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.
마이크로제어기의 성능과 기능이 강화되는 반면에, 가격은 점점 낮아져, 다양한 논리기능의 구현이 가능해져, 특히 퍼지논리 제어기의 구현이 매우 보편화되고 있다. 이에 따라 종래의 On-Off 온도제어기로 구현이 어려웠던 다양한 제어기능을 구현함으로써 보다 쾌적하고 전기료를 절약한 절전형 온도제어기의 출현이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 8비트형 마이크로 콘트롤러를 사용한 퍼지논리 제어기의 실용적인 설계를 fyzzyTECH의 상용화된 도구를 사용하여 구현하였다. 이 방법은 종래의 방법에 비해 성능, 가격 및 에너지 절약측면에서 매우 우수한 성능은 발휘하였다.
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.
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.
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 Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.355-360
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1999
In this paper, we propose a method that optimizes the parameters of fuzzy logic controller : centers and widths of membership functions and scaling factors using genetic algorithm. Before fuzzy logic controller controls a plant in real time, first off it is optimized by genetic algorithm. We select error and error variation between reference trajectory and real output for the input signals of fuzzy controller. We compared and investigated conventional fuzzy control method and proposed method through simulation and experiment using one link manipulator with nonlinear characteristic.
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.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.3
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pp.295-300
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2018
Conventionally, a PI control algorithm has been widely used as a speed control algorithm for BLDC motor. The PI control algorithm has a disadvantage in that is slow to reach the steady state due to the slow speed and torque response with various speed changes. Therefore, in this paper, PWM fuzzy logic control algorithm which can reach the steady state quickly by improving the response speed although there is a little overshoot is proposed. PWM reduces response speed and fuzzy logic control algorithm minimizes overshoot. The proposed PWM fuzzy logic control algorithm consists of DC chopper, PWM duty cycle regulator, and fuzzy logic controller. The performance and validity of the proposed algorithm is verified by simulation with Simulink of Matlab 2018a.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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