• 한국정밀공학회지
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• 제19권2호
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• pp.126-132
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• 2002

Robot manipulator has highly nonlinear dynamics. Therefore the control of multi-link robot arms is a challenging and difficult problem. In this paper an independent joint adaptive fuzzy sliding mode scheme is developed leer control of robot manipulators. The proposed scheme does not require an accurate manipulator dynamic model, yet it guarantees asymptotic trajectory tracking despite gross robot parameter variations. Numerical simulation for independent joint control of a 3-axis PUMA arm will also be included.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.420-424
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• 2006

본 논문에서는 외란을 갖는 불확실한 비선형 시스템을 제어하기 위하여 $H^{\infty}$ 제어를 이용한 강인 간접 적응 퍼지 관측기를 설계하여 상태변수를 관측하고 외란관측기를 설계하여 시스템의 외란을 제거하는 강인한 제어기를 구성한다. 제안된 외란관측기는 시스템과 외란의 대역폭보다 큰 궤환 이득을 가짐으로써 기존의 역플랜트 모델 또는 퍼지 기반의 외란관측기 보다 간단한 구조를 가지고 외란과 시스템 모델링 오차의 합을 관측해 낼 수 있다. 본 논문에서는 도립진자 시스템의 모의실험을 통하여 관측기, 외란관측기와 제어기의 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.788-792
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• 2001

일반적으로 슬라이딩모드 제어는 외란이나 시스템의 변수변환에 강인한 특성을 가지나, 그 변화의 최대 경계 값을 알아야한다. 그러나, 이 값은 쉽게 얻어질 수가 없다. 퍼지 논리는 잘 정의되어 있지 않거나 복잡한 시스템의 제어기 설계에 효과적인 방법을 제시하나, 과도응답을 미리 결정할 수가 없다. 본 논문에서는 두 이론의 장점을 결합하여 새로운 제어 알고리듬을 제시한다. 최적의 퍼지변수 값을 결정하기 위하여 적응이론을 도입한다. 마지막으로 제안한 제어 알고리듬의 타당성을 살펴보기 위하여 수치적인 예를 가변길이진자시스템에 적용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.771-775
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• 2001

본 논문에서는 유도탄 오토파일롯을 제어하기 위해 T-S 퍼지 모델링을 한 다음 병렬분상이론을 적용하여 적응 퍼지 제어기를 설계한다. 추가적으로 제어기의 파라미터는 기준모델과 출력간의 에러, 스테이트, 기준입력 신호를 이용하여 실시간 업데이트되며, 원 플랜트에 대해 regulation 제어가 성공적으로 해결함을 미사일 모델에 적용한 모의 실험 결과로부터 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.66-73
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• 2002

일반적으로 가변구조제어는 외란과 변수 변화에 대해 강인한 특성을 가지지만 제어기 설계자는 이러한 값들에 대한 상한 값과 하한 값을 알아야한다. 그러나 때로는 이러한 상한 값과 하한 값을 얻는다는 것은 쉽지가 않다. 이에 반해 퍼지제어기는 외란과 변수 변화에 대한 제어기 설계에 있어서 효과적인 방법을 제공한다. 따라서 퍼지제어기와 가변구조제어기가 가지는 장점들을 결합하는 연구가 진행되어져 왔다. 본 논문에서는 리칭페이저가 존재하는 기존의 슬라이딩모드제어기를 이용하는 방법 대신 리칭페이저를 제거하여 전 구간 강인한 적응 퍼지가변구조제어기를 설계하였다. 제안된 제어 알고리듬은 BLDC 전동기의 위치제어기로 사용하였으며, 그 타당성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.383-388
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• 1999

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 유전 알고리즘을 사용하여 불확실한 플랜트에 대한 근사적 퍼지 소속함수를 얻은 후, 퍼지-신경망 제어기의 적응학습에 의해 최적의 퍼지 소속함수를 조정할 수 있는 제어구조를 제안하였다. 제안된 제어기를 사용했을 때의 효율성과 정확성을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어 실험을 통해 GA-Fuzzy 제어기를 사용했을 때와 비교분석 한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.1-12
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• 2000

본 논문에서는 이동 로보트의 자율 주행을 위해 퍼지 제어에 기초한 적응 퍼지 제어기 설계 기법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫째, 퍼지 추론 과정에서 불필요한 규칙으로 인하여 데이터 처리 시간이 증가된 다는 단점을 이동 로보트의 현재 상태에 적합한 퍼지 추론 규칙과 소속함수를 생성함으로써 향상시켰다. 이 과정은 데이터 쌍을 이용한 클러스터링 방법을 통하여 구현되며, 이동 로보트는 보다 적은 퍼지 추론 규칙을 가지고 빠른 데이터 처리 속도로 주행 가능해 진다. 둘째, 기존의 퍼지 제어기가 입·출력 변수의 고정된 소속 함수로 인하여 느린 수렴성을 갖는 단점을 클러스터링 과정에서 생성된 소속함수를 스케일링함으로써 향상시켰다. 한편 본 논문에서 제안한 제어 방법의 성능 평가를 위해 퍼지 제어를 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험 및 실제 이동 로보트 주행 실험을 통해 비교 및 고찰하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권6호
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• pp.62-70
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• 2008

An adaptive fuzzy backstepping controller is proposed for the motion control for a single-link flexible-joint robot in the presence of parametric uncertainties. Fuzzy logic system is used to approximate the uncertainties of functions and a backstepping technique is employed to deal with the mismatched problem. A compensation controller is also employed to estimates the bound of approximation error so that the shattering effect of the control effort can be reduced. Thus the asymptotic stability of the closed loop control system can be obtained based on a Lyapunov synthesis approach. Numerical simulation results for a single-link flexible-joint robot are included to show the effectiveness of proposed controller.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.401-408
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• 2000

본 논문에서 제안한 제어기 구조는 일반적인 궤환제어기를 기초로 구성한다. 일반적인 궤환제어기는 플랜트 입력과 기준신호 사이의 오차에 제어기의 적당한 이득을 곱한 제어입력을 공급한다. 설계한 궤환 퍼지제어는 3개의 루프로 구성되며, 내부 루프는 보통의 궤환제어기와 플랜트로 구성된다. 제어기는 퍼지 모델링과 퍼지추론기로 이루어진 외부 루프에 의해서 조절되며 제안한 궤환 퍼지 시스템의 출력이 기준신호를 향해서 잘 수렴하는가를 확인하기 위해 직접구동 밸브를 사용한 비선형 유압 서보시스템을 제어대상으로 부동 소수점 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험결과를 관찰하였다. 실험결과 궤환 퍼지제어기는 정상상태 도달시간은 느리지만 오버슈트나 언더슈트는 일어나지 않는다. 그러므로 새로운 궤환제어 방식을 사용한 궤환 퍼지제어 알고리즘이 비선형 플랜트에 효과적으로 잘 적응됨을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.994-998
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• 1996

We propose an approach to integrating fuzzy logic control with RBF(Radial Basis Function) networks and show how the integrated network can be applied to multivariable self-organizing and self-learning fuzzy controller. Using the hybrid learning algorithm. To investigate its usefulness and performance, this controller is applied to a time-delayed process system. Simulation results show good control performance and fast convergency in hybrid loaming method.