• 제목/요약/키워드: 퍼지최적설계

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다중 출력을 가진 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크 최적 설계 및 부분방전 패턴인식으로의 적용 (Optimal Design of Fuzzy Set-based Fuzzy Neural Network with Multi-Output and Its application to Partial Discharge Pattern Recognition)

  • 박건준;오성권;김현기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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    • pp.411-414
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    • 2008
  • 본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

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개선소성힌지해석과 유전자 알고리듬을 이용한 평면 강골조 구조물의 퍼지최적설계 (Fuzzy Optimum Design of Plane Steel Frames Using Refined Plastic Hinge Analysis and a Genetic Algorithm)

  • 이말숙;윤영묵;손수덕
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제18권2호
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    • pp.147-160
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    • 2006
  • 본 논문에서는 개선소성힌지해석과 유전자 알고리듬을 이용한 평면 강골조 구조물의 퍼지최적설계 방법을 제시하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 유전자 알고리듬에서는 토너먼트 선택방법과 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로는 구조물의 총중량을 사용하였으며, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 고려하였다. 퍼지최적설계에서는 명확한 목적함수와 퍼지제약을 가지는 경우에 한하여 허용 오차는 제한값의 5%로 선택하고 비소속함수와 레벨컷 방법을 이용하여 0에서 1까지 0.2간격으로 나누어 최적화하였다. 여러 평면 강골조 구조물의 최적설계를 수행하여 일반GA최적설계와 퍼지GA최적설계의 최적값을 비교하였다.

개선된 퍼지-유전자알고리즘에 의한 비선형거동을 고려한 평면 및 입체 강구조물의 통합 단면, 형상 이산화 최적설계 (Unified Section and Shape Discrete Optimum Design of Planar and Spacial Steel Structures Considering Nonlinear Behavior Using Improved Fuzzy-Genetic Algorithms)

  • 박춘욱;강문명;윤영묵
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제17권4호통권77호
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    • pp.385-394
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    • 2005
  • 본 논문은 유전자알고리즘과 퍼지이론에 근거한 개선된 퍼지-유전자알고리즘에 의한 이산화 최적설계 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 최적설계는 평면 및 입체 강구조물의 단면, 형상 최적설계가 동시에 수행된다. 본 연구에서 목적함수는 강구조물의 중량이고, 제약조건식은 설계 및 좌굴강도, 변위 및 부재단면의 두께에 대한 설계제한식이다. 설계변수는 철골부재 단면의 치수와 절점좌표이다. 그리고 본 연구의 개선된 퍼지-유전자 알고리즘에 의한 이산화 최적설계 프로그램의 적용을 위해 설계 예를 들었다.

퍼지제어 시스템을 위한 마이크로컴퓨터 지원설계

  • 주해호;이재원;박창선
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.187-191
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    • 1992
  • 본 연구에서 퍼지제어 시스템 설계를 위한 마이크로 컴퓨터 지원 설계 기법과 프로그램 FCS 를 개발하였다. 이 프로그램은 IBM-PC 호환기종 (80386,804860) 에 사용되는 Turbo-C 언어를 사용하였고, Borland C $^{++}$ 2.0 컴파일러를 사용하였다. 제어시스템의 각 요소를 모듈화 하여 동특성을 차분 방정식으로 표시하여 사용자가 쉽게 대치할 수 있도록 서브루틴화 하였다. 퍼지제어 규칙의 최적조건, 퍼지 입출력 변수의 최적조건, D/A 및 A/D 변환기의 최적 비트수, 최적 샘플링 시간을 결정 할 수 있다. 공기예열 시스템을 예로서 이 프로그램을 이용하여 설계하였다.

라마키안 상호 적응에 의한 뉴로-퍼지 제어기의 최적 설계 (An Optimal Design of Neuro-Fuzzy Logic Controller Using Lamarckian Co-adaptation)

  • 이한별;김대진
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.384-389
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    • 1998
  • 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.

