최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 퍼지 제어기의 설계 자동화 및 최적화 기법이 제안된다. 일반적으로 퍼지 제어기의 설계는 전문가의 지식 습득에 어려움이 있으며 또한 많은 경우에 객관적으로 정당화될 수 없는 경험적이고 발견적인 지식에 의존하고 있다. 이에 따라 설계자가 예상치 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에 처했을 경우 제어 성능이 떨어지기 쉽다. 또한 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수가 최적값이라는 보장도 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기를 구성하는 언어 규칙 수의 최적화의 소속함수의 매개변수의 최적화를 동시에 동정할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 스케일링 팩터를 포함한 퍼지 제어기의 여러 구성 요소와 적절한 규칙의 수를 유전 알고리듬을 이용하여 체계적으로 동정하는 방법을 제안하고 증가된 최적화 대상 매개 변수로 인한 탐색 공간의 증가를 효과적으로 억제하는 방안도 아울러 제안한다. 제안된 기법의 효율성 및 정확성을 평가하기 위하여 2차 시간 지연을 갖는 플랜트에 대한 모의 실험을 수행한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 기법에 의해 동정된 퍼지 제어기의 성능이 수동으로 동정된 제어기에 비해 정확성면에서나 규칙 수의 최소화면에서 우수함을 증명하였다.
산업현장의 제어기들은 센서들로부터 수집된 다양한 형태의 신호들을 처리한다. 이 신호들은 고정된 값을 가지지 않고 물리적으로 변화하는 특성을 가진다. 이와 같이 변화하는 값을 처리하는 방법으로 다양한 형태의 연구가 진행되고 있고, 그 한 분야로 퍼지(Fuzzy)이론을 바탕으로 한 퍼지 제어 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. Fuzzy PLC 시스템은 현재 초기단계 형태로 개발되어 사용되고 있으며 그 응용 방법도 조금씩 보급되고 있는 실정이다. 본 논문은 변화하는 값들에 대해 간결하고 적절한 제어를 수행 할 수 있는 기 개발된 Fuzzy PLC 시스템을 이용한 플랜트 제어에 대한 연구이다. 크레인(Crane) 제어용으로 사용한 Fuzzy PLC 시스템은 Moeller사의 FT4-400-MM2 PLC 모듈이다. 본 시스템을 이용하여 대상 플랜트인 크레인을 제어하는 퍼지 함수 로직을 개발하고, 입 출력 제어 프로그램 기법에 대하여 연구한다. 또한 퍼지 제어 시스템을 이용한 퍼지 제어 기법을 개발하는 과정에 대하여 소개한다. 결론적으로 Fuzzy PLC System 개발 및 응용 모델로서 제안하고자 한다.
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 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 비선형 상호 결합 시스템의 출력 궤환 제어기 설계에 대해서 연구한다. 먼저 퍼지 모델 기법을 이용하여 비선형 상호 연결된 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델로 모델링한다. 그 각각의 하위 시스템에 대한 출력 궤한 제어기를 동적 병렬 분산 보상 (DPDC) 기법을 이용하여 퍼지 출력 궤환 제어기로 설계한다. 하위 시스템들의 평형점이 안정화 되는 선형 행렬 부등식 (LMI)를 구하고, 그 부등식을 만족하는 값들로부터 하위 시스템의 제어기 이득을 구한다.
본 논문은 웨이브 에너지 발전 시스템의 네트워크제어기 설계에 대해서 논의한다. 기계적인 오실레이터의 움직임 운동 방정식의 해를 구하면서, 시스템의 에너지 손실의 효율성을 향상 시키기 위하여 퍼지 제어 기법을 도입한다, 다양한 초기 조건에서의 바디의 움직임 방정식의 해를 수치적으로 해석하기위하여, 손실되는 에너지의 크기는 알 수 있다고 가정한다. 네트워크상에서 발생하는 시간 지연을 모델링하며, 전체 웨이브 에너지 발전 시스템은 시간 지연을 가지는 웨이브 에너지 네트워크 제어 시스템이 된다. 제안하는 퍼지 제어기와 웨이브 에너지 발전시스템은 같은 퍼지 멤버쉽 함수를 가지게 모델링한다. 전체 네트워크 폐루프 시스템의 안정도를 분석하고, 웨이브 에너지 발전시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 시간 지연을 가지는 네트워크에서 퍼지 제어 기법을 이용하여 웨이브 에너지 시스템의 에너지 손실을 파악한다.
본 논문에서는 연속시간과 이산시간에서 파라미터 불확실성과 시간지연을 가지는 비선형시스템에 대한 퍼지 견실 H∞ 제어기 설계방법을 제시한다. 비선형시스템은 변형한 T-S(Takagi- Sugeno) 퍼지모델을 사용하여 나타내고, 퍼지제어는 PDC(parallel distributed compensation) 개념을 이용한다. 또한 Lyapunov 접근방법을 이용하여 불확실성, 외란과 시간지연을 가지는 변형한 T-S 퍼지모델의 H∞ 노옴 한계를 가지는 자승적 안정성을 언급하고, LMI(linear matrix inequality) 기법을 이용하여 퍼지 견실 H∞ 제어기의 존재 조건과 제어기 설계방법을 제시한다. 그러므로 제시한 기법은 구하여진 충분조건을 만족하는 해를 찾음과 동시에 제어기를 한번에 설계할 수 있다. 마지막으로 예제를 통하여 제시한 방법의 타당성을 확인한다.
본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 교통 신호를 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로 각 차선에 대해 구간을 나누어서 각 구간의 차량의 수와 점유 시간에 대한 소속 함수를 설계한다. 설계된 소속 함수에서 소속도를 구한 후 퍼지 제어 규칙을 적용하여 Max-Min 방법으로 추론한다. 그리고 비퍼지화를 수행한 후에 우선순위를 정한다. 우선순위가 같을 경우에는 점유시간과 차량 수의 비율의 합, 각 구간에 대한 표준편차를 이용하여 우선순위를 정한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기한다. 진행 신호의 시간은 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 진행 신호를 부여받은 현시의 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서 제안된 퍼지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과, 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.
터보제트엔진 모델에 대한 제어에 있어서, 비교적 잘 설계된 PI 제어기 성능결과를 바탕으로 Takagi-Sugeno형 뉴로-퍼지 추론계를 통한 플랜트 모델의 제어 시스템을 규명함으로서, PI형 T-S 퍼지규칙들을 퍼지제어기를 설계하였다. 이렇게 설계된 제어기의 성능을 향상시키기 위하여, 각 퍼지규칙들을 퍼지 C-Means Algorithm으로부터 각각의 목적 함수군으로 분류한 후, 각 분류군에 대해 규칙간의 가중치가 각 목적함수의 만족도에 부합되도록 하는 기법을 제시하였고, 이를 잘 설계된 T-S형 퍼지제어기에 적용하여 성능을 향상시킴으로써 그 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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