본 연구는 새로운 부하(고온의 저장물)가 냉장실 내부에 인입됨에 따라 발생하는 온도불균형을 해소하기 위해 채택된 집중냉각 방식에 있어서의 회전날개의 정지각도 결정 알고리즘 관한 것으로, 특히 냉장실내의 온도에 직접적인 영향을 미치는 압축기 (Compressor) 및 냉기팬(냉기를 냉장실내에 불어넣기 위한 팬)의 운전상황을 입력으로 냉장실내 여러 영역에서의 온도를 추정하는 퍼지적응모델을 이용하여 온도불균형 영역을 검지하고, 이에 따라 회전날개의 각도를 제어함으로서 냉장실 내부의 온도평형을 신속히 이루게하는 특징을 가지고 있다.
본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.
본 논문은 파라미터 투영 기법이 필요없는 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. 제어기의 구조를 약간 수정하여 추정된 입력 이득항이 영으로 되지 않도록 보장하고 온라인 동작중의 어떤 순간이라고 추정된 입력 이득항이 영이 되더라도 구현에 문제를 야기하지 않는다. 입력 이득 함수의 하한 추정치만이 필요한것을 제외하면 제안한 제어 기법은 바운딩 파라미터에 대한 정확한 값이 사전에 필요하지 않다. 리아프노프 합성기법을 기초로 전체 제어 시스템이 추종오차가 점근적으로 안정하고 제어기 내의 모든 신호가 유계임을 보장한다. 역진자 시스템의 적용하여 제안한 제어기의 유용성을 입증한다.
본 논문은 미지의 마찰력을 갖는 로봇 매니퓰레이터에 대하여 퍼지시스템을 이용한 적응보상기를 제안한다. 일반적인 로봇제어이론에서는 대부분 마찰력을 무시하거나 단순히 다이나믹 마찰력만을 고려한다. 본 논문에서는 다이나믹 마찰력뿐만 아니라 비스코스 마찰력까지도 고려한 제어방식이다. 마찰력이 관절마다 결부되지 않는다는 성질을 이용하여 각 관절에 해당하는 마찰력을 SISO 퍼지시스템으로 근사하며 전체제어시스템이 안정도를 Lyapunov 안정도 이론을 이용하여 증명하고 적절한 적응법칙을 설계한다. 제안된 제어방식의 타당성을 보이기 위해 2-링크 로봇 매니퓰레이터에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 보이고 각 링크에 대한 마찰력을 퍼지시스템이 잘 근사한다는 것을 보인다.
본 논문에서는 퍼지 논리 제어기를 이용한 샘플된 비선형 시스템의 추적제어 방식을 제안한다. 본 논문에서 사용되는 제어대상은 내부 파라미터의 변화와 외부 외란을 모두 경험하는 것으로 한다. 이산시간 적응 퍼지 제어기가 제안되고 그 파라미터는 최근 각광을 받고있는 선형행렬 부등식 방식에 의하여 결정된다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 제어기의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 분석적인 방법을 통하여 퍼지 제어기의 안정성을 증명할 경우에 고려해야하는 근사화 에러를 슬라이딩 모드 제어 기법과 적응 제어 법칙을 이용하여 보정하는 방법을 제시하고 있다. 특히 본 논문에서는 퍼지 제어기의 안정성에 관한 이전의 연구들과는 달리 주어진 시스템의 각각의 상태 변수들에 대한 최대 민감도(Upper Bound of Sensitivity)에 관한 정보만이 미리 주어진 경우를 다루고 있다. 모의 실험은 라이프노프(Lyapunov)함수를 사용하여 안정성이 증명될 수 있으며, 모의 실험(Simulation)을 통하여 성능을 확인할 수 있다. 또한 제어기의 적용 방법에 따라서 퍼지 제어기의 특성을 강조하거나 또는 슬라이딩 모드 제어기의 특성을 보다 더 부각 시킬 수 있도록 설계할 수 있다는 장점이 있다.
전력계통은 번개, 폭우, 고장등이 여러요인으로 인해 변화하는 동특성을 갖는다. 전송선로의 리액터스가 사고로 인해 변하는 것도 그 대표적인 예이며 전력게통에 불확성을 야기시키는 원인이 된다. 이경우, 이와같은 불확실성에 대해 견실한 성능을 발휘하는 제어기가 필요하다. 한편, 최근의 연구들을 통해 비파라미터적인 불확실서을 갖는 계통에 대해 퍼지제어기가 우수한 성능을 발휘함이 입증되었다. 따라서, 본 논문에서는 선로의 고장 발생시, 전력계통의 발전기 단자전압을 일정값으로 유지하며 계통을 안정화시킬 수 있는 적응퍼지제어기를 궤환선형화 기법에 근거하여 설계하고자 한다. 아울러 본 논문에서는 불확실한 계통에 있어서, 리아프노프 안정도를 보장 받기우해 필요한 불확실한 항의 상계를 퍼지계통에 으해 추정하는 방법을 제안한다. 시뮬레인션 결고, 설계된 제어기가 선로고장에도 불구하고 계통의 전압유지와 과도 안정도를 잘 보장해 줌을 확인할 수 있었다.
Automatic guidance of farm tractors would improve productivity by reducing operator fatigue and increasing machine performance. To control tractors within $\pm$5cm of the desired path, fuzzy and adaptive steering controllers were developed to evaluate their characteristics and performance. Two input variables were position and yaw errors, and a steering command was fed to tractor model as controller output. Trapezoidal membership functions were used in the fuzzy controller, and a minimum-variance adaptive controller was implemented into the 2-DOF discrete-time input-output model. For unit-step and composite paths, a dynamic tractor simulator was used to test the controllers developed. The results showed that both controllers could control the tractor within $\pm$5cm error from the defined path and the position error of tractor by fuzzy controller was the bigger of the two. Through simulations, the output of self-tuning adaptive controller was relatively smooth, but the fuzzy controller was very sensitive by the change of gain and the shape of membership functions. Contrarily, modeling procedure of the fuzzy controller was simple, but the adaptive controller had very complex procedure of design and showed that control performance was affected greatly by the order of its model.
본 논문에서는 적웅형 신경망-퍼지 추론(ANFlS) 방법을 이용해 가스터빈의 각 변수 변화에 대해 가장 최적으로 제어 될 수 있는 전달함수를 구하고 또 2자유도 Pill제어기를 튜닝하는 문제를 연구하였다. 적응형 신경망-퍼지 추론(ANFlS)법은 기존의 퍼지나 신경망에 비해 플랜트 특성에 따라 소속함수의 모양을 적절하게 가변하면서 학습 할 수 있어 변수가 급격히 변하는 플랜트 제어에서 매우 효과적인 방법이다. 한편 가스터빈의 기동시간은 매우 짧고 제어변수도 많아 최적 기동을 위해서는 기동순간마다 제어변수 값을 가변시켜야 하나 실질적으로 이에 적합한 제어기를 설계하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실용적인 지능형 제어기를 연구하기 위해 적웅형 신경망 퍼지 추론법을 군산 가스터빈 의 실제 운전 데이터에 적용하여 특성을 확인한 후 2자유도 Pill 제어기를 적용하여 튜닝하였다. 그 결과 적웅형 신경망올 이용한 결과가 기폰의 Pill 제어기에 비해 우수함을 나타내었다 본 연구는 실제 운전되는 가스터빈의 데이터를 이용해 특성을 고찰한 것이므로 다른 유사한 프로세스에도 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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