• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.16 no.5
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• pp.484-493
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• 2011

The MPPT algorithm using neuro-fuzzy controller is proposed to improve the performance of fuzzy controller in this paper. The width of membership function and fuzzy rule have an effect on the performance of fuzzy controller. The neuro-fuzzy controller has the response characteristic which is superior to the existing fuzzy controller, because of using the optimal width of the fuzzy membership function through the neural learning. The superior control characteristic of a proposed algorithm is confirmed through simulation and experiment results.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.16 no.7
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• pp.1234-1243
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• 1992

A systematic procedure to design fuzzy PID controllers is developed in this paper. The concept of local fuzzy control cell is proposed by introducing both an adequate global control rule and membership functions to simplify a fuzzy logic controller. Fuzzy decision is made by using algebraic product and parallel firing arithematic mean, and a defuzzification strategy is adopted for improving the computational efficiency based on nonfuzzy micro-processor. A direct method, transforming the typical output of quasi-linear fuzzy operator to the digital compensator of PID form, is also proposed. Finally, the proposed algorithm is applied to an DC-servo motor. It is found that this algorithm is systematic and robust through computer simulations and implementation of controller using Intel 8097 micro-processor.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.11
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• pp.2189-2198
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• 1994

In this paper, a self-tuning fuzzy logig controller is implemented to control a DC servo motor by the self-tuning technique based on fuzzy meta-rules with learning in several algorithms to improve the performance of the fuzzy logic controller used in a fuzzy control system. Simulations and experimental results of the self-tuning fuzzy logic controller are compared with those of the fuzzy logic controller to evaluate its performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.489-492
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• 2000

브러쉬없는 직류전동기의 위치제어를 위한 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 특히 본 논문에서는 기존의 퍼지제어 기법에서 얻을수 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 슬아이딩면을 구성한다. 그리고 나서 비선형적 슬라이딩면과 슬라이딩면의 변화율을 입력으로하는 퍼지 제어기를 설계한다. 이러한 2-입력 퍼지가변구조제어기의 제어 규칙표로부터 슬라이딩면 하나만을 입력으로 가지는 단일입력 퍼지 가변구조 제어기를 설계한다. 이들 제어기의 성능을 입증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.3 no.3
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• pp.3-18
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• 1993

본 논문에서는 박테리아에서 생성되는 생체 계면활성제인 emulsan의 생산을 위한 유가식 배양에서 에칸을 농도의 제어에 퍼지기법을 적용하였다. 기절저해가 있는 유가식 배양에서 emulsan의 생산을 향상시키기 위해 최대 비성장속도를 갖는 최적 기질농도가 유지되도록 기질인 에탄올의 공급 속도가 조절되어 졌다. 생물반응기에서 Acunetobacter calcoaceticus RAG-1 박테리아를 회분식과 유가식으로 배양 실험하여 최적 에탄올 농도를 구하고, kinetic 모델을 제시하였다. 배양실험의 결과와 지식을 바탕으로 퍼지 규칙을 구성하였다. 퍼지 제어기에서 제어 입력변수는 기질농도의 최적치와 운전치의 오차와 오차의 변화로서 구성되고, 제어 출력변수는 기질 공급 속도의 변화량으로 구성되었다. 멤버쉽 함수를 입력변수의 퍼지 집합화 과정을 통하여 구하였고, 최소-최대법과 무게 중심법을 이용하여 출력 제어값을 구하였다. 유가식 배양의 전산모사와 실험 결과에서 퍼지제어 기법은 최적 기질 농도를 정확히 제어하였으며, emulsan 생산은 향상되었다.

• 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%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.497-505
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• 2000

퍼지 논리 제어기(FLC)는 복잡한 프로세스와 비선형 프로세스와 비선형 프로세스에 사용되기 위해 연구되어져왔다. PI형 퍼지 제어기는 가장 보편적이고 실용적이다. 그러나 종래의 PI형 퍼지 제어기들은 큰 불감대를 가진 시스템이나 비선형 시스템에 대해 큰 오버슛과 과도한 발진으로 인해 불안정하다. 본 논문에서는 PI형 퍼지 제어기에서 제어 입력의 축적에 의해 야기된 오버슛을 제거하기 위한 관점에서, 두 개의 퍼지 제어기를 사용하여 좋은 성능을 이루기 위해, 직접적인 성능치로부터가 아니라, 현재의 프로세스 경향에만 의존하여, 조정하는 제어동작들을 발생하는 자기 동조 메카니즘을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 비선형 프로세스뿐만 아니라 선형의 다양한 형태를 갖는 프로세스에서 제안된 PI형 퍼지 제어기가 종래의 제어기의 성능을 능가한다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.247-250
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 비선형 시스템을 제어하는데 많이 사용되는 기법 중에 하나이다. 퍼지 제어기를 설계하는 것은 시스템에 대한 깊은 수학적인 접근이 필요로 하기 때문에 수학적 배경 없이 설계하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 길은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 파라메터를 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.888-892
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• 2002

In this paper, parallel type fuzzy controller is designed by using a hybrid connected type fuzzy-PID controller and a model reference fuzzy controller. The first controller that consists a fuzzy-PI and a fuzzy-PD making a hybrid type fuzzy-PID controller plays a role as firstly reaching stable responses and secondly overcoming disturbance in plants. The second controller, model reference fuzzy controller, plays a role as reaching faster responses than other controllers. We have confirmed that we get rapid and stable responses and the controller overcomes disturbance in a short time when there happens disturbance by using parallel type fuzzy controller applying to DC motor in this paper.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.3
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• pp.543-563
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• 1996

In this paper, we propose a Timed Fuzzy Petri Net(TFPN) model as a new model of real-time fuzzy control. The TFPN model, which is useful for fuzzy inference and fuzzy control is an integrated model of Timed PetriNet and Fuzzy Petri Net. Additionally, a Timed Fuzzy Control Language is defined as a textual specification model of fuzzy control rues, and proposed a TFPN modeling method. The TFPN model is a Petri Net formalism of fuzzy control systems. Execution rule is consisted of marking(i.e,fuzzyfication) and firing(i.e,inference and defuzzyfication) procedures. A simple case work by using TFPN model shows us computing time of inference and defuzzyfication is low and uncertainty and visibility of fuzzy control rule are modeled effectively.