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퍼지 이론을 이용한 강구조물의 다목적 최적설계 (Multi-Objective Optimization of Steel Structures Using Fuzzy Theory)

  • 김기욱;박문호
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제8권4호
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    • pp.153-163
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    • 2004
  • 본 연구에서는 구조물의 최적설계에서 나타나는 여러 가지 불확실성을 고려하기 위해 퍼지이론을 도입한 다목적 강구조 퍼지 최적설계에 관한 연구로, 다목적 퍼지 최적설계가 단일 목적의 최적설계보다 합리적인 설계가 됨을 보이는데 목적이 있다. 최적설계에 시용된 목적함수는 구조물의 중량과 처짐을 최소화하는 다목적 함수로 취하였고, 제약조건은 하중저항계수설계법(AISC-LRFD, 1994)의 설계규준을 따랐으며, 구조해석은 기하학적인 비선형을 고려한 유한요소해석법을 이용하였다. 성질이 서로 다른 다목적을 가지는 최적문제를 다루기 위하여 소속중요도 적용법과 목적중요도 적용법을 이용하여 다양한 최적해를 구함으로써, 사용자에게 현실여건에 알맞는 합리적인 최적 해를 선택할 수 있는 가능성을 제시하였다.

볼빔 시스템에 대한 Partical Swarm Optimization을 이용한 최적 퍼지 cascade 제어기 설계 (Design of Optimized Fuzzy Cascade Controller Based on Partical Swarm Optimization for Ball & Beam System)

  • 장한종;최정내;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.55-56
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    • 2008
  • 본 연구에서는 볼빔 시스템 제어에 대해 particle swarm optimization을 이용한 최적 퍼지 cascade 제어기 설계 방법을 소개한다. 볼빔 시스템은 모터, 빔과 움직이는 볼로 구성되며 볼의 위치를 제어하는 시스템이다. 본 논문에서는 많은 분야에서 제어 성능이 우수한 퍼지제어기를 cascade 형식으로 설계하여 볼빔 시스템을 제어한다. 퍼지 cascade 제어구조는 1차 제어기와 2차 제어기로 구성되어 있다. 최적 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 PSO를 사용한다. PSO는 초기값에 영향이 석고 일반적인 탐색알고리즘과 달리 조기 수렴의 문제점을 극복한다. 본 논문에서 퍼지 제어기와 기존의 PB 제어기의 성능을 비교 분석한다.

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라마키안 상호 적응에 의한 최적 COG 비퍼지화기 설계 (An Optimal COG Defuzzifier Design Using Lamarckian Co-adaptation)

  • 김대진;이한별
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.390-396
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    • 1998
  • 본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

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정보 Granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템의 최적 설계 (Optimal Design of Fuzzy Relation-based Fuzzy Inference Systems with Information Granulation)

  • 박건준;김현기;오성권
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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    • pp.467-470
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    • 2004
  • 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

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입자군집최적화 기반 볼빔시스템 제어를 위한 최적 Fuzzy PI 제어기 설계 (Design of Optimized Fuzzy PI Controller Based on PSO for Ball & Beam System Control)

  • 정대형;조세희;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.1948-1949
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    • 2011
  • 본 논문은 볼빔시스템 제어에 대해 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization; PSO)을 이용한 최적 퍼지제어기 설계방법을 연구한다. 볼빔 시스템은 모터와 빔, 움직이는 볼로 구성되며 볼의 위치제어를 기본 동작으로 한다. 본 논문에서는 제어성능이 우수한 퍼지제어기를 사용하여 제어시스템을 설계하는데, 퍼지제어구조는 1차 제어기와 2차 제어기로 구성되고, 최적 퍼지제어기 설계를 위해 PSO를 사용하며 PSO는 초기값에 영향이 적고 일반적인 탐색알고리즘과 달리 초기 수렴의 문제를 극복한다. 본 논문에서는 퍼지제어기와 기존의 PD 제어기의 성능비교를 시도 하였다.

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