퍼지논리 제어에서 정적인 퍼지규칙은 플랜트나 환경 파라메터의 중대한 변화에 대처할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 지금까지 스스로 조직화하는 퍼지제어 및 신경망에 기초한 뉴로퍼지등의 기법이 도입되었다.그러나 이러한 기존 방법들은 동적으로 변화된 퍼지 규칙이 완전하지 않거나 모순될 수 있음으로 해서 퍼지 제어기를 위험한 상황에 처하게 할수도 있다. 본 논문에서는 예측 신경망을 사용하여 새로운 적응퍼지 제어기법을 제안한다.제안된 퍼지제어기는 비록 제어 플랜트나 환경 파라메터가 변화할지라도 초기의 완전하고 모순되지 않은 퍼지 규칙과 계속해서 학습하는 예측 신경망의 예측에러를 이용하여 제어출력을 안전하게 적응적으로 변화시켜간다. 직류 서보모터의 위치제어문제를 이용하여 실험해본 결과 제안한 방법이 적응면에서 매우 유용함을 보였다.
본 논문에서는 슬라이딩 라인 함수의 각 요소를 간편 간접추론 퍼지 논리의 입력변수로 사용하여 슬라이딩 모드 제어기의 경계층을 모사하는 간편 간접추론 퍼지논리 경계층을 갖는 슬라이딩 모드 제어기를 설계하였다. 제안된 제어시스템은 별도의 비선형 함수를 구할 필요가 없으며, 네 개의 퍼지규칙으로 이루어지므로 간단하고 안정도 증명이 쉬운 장점을 가진다. 본 논문의 유효성을 비선형 시변 시스템에 적용하여 고찰하였다.
본 논문은 벡터로 제어되는 유도전동기 드라이브를 위하여 퍼지논리에 기초한 속도 및 자속제어기의 적응제어를 제시한다. 적응 메카니즘에서 제시된 모델기준 적응방법은 전동기의 속도와 기준모델의 출력 사이에서 측정한 오차와 오차의 변화에 의하여 퍼지논리를 수행한다. MIRAC(Model Reference Adaptive Control) 퍼지제어기는 다양한 동작조건을 위하여 시뮬레이션에 의해 평가한다. 제시한 MIRAC 퍼지제어기의 타당성은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 성능 결과로 입증한다.
오늘날 도시교통은 계속적으로 증가하는 자동차에 의해 극심한 정체를 겪고 있다. 복잡한 교통상황에서 도시의 한정된 도로를 최적으로 이용함으로써 교통의 흐름을 효율적으로 통제할 수 있는 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 멀티 에이전트 시스템은 이러한 복잡한 교통 상황을 해소하는 새로운 방법으로 인식되고 있다. 본 논문에서는 Visual C++ 언어를 이용하여 개발하고 교차로망 시뮬레이션을 위한 에이전트 기반의 퍼지 논리 제어기를 제안하였다. 제안된 퍼지 논리 제어기는 교통량이 많더라도 교통신호 주기를 통제하기에 적합한 방법이며, 이 방법의 효과를 교차로망 시뮬레이션을 이용하여 입증하였다.
본 연구에서는 전문가와 운전자의 제어 지식을 더 정확하게 표현하여 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시킬 수 있는 소속함수 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어지식을 더 정확히 표현할 수 있도록 직관적인 지식과 경험으로부터 유추된 대략적인 제어지식을 평가기준으로 하고 입출력 데이터 클러스터링에 의해 소속함수의 형태와 위치를 수정한다. 제안된 방법을 수위 조절 모델과 교통신호 제어 모델에 적용한 실험을 통해서, 제안된 알고리즘이 기존 제어기의 성능을 향상시킬 수 있고, 퍼지 제어기에서 언어적 변수에 대한 구간 설정의 어려움을 해결할 수 있음을 알 수 있었다.
