• 전자공학회논문지C
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• 제36C권12호
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• pp.69-77
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• 1999

본 논문에서는 간편 간접추론방법을 이용한 퍼지 디지털 PID 제어기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 퍼지 제어기는 선형 디지털 PID 제어기에서 유도하였으며, 간편 간접추론을 이용한 퍼지화부, 제어규칙 베이스 및 퍼지화부의 설계방법을 설명하였다. 제안된 퍼지 제어기는 종래의 디지털 PID 제어기를 기초로 설계하였으므로 구조를 이해하기 쉽고, 퍼지입력에 의한 비선형 특성을 가지므로 선형 및 비선형 플랜트에 적응 능력을 가진다. 또한 각 입력변수 별로 간편 간접추론방법을 사용하여 추론하므로 고속 추론이 가능하고, 퍼지규칙의 수가 증가하여도 쉽게 적용 가능하다. 제안된 제어기의 성능을 D. Misir 등이 사용한 선형 및 비선형 플랜트에 모의 실험하여 효용성을 입증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.33-42
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• 2010

벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.282-289
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• 2005

본 논문에서는 NFC(Neuro-Fuzzy Controller)와 ANN(Artificial Neural network) 제어기를 이용한 IPMSM의 속도 제어 및 추정을 제시한다. PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합적용한 NFC를 설계한다. 신경회로망의 고도의 적응제어와 퍼지 제어기의 강인성 제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 IPMSM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.33-40
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• 2009

본 논문에서는 HAI(Hybrid Artificial Intelligent) 제어기반의 SV PWM 방식을 이용한 IPMSM의 고성능 제어를 제시한다. HAI 제어기는 적응 퍼지제어 및 신경회로망의 장점을 혼합 적용한다. SV PWM 방식은 지금까지 산업용 전동기 제어분야에 적용되고 있고 출력전류의 고조파 비율, 스위칭 주파수 및 응답특성을 향상시키는 수 있는 기법이다. HAI 제어기는 지령전압을 계산할 때 발생되는 문제점을 해결하기 위하여 종래의 PI 제어기를 대체하여 사용한다. HAI 제어기는 지령모델 기반의 적응제어, 퍼지제어 및 신경회로망으로 구성되어 속도 성능을 개선한다. 본 논문에서는 제시한 HAI 제어기를 적용하여 파라미터 변동, 정상상태 및 과도상태 등의 응답특성을 분석하고 종래의 FNN 제어기 및 PI 제어기의 응답특성과 비교한다. 따라서 본 논문에서는 HAI 제어기의 타당성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.470-477
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• 2009

자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.367-367
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• 2000

In this paper, an Adaptive neuro-fuzzy Inference system(ANFIS) using fuzzy min-max network(FMMN) is proposed. Fuzzy min-max network classifier that utilizes fuzzy sets as pattern classes is described. Each fuzzy set is an aggregation of fuzzy set hyperboxes. Here, the proposed method transforms the hyperboxes into gaussian membership functions, where the transformed membership functions are inserted for generating fuzzy rules of ANFIS. Finally, we applied the proposed method to the classification problem of iris data and obtained a better performance than previous works.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.60-68
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• 1999

본 논문은 미지이거나 변화하는 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종문제를 다룬다. 제시된 방법은 간접적응 제어기 구조를 근거로 퍼지추론에 의한 스위칭 구조를 통해 다중모델 적응제어기를 설계하고자 한다. 매니퓰레이터 한 개의 식별기를 이용한 다중 식별기들은 미지 관성 파라미터와 부하무게의 초기 추정치를 제외하고는 동일하다. 관절 액츄에이터에 가해진 토크입력은 매순간 로봇 동적시스템의 가장 근접한 식별기 모델에 의해 결정된다. 제시된 방법을 이용하여 용접라인 및 부품조립 자동화 설비 등의 적용 예로서 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종성능이 개선됨을 컴퓨터 모의 실험을 통해 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2485-2492
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• 1997

오늘날 자동차의 급격한 증가에 따른 교통 체증을 완화시키기 위해 효율적인 교차로 신호 제어기의 필요성이 대두되고 있다. 최근에는 신호등의 주기를 적응적으로 제어하기 위하여 퍼지 논리가 도입되었다. 일반적인 퍼지 제어 방식은 녹색신호에 교차로로 진입하는 차량 수와 적색신호 동안 대기하는 차량 수를 퍼지 제어의 입력 변수로 사용하여 확장시간을 조정한다. 그러나 이 방법은 가변 교통량을 갖는 교차로에는 부적합하다. 본 논문에서는 대칭적인 소속함수를 갖는 기존의 퍼지 논리 제어기들보다 적은 수의 제어규칙들을 가지면서도 교통 흐름을 보다 잘 반영하는 비대칭적인 소속함수를 갖는 새로운 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법의 효율성은 단일 교차로 시뮬레이션을 통해 테스트되었다. 실험결과는 제안된 방법이 평균 지체시간, 통과 대수, 포화도면에서 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.144-147
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• 2001

This paper presents adaptive fuzzy controller which is uncertainty or unknown variation in different parameters with nonlinear system of helicopter. The proposed adaptive fuzzy controller applied TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy system which is not only low number of fuzzy rule, and a linear input-output equation with a constant term, but also can represent a large class of nonlinear system with good accuracy. The adaptive law was designed by using Lyapunov stability theory. The adaptive fuzzy controller is a model reference adaptive controller which can adjust the parameter $\theta$ so that the plant output tracks the reference model output. First of all, system of helicopter was considered as stopping state, and design of controller was simulated from dynamics equation with stopping state. Results show that it is controlled more successfully with a model reference adaptive controller than with a non-adaptive fuzzy controller when there is a modelling error between system and model or a continuous added noise in such unstable system.