본 논문에서는 직접 적응제어기와 간접 적응제어기를 Lyapunov 안정도 이론에 근거하여 결합하였다. 제어기는 RBF 신경망을 이용하여 구성하였으며 하중파라미터들은 적응칙에 의하여 조정되도록 하였다. 또한 시스템의 성능에 영향을 미치는 결합 가중치는 퍼지 If-THEN 규칙을 이용하여 결정되도록 하였다. 이렇게 함으로써 직접 적응제어기와 간접 적응제어기의 장점을 지니는 직 간접 혼합 신경망 적응제어기를 구성할 수 있었다. 제안한 알고리즘의 효용성을 보이기 위하여 일축 강페 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
천정주행 크레인의 고속 권상작업 및 흔들림 억제 궤적추종을 위한 비선형 적응제어 방법을 제시한다. 천정주행 크레인의 흔들림 운동은 트롤리의 가속도. 권상로프의 길이 및 권상속도와 강하게 결합되어 있다. 이는 비간섭 제어 기반의 흔들림 억제 궤적추종 제어법칙을 설계하는데 있어 장애요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 트롤리의 가속도와 권상속도의 영향을 최소화하는 방법으로 불확실성이 존재하는 경우에도 흔들림 운동의 궁극적 균일 유계성을 보장하는 퍼지 비선형 적응형 흔들림 억제 궤적추종제어법칙을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 파라미터 변화. 외란 등을 포함한 시스템 불확실성을 퍼지 불확실성 관측기를 이용하여 보상한다. 따라서, 퍼지관측기의 근사화 오차가 영으로 수렴할 때 추종오차 및 흔들림 각도의 궁극적 한계치는 영으로 감소한다. 끝으로 제안한 방법의 성능검증을 위한 모의실험 견과를 제시한다.
본 논문은 내재적으로 고도의 비선형 계통인 풍력 발전 계통 (wind energy conversion system, WECS)의 온라인(online) 적응 퍼지 제어기를 제안한다. 풍력 발전기를 실제 운전하기 위해서는 전력 계수 등과 같은 계통 파라메터를 사전에 측정해야 하며 다수의 센서들을 이용하여 풍동에서 실험이 수행되는데 많은 측정 장비와 수많은 실험이 요구되므로 어려움이 따른다. 이러한 단점을 극복하고자 본 논문에서는 제어기의 설계에 퍼지 논리 시스템(fuzzy logic system, FLS)을 도입한다. 제안된 적응 퍼지 제어기는 자기구조화 알고리듬을 채택하여 제어 목적에 부합하는 FLS 파라메터들을 미리 결정할 필요 없이 자동으로 결정이 된다. 기존에 재안된 퍼지 제어 알고리듬에 비해서 본 논문은 자기 구조화 알고리듬을 채택하여 FLS의 구조 자체도 온라인으로 점차 수립하게 된다. 또한 풍속의 미분을 추정하는 미분추정기를 도입하였으며 전체 폐루프 제어계의 리아프노브 안정도를 증명하였다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
이 논문은 학습을 통해 관측 데이터로부터 퍼지 추론 모듈을 생성할 수 있는 적응 능력을 갖는 모듈화 퍼지추론 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 TS 퍼지모델과 모듈화 신경회로망의 구조적 유사성을 기초로 한다. 학습과정은 새로운 퍼지추론 모듈의 생성과 모듈 파라미터의 갱신으로 구성된다. 퍼지추론 모듈은 국부모델망과 퍼지 게이팅망으로 구성된다. 제안한 시스템의 파라미터들은 표준 LMS 알고리즘을 이용하여 최적화된다. 제안한 시스템의 성능은 비선형 동적 시스템 적응제어에의 응용을 통해서 입증된다.
효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.
본 논문은 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템의 동기화를 위한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 설계 방법을 제안한다. $L\ddot{u}$ 카오스 시스템은 알려지지 않은 파라미터를 가지고 있다고 가정한다. 먼저, 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 TS 퍼지 bilinear 모델링을 통해 재구성한다. 불확실한 파라미터를 가진 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 기반으로한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 설계한다. Lyapunov 이론을 통해서 설계된 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 통한 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템과 제안된 슬레이브 시스템 간의 오차 다이나믹 시스템의 안정성을 보장하고 이를 통해서 불확실한 파라미터를 추정 할 수 있는 적응 규칙을 유도한다. 제안된 동기화 제어 기법을 시뮬레이션을 통해서 그 명확성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 정책기반의 IP 네트워크 관리구조에서 임의의 노드에 유입되어지는 트래픽에 대하여 퍼지 추론 방식을 사용한 어드미션 제어 구조를 설계하였다. 제안된 제어구조는 기존 정의된 정책 요구수준과 네트워크 상태에 따라 자원 할당을 결정하는 방식을 사용하였다. 이는 기존의 바이너리 방식의 정책 적용방식을 개선하여 사전에 정의된 임의의 005 정책에 대하여 예측할 수 없는 네트워크의 상태에 따라 적응적인 어드미션 제어를 제공함으로서 네트워크의 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다. 볼 논문에서 설계한 퍼지 제어기를 통하여 제한된 환경에서의 시뮬레이션을 수행한 결과 비퍼지 환경에 비하여 트래픽의 패턴에 따라 평균 26%의 패킷 거부율을 향상하였고, 이는 퍼지 컨트롤러에 의해서 네트워크의 상태에 따라 비퍼지 환경에서의 수락/거절 동작이 아닌 소프트한 적응성을 보여주었기 때문이다.
In this paper a adaptive backstepping control scheme is proposed for control of a do motor driving a one-link manipulator. Fuzzy logic systems are used to approximate the unknown nonlinear function including the parametric uncertainty and disturbance throughout the entire electromechanical system. A compensation controller is also proposed to estimate the bound of approximation error. Thus the asymptotic stability of the closed-loop control system can be obtained. Numerical simulations are included to show the effectiveness of the proposed controller.
본 논문에서는 적응 퍼지 백스테핑 알고리즘을 이용하여 단일축 유연관절 로봇을 제어하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 퍼지시스템은 일반근사기로 사용하여 로봇과 제어기의 비선형성과 불확실성을 상쇄하는 역할을 한다. 제안한 알고리즘은 추가적인 교시 제어기를 필요로 하지 않으며 추적오차를 상시유계시키는 특성이 있다. 끝으로 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 방식의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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