인공지능 기법들은 여러 분야에 걸쳐 다양하게 사용되고 있으며, 특히 최근들어 지능형 제어기법으로 전력 전자 분야에도 많이 적용되고 있는 추세이다. 따라서 본 글에서는 전력전자 분야에 전문가 시스템, 신경회로망 및 퍼지논리를 적용한 예와 신경회로망과 퍼지논리의 융합에 대하여 정리 및 고찰해보고자 한다.
타입-2 퍼지집합을 이용하여 퍼지논리시스템(Fuzzy Logic System : FLS)을 구현하기 위한 연구들이 R. I John, N. Karnik, J. Mendel 등에 의해 현재 진행되고 있다. 타입-2 집합을 이용한 타입-2 FLS은 기존의 타입-1 FLS보다 제어규칙이나 소속함순가 가지고 있는 불확실성을 표현하는데 있어서 더 효과적이다. 그러나, 타입-2 FLS 역시 타입-1 FLS이 가지고 있는 문제점인 설계시 전문가에게 의존하여 시간과 비용이 많이 소요되고, 제어기의 구성요소들을 효율적으로 생성하기가 어렵다는 문제점을 더욱 심각하게 가지고 있다. 또한, 그 문제점을 해결하기 위한 연구들도 아직 미진한 상태이다. 본 논문에서는 타입-2 FLS의 설계를 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 타입-2 FLS를 설계하기 위해서는 소속함수와 제어규칙을 생성하여야 한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타입-2 퍼지제어규칙과 소속함수를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 유전자 알고리즘에서 사용할 수 있는 유전자의 형태로 타입-2 퍼지제어규칙과 소속함수를 표현하기 위한 인코딩방법을 제안하고, 각각의 염색체를 진화시키기 위한 교차 연산자와 돌연변이 연산자를 정의한다. 그리고, 제안된 방법을 함수근사문제에 적용하여 유효성과 성능을 평가, 검증한다.
본 논문에서는 모호한 상황에서도 적절하게 대처하는 인간의 판단능력과 유사한 퍼지논리를 이용, 교차로 교통신호등의 최적현시를 결정하는 제어기를 구현하여 기존의 차량감응식 제어기(Vehicle Actuated Controller)와 고정주기식 제어기(Fixed Cycle Time) 및 그외의 구현 가능성 있는 제어기와 비교하여 성능이 우수한 알고리즘을 제시한다. 각 현시단계의 주기시간을 결정함에 있어 기존의 방식인 웹스터(Webster)식을 이용하는 방법보다는 상황에 맞는 현시순서를 퍼지 논리 알고리즘을 통해 선정하고, 불확실한 교통량변화에 적절하게 대응하는 퍼지최적주기시간을 결정하여 구성한 퍼지 최적현시제어기가 비교제어기에 비해 교통소통에 우수함을 보여주었다.
최근 수 년 동안 이족보행 로봇 제어는 로봇 분야에서 각광을 받는 분야인 한편, 어려운 분야이기도 하다. 본 논문에서는 이족보행 로봇을 위한 적응 퍼지 논리를 이용한 새로운 강인한 제어 방법을 제안한다. 적응 퍼지 논리는 알려지지 않은 불확실성을 제거하기 위한 시스템 추정기로 사용된다. 우선 발바꿈과 불확실성, 외란 등의 영향을 포함한 로봇 모델을 제안한다. 다음, 관절의 속도 측정을 하지 않는 제어기를 설계한다. 퍼지 논리를 튜닝하기 위하여 퍼지 추정 오차 관측기를 시스템에 포함시켰다. 마지막으로 제어방법의 타당성을 보이기 위하여 시뮬레이션 결과를 보여준다.
퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 기대하지 못한다. 이러한 경우 제어기 성능을 향상시키기 위해 제어인자를 다시 조정해야 하고, 이 조정과정은 시행착오방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 사용하여 스케일링 계수를 자동조정하는 퍼지 레귤레이터를 제안하였다. 스케일 계수의 출력 범위와 오차, 오차 변화량 따라 퍼지 레귤레이터는 적절한 스케일링 계수값을 결정함으로써 퍼지제어기의 성능을 향상시키게 된다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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