본 논문에서는 기존의 PID 제어기의 P 부분만을 퍼지 논리제어기로 대체한 퍼지 P+ID 제어기를 제안하였으며. 제안된 퍼지 P+ID 제어기는 단지 하나의 제어파라미터만을 추가하여 기존 PID 제어기를 조절하기 때문에 쉽게 설계 할 수 있으며, PID 제어기의 구조를 유지함으로서 기존 장치의 하드웨어 부분을 수정할 필요가 없다. 또한, 퍼지 P+ID 제어기는 기존 PID 제어기와 비교해서 충분한 안정성을 보여주며, 구조가 단순하고 계산 량이 적어 제어기의 동조시간을 기존의 퍼지 제어기에 비해서 많이 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안된 Fuzzy P+ID 제어기를 BLDC 모터에 적용하여, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 제어기가 기존의 제어기보다 제어성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 사용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 기반 제어기의 분석과 설계 방법을 제안한다. 설계과정을 설명하면 먼저비선형 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 확장된 병렬 분산 보상기를 사용하여 제어기 규칙을 작성한다. 그리고 최적 극점 배치 방법을 사용하여 국소 상태 궤환 제어기를 설계하고 이를 이용하여 전체의 퍼지논리제어기를 설계한다. 기존의 사용된 병렬 분산 보상기와는 다르게 본 논문에서 새로이 개발된 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 이용함으로써 안정한 국소 퍼지 제어기의 설계뿐만 아니라 추적 제어 목적도 수행할 수 있는 전체의 안정한 퍼지 제어기도 설계할 수 있다. 게다가 전체 퍼지 모델 뿐만 아니라 실제 비선형 시스템에 대해서도 안정도 분석을 행하였다 마지막으로 제안된 퍼지 모델 기반 제어기 설계 방법의 효율성과 가능성을 하나의 시뮬레이션 예를 통하여 증명하였다.
퍼지 논리를 이용한 제어시스템에 관하여 핵심 개념을 중심으로 기술하고자 한다. 요약컨데 이 퍼지제어기의 특징은 1) Parallel(distributed) control 2) logic control 3) linguistic control등이며 퍼지 제어가 효과적일 수 있는 제어대상(plant)로서는 수학적 모델을 적용하기 힘든 시스템으로서 경험적으로 또는 수동적인 방법으로 제어가 잘되고 있는 대상을 들 수 있다. 그 뿐만 아니라 간단한 제어기가 필요한 경우로서 보다 효과적인 제어측 Software를 쓰거나 센서 또는 필터없이 사용가능하고, Inverted Penedulum의 자세 제어처럼 정확성보다는 속도 응답 제어가 요구되는 경우 등에 효과적으로 쓸 수 있는 것으로 알려지고 있다. Fuzzy 제어는 지식 베이스의 규모에서 인공지능형 Expert System보다 Compact하고 선형.비선형 플랜트에 공히 이용될 수 있으며, 설계자는 오퍼레이터와의 접촉을 통해 룰을 구축하므로 사용자가 시스템을 이해하기 쉬운 잇점등이 있기도 한다. 그러나 가장 큰 문제는 구축해 놓은 시스템의 안전성(Stability)를 이론적으로 사전에 검증하기가 어렵고, 같은 제어대상이라 할지라도 추론방법, 소속함수의 형태선택, 룰수 등에 따라 제어성능이 바뀔수 있으나, 무엇이 어떤 영향을 주는지 규명되지 않은점 등 여러가지 연구되어야 할 내용이 많이 있다.
고기동 무인항공기용 터보제트엔진의 고성능 운용을 위한 비선형 제어기를 설계하였다. 제트엔진의 비선형특성을 제어기 설계에 반영하기 위해 당해엔진의 동적해석코드를 개발하였고 이를 이용한 선형모델로부터 선형해석의 한계성을 검증함으로써 비선형 제어기 설계의 당위성을 보였다. PI형 퍼지제어기를 일반 미분제어기와 결합하여 효율적인 퍼지제어기를 설계하였으며, 일반 PID제어기와 비교하여 압축기서지 및 연소정지영역, 터빈온도의 제한 등 안전운전 범위 내 운전을 보장하면서도 월등한 제어성능을 보임으로써 설계된 퍼지제어기의 유용성을 입증하였다.
여러 가지 고급 제어 이론들에 관한 연구가 심도있게 진행되고 있음에도 불구하고 아직까지 산업현장에는 여러가지 변형된 형태의 PID 제어기가 널리 사용되고있다. 이는 PID 제어기 자체가 가진 제어 구조의 단순성, 효율성, 강건성, 그리고 제어 기술자들에 대한 친밀감 등에 기인한다. 또한 요즘 제어 분야에서는 퍼지 이론을 도입하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 퍼지 이론을 사용해서 거의 모든 함수들을 근사화시킬 수 있다는 연구 결과들이 발표되면서 수학적으로 안정성 및 강건성을 명확히 증명하기에 다소 미흡하였던 퍼지 논리 제어에 관한 연구가 활기를 띠고 있다. 본 논문에서는 먼저 간단한 퍼지 제어기로부터 선형 PID 제어기를 유도한다. 그리고 나서 다소 일반적인 경우의 퍼지 제어기를 사용하여 산업 현장에서 가장 널리 사용되고있는 선형PID 제어기를 유도하여 결굴 PID 제어기는 퍼지 제어기의 일종에 불과함을 입증할 것이다.
본 논문에서는 공정제어계의 PI제어기의 이득을 동조하는 방법을 다룬다. 산업계에서 사용되고 있는 제어기는 PI형이고, 이의 이득은 숙련조업자에 의하여 시행착오법으로 조정되고 있다. 따라서 제어기의 동조에는 많은 시간과 노력이 소요되며 다중루프를 갖는 공정의 경우에는 동조하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 다루는 퍼지동조기는 아래와 같은 가정하에서 개발되었다. 제어기는 아나로그 PI제어기이고 플랜트의신호는 On-line으로 받지만 동조는 off-line에서 이루어진다. 또한 동조를 위한 특징량을 플랜트로 부터 얻을 수 있어야 한다. 동조 방법은 퍼지논리를 사용하였으며, 개발된 퍼지동조기는 공정의 현재신호와 과거의 상태를 보여주며 동조된 새로운 PI제어기의 이득값을 제시한다. 퍼지동조기는 현장에서 여러실험을 통하여 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 유도모터 드라이브의 파라미터변동 및 외란의 효과를 고려한 속도 제어기를 설계하였다. 제안된 퍼지 P-I 제어기는 원하는 속도 추종사양에 합치되도록 설계되었으며 외란에 기인된 파라미터 변동의 영향을 최소화 하기위해 퍼지 가중행력을 이용한 견실제어기를 구성하였다. 드라이브의 원하는 속도 추종 제어성은 넓은 동작 범위내에서 지속되었으며 양호한 속도 성능을 모의 실험에 의해 확인 하였다.
PID 오토 튜닝 컨트롤러는 퍼지 논리를 통해 설계되었다. 이러한 오류 및 오류 파생 의견으로 일반적인 값은 발견적 표현으로 변경, 그들은 퍼지 및 defuzzification 과정을 통해 PID 이득을 결정했다. 퍼지 절차 및 PID 제어기 설계는 개별적으로 간주하고, 그것들을 혼합하고, 분석 하였다. 퍼지 논리에 의해 획득 자동 조정 PID 컨트롤러는 3 차 플랜트 제어 이하의 능력을 보여 주었다. 또한 설계된 자동 동조 방식으로 추적 문제를 참조하는 데 적용한다.
이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.
일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 본 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠른 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇이 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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