic control systems in order to control the quad-copter that is complex nonlinear system. And then we analyze their control rule tables and derive some characteristics that they present skew symmetric property and the control actions are enhanced as the distance from the diagonal band. This property enables the design of other control systems. We here design simple-structured fuzzy logic control systems and simulate them. We confirm some effects of the proposed systems and finally discuss about them.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.9-15
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• 2001

브러쉬 없는 직류전동기의 위치제어를 위한 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 특히 본 논문에서는 기존의 퍼지제어 기법에서 얻을 수 있는 특징으로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 간단한 퍼지논리제어기의 설계를 기술한다. 가변구조제어는 시스템의 파라메터 변화나 외란에 둔감한 특성을 갖는다. 하지만 리칭페이스에서는 문제가 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 지수항을 추가한 비선형 슬라이딩면을 구성한다. 그리고 나서 비선형 슬라이딩 면과 슬라이딩 면의 변화율을 입력으로 하는 퍼지 제어기를 설계한다. 이러한 2-입력 퍼지가변구조제어기의 제어 규칙표로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 단일 입력 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 이들 제어기의 성능을 입증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.489-490
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• 2011

본 논문에서는 병렬형 하이브리드 자동차 (PHEV) 파워트레인 구성요소 정격설계와 내연기관의 최적 운전을 위한 퍼지논리제어에 대하여 기술한다. 내연기관, 전동기, Energy Storage System (ESS)과 같은 파워트레인 구성요소들의 정격은 에너지 개념과 Electrical Peaking Hybrid (ELPH)를 이용하여 설계 하였으며 내연기관의 운전효율을 증가시키기 위해 퍼지논리를 사용하여 파워트레인의 전력흐름을 제어하였다. 제안된 퍼지논리는 설계된 구성요소 정격값을 바탕으로 PHEV PSIM 시뮬레이터를 구성하고 시뮬레이션 하여 그 효용성을 분석하였다.

• 전기의세계
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• v.44 no.7
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• pp.17-23
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• 1995

인공지능 기법들은 여러 분야에 걸쳐 다양하게 사용되고 있으며, 특히 최근들어 지능형 제어기법으로 전력 전자 분야에도 많이 적용되고 있는 추세이다. 따라서 본 글에서는 전력전자 분야에 전문가 시스템, 신경회로망 및 퍼지논리를 적용한 예와 신경회로망과 퍼지논리의 융합에 대하여 정리 및 고찰해보고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.2
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• pp.45-52
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• 2004

The sliding mode controller with a boundary layer implemented by simplified indirect inference method (SIIM) fuzzy logic was proposed. The components of the sliding line function are used for the inputs of the SIIM fuzzy logic. The proposed control system is simple because there is no need to derive the sigmoid function and there are only four rules. The overall stability of the proposed system and the boundness of the tracking error are proved easily using the Lyapunov theory. We apply the proposed controller to control a nonlinear time-varying system. The computer simulation showed the validity of the proposed control system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.6
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• pp.1182-1189
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• 1994

In this paper, we evaluate the performance of a fuzzy controller with a self-learning structure. The fuzzy controller is based on a fuzzy logic that approximates and effectively represents the uncertain phenomena of the real world. The fuzzy controller has control of a plant with a fuzzy inference logic. However, it is not easy to decide the membership function of a fuzzy controller and its controlrule. This problem can be solved by designing a self-learning controller that improves its own contropllaw to its goal with a performance table. The fuzzy controller is implemented with a 386PC, an interface board, a D/A converter, a PWM(Pulse Width Modulation) motor drive-circuit, and a sensing circuit, for error and differential of error. Since a Ball and Beam System is used in the experiment, the validity of the fuzzy controller with the self-learning structure can be evaluated through the actual experiment and the computer simulation of the real plant. The self-learning fuzzy controller reduces settling time by just under 10%.