• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.108-114
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• 2009

데드존이나 비선형성이 존재하는 자동화 시스템의 고속 정밀제어를 위하여 새로운 하이브리드 적응제어 기를 제안한다. 제안된 시스템은 제어영역을 고속제어 영역과 정밀제어 영역으로 구분하여 제어한다. 먼저 퍼지 제어방식을 이용하여 고속제어를 수행하고, 오차가 설정된 범위 안에 진입하면 지터를 저감시킨 PFD를 이용한 PLL 제어기를 사용하여 정밀제어를 수행한다. 제안된 PFD는 데드존을 발생시키지 않아 지터 잡음과 응답특성을 개선하였다. 이론과 실험적인 연구가 수행되었고, 그 결과는 자동화 시스템의 제어 성능이 개선되었음을 입증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.123-129
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• 2000

본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권3호
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• pp.97-104
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• 2002

이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 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. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.51-61
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• 2001

퍼지 제어기(FLC)는 고전적인 제어기 보다 외란에 강하고 초기치에 대한 과도응답도 우수할 뿐만 아니라 시스템의 수학적 모델과 파라메터 값을 알지 못하더라도 적절한 제어가 가능하다. 그러나 퍼지 제어기의 제어 규칙 생성은 전문가의 경험과 일단 결정된 제어 규칙은 고정됨으로 인해 제어 시스템의 환경변화에 적응할 수 없는 한계성이 있다. 또한 제어기의 출력값은 미세한 오차를 가지곤 있어 정확한 목표 값에 수렴할 수 없다. 이러한 미세한 오차를 없애기 위하여 여러 가지 방법이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 FLC에 NN(Neural Network)과 GA(Genetic Algorithm)를 결합한 GA-FNNIC(유전알고리즘-퍼지 신경망 지능 제어기 : Genetic Algorithm - Fuzzy Neural network Intelligence Controller)를 제안한다. 제안된 GA-FNNIC와 FLC 제어기 간의 출력 특성, 수렴속도, 과도특성과 상승시간에 대해 비교 분석하고, 최종적으로 본 GA-FNNIC가 오차없이 목표치에 정확하게 수렴하는 것을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권6호
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• pp.77-82
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• 2005

본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.60-65
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• 2000

산업공정제어에 지속적으로 널리 사용되는 PID제어기의 최적이득 자동 동조에 관한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 제어대상의 계단응답으로부터 모델링된 1차 지연계를 Fade 근사화하고, Ziegler-Nichols의 방법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간을 포함하는 퍼지추론함수를 최대로 하는 PID계수를 구함으로써 제어대상의 특성이나 부동작시간의 변화에도 적응성이 좋다는 장점이 있다

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.199-208
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• 2001

In this paper, an automatic route tracking algorithm using the position variables and the yaw angle of a ship is suggested, Since most autopilot systems paly only a role of course-keeping by integrating the gyrocompass output, they cannot cope with position errors between the desired route and real route of the ship resulted from a drifting and disturbances such as wave, wind and currents during navigation. In order for autopilot systems to track the desired route, a method which can reduce such position errors is required and some algorithms have been proposed[1,2]While such were turned out effective methods, they have a shortage that the rudder control actions for reducing the position errors are occurred very frequently. In order to improve this problem it is necessary to convert that error into the corresponding yaw angle and necessary to treat only yaw angle control problem. To do this a command generation algorithm which converts the rudder angle command reducing the current position error into they yaw angle command is suggested. To control the ship under disturbances and nonlinearities of the ship dynamics, the adaptive fuzzy controller is developed. Finally, through computer simulations for two ship models, the effectiveness of the suggested method and the possibility of the automatic route tracking are assured.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.349-349
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• 2000

A Clustering Adaptive Fuzzy Logic Controller(CAFLC) is applied to the torque control of a brushless do motor drive. Objective of this system includes elimination of torque ripple due to cogging at low speeds under loads. The CAFLC implemented has advantages of computational simplicity, and self-tuning characteristics. Simulation results showed that the torque ripple and dynamic response of the system using a CAFLC were superior to the model reference adaptive controlled system.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권2호
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• pp.9-15
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• 2001

본 논문은 적응 피지 제어 시스템에 있어 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법을 제안한다. 다중개체군 유전자 알고리즘을 이용한 이전의 논문은 염색체를 두부분(제어규칙과 소속함수)으로 분할하였다. 그러나 이런 경우 좋지 못한 제어규칙은 좋은 제어규칙과 잘 진화된 소속함수의 최적화를 방해한다. 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법은 염색체를 세부분(좋은 제어규칙, 좋지 못한 제어규칙 및 소속함수)으로 분할하는 것이다. 이 방법에 대한 효율성을 입증하기 위해 트럭 배킹 문제에 적용하였다. 시뮬레이션 결과 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 제안된 방법이 좋은 적응성을 보여 주었다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.155-161
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• 2005

본 논문에서는 MRAS 퍼지제어를 이용한 회전자 시정수 추정 기법을 제안한다. 회전자 자속을 추정하는 방법은 기준모델과 적응 회전자 모델을 이용한다 이 두 모델은 MRAS의 형태로 구성되며 두 모델의 오차를 영으로 근접하게 제어한다. 두 모델의 파라미터가 정확하면 동일한 결과를 얻는다. 그러나 회전자 시정수의 추정이 정확하게 이루어지지 않으면 두 회전자 자속의 추정은 서로 다른 각도를 가지게 된다. 두 모델의 오차와 오차 변화분을 입력으로 퍼지 제어기를 이용하여 회전자 시정수를 추정한다.