유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.
본 논문에서는 초정밀 위치 결정 시스템에서 보다 정확한 제어를 위한 새로운 제어기를 설계한다. 외란을 고려한 시스템의 경우, 환경이 달라질 때마다 측정 노이즈를 정확하게 알아내기란 쉽지 않다. 따라서 측정 장치의 정확성을 나타낼 수 있도록 칼만 필터추정기와 퍼지 이론을 이용하여 정확한 측정 오차값을 구한다. 이때, 파라미터 불확실성과 의란에 강인한 제어를 위해 슬라이딩 모드 제어기와 LQ 최적 제어기가 적용된다. 최종적으로, 제안된 제어기와 시간 최적 제어기의 성능비교를 통하여 보다 강인하고 안정된 성능개선을 증명한다.
이동로봇의 역학 제어기와 퍼지 데드존 보상기가 결합된 제어구조를 제안한다. 데드존 보상이 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 퍼지논리 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 퍼지논리 데드존 보상기를 이동로봇에 시뮬레이션 및 실험함으로써 데드존의 해로운 영향을 줄이는 효과를 보여준다.
선박 운항 자동화 시스템은 선내 노동력 감소, 작업 환경 개선, 운항 안전성 확보 및 운항 능률의 향상을 목표로 하며, 궁극적으로는 운항 경제성확보를 위한 승선 인원의 최소화에 그 목적이 있다. 최근에는 적응 제어방법 등을 응용하여 선박의 비선형성을 보상하여 선박의 회두각 유지제어(Course Keeping Control), 항로 추적제어(Track Keeping Control), 롤-타각제어(Roll-Rudder Stabilization), 선박 위치제어(Dynamic Ship Positioning), 선박자동 접이안(Automatic Mooring Control) 등에 관한 연구를 수행하고 있으며 실제의 선박으로 대상으로 응용연구가 진행 중이다. 선박은 Steering Machine에 의해 조정되는 Rudder angle과 선박의 회두각의 관계는 비선형적이며, 선박의 Load Condition은 선박의 Parameter에 영향을 주는 비선형적인 요소로서 작용한다. 또한 외란요소인 파도의 유속(流速)과 방향, 풍속과 풍량 등이 비선형적인 형태로 작용하므로 선박의 운항을 힘들게 하는 요인이 된다. 따라서 선박의 운항시스템에는 비선형성을 극복할 수 있는 강인한 제어 알고리즘을 요구한다. 본 논문에서는 퍼지 알고리즘을 이용하여 선박의 비선형적인 요인 및 외란을 극복할 수 있는 선박의 자율운항 시스템을 설계하고 시뮬레이션을 통해 그 결과를 살펴보았다.
본 연구에서는 치수방재 효과를 향상시키기 위한 단일댐운영 모형을 개발하였으며, 제어기법은 퍼지제어 기법을 사용하였다. 본 모형은 저수지 수위와 유입량을 기준으로 제어규칙을 설정하였으며 방류량을 결정하는 제어기준에 따라 Fuzzy I, II, III의 세가지 모형을 개발하였다. Fuzzy I 모형은 6개의 제어규칙에 의해 홍수조절만을 고려한 것이고, Fuzzy II 모형은 I 모형의 치수효과를 가지면서도 홍수후의 저수위를 상승시켜 이수적인 효과도 얻기 위한 모형이며, Fuzzy III 모형은 적응제어모형으로 제어규칙을 9개로 세분화하여 치수효과와 이수효과를 동시에 거둘 수 있도록 한 모형이다.
일반적으로 pH제어계통의 특성은 반응시간이 길어 그 응답속도가 매우 느리게 된다. 따라서 기존의 pH 제어 계통에 P나 PI제어기를 이용하는 경우는 정밀한 제어가 될 수 없다. 본 논문에는 이러한 단점을 보완하기 위해 신경망이나 퍼지와 같은 지능제어의 적용 가능성을 고찰하기 위해 pH 제어계통에 기존의 고전적인 제어알고리즘과 지능제어 알고리즘을 적용하여 비교 검토하였다. 그 비교결과 지능제어 적용이 가능함을 입증 할 수 있었다.
쓰러기 소각로는 다음과 같은 불명확한 요소들을 포함한다. 즉 연료로 사용되는 쓰레기의 물리적 특성의변동 그리고 연소현상의 복잡성 등이다. 이것은 기존의 제어기법을 쓰레기의 연소제어에 적용하기가 매우 어렵게 만든다. 따라서 대부분의 쓰레기 소각로는 조작자의 운전에 의존한다. 본 논문에서는 쓰레기 소각로의 연소제어를 위한 다변수퍼지모델 예측제어를 제안한다. 쓰레기 소각로의 모델을 구하기 위해 적응 네트워크에 기초한 퍼자추론시스템이 사용되고 동정된 퍼지 모델을 이용하여 다변수 퍼지모델 예측제어기가 설계된다. 그리고 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션이 수행되었다.
본 논문에서는 마이크로프로세서를 이용하여 소비전력 모니터링이 가능한 100[W]급 직류입력/교류출력변환 인버터를 설계하였다. 또한 입출력 제어와 소비전력정보 모니터링을 외부환경에 적응적으로 대응하기 위해 퍼지추론 시스템을 설계하였다. 추론결과를 PIC16C711 프로세서에서 처리함으로서 입력전압의 변화와 소자의 온도특성 등에 적응적인 인버터 설계가 가능함을 보였다. 제작된 시스템을 이용하여 효율실험 및 부하실험을 수행하였고 오차는 2% 이내임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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