Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.310-316
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1998
본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.
Fuzzy control is widely used for improving temperature control performance as controlling ventilation in greenhouse because the technique can respond more flexibly to the outside air temperature and wind speed. By pre-studied PID and normal fuzzy control this study was performed to obtain the fundamental data that can be established in better greenhouse ventilation control method. The temperature control error by the simple fuzzy control was $1.2^{\circ}C$. The accumulated operating size of the window and the number of operating were 84% and 13, respectively. These showed equivalent control performance with pre-studied result that control error. The accumulated operating size of the window and the number of operating were 75% and 12, respectively. The proposed fuzzy technique was simple control logic method compared with step and PID control methods, but it showed equivalent performance. Therefore, the proposed simple fuzzy control method could be used in micro controller of small programmable memory size and many applications.
이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.16
no.1
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pp.1-10
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2011
This paper proposes a new fuzzy load torque observer and a fuzzy speed regulator to guarantee a robust speed control of a permanent magnet synchronous motor (PMSM). Also, the LMI conditions are given for the existence of the fuzzy load torque observer and fuzzy speed controller, and the gains of the observer and controller are calculated. The stability of the proposed control system is analytically proven. To validate the effectiveness of the proposed observer-based fuzzy speed controller, the simulation and experimental results are presented. Finally, it is definitely demonstrated that the proposed control algorithm can be used to accurately control the speed of a PM synchronous motor.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.3
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pp.11-35
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1995
In this paper the fuzzy extension for the classical engineering mechanics problems is studied. The
governing differential equation is derived for the buckling loads of the columns with uncertain mediums:
the their own weight and the flexural rigidity. The columns with one typical end constraint(hinged1
clarnped/free) and the other finite rotational spring with fuzzy constant are considered in numerical
examples. The vertex method is used to evaluate the fuzzy functions. The Runge-Kutta method and Determinant
Search method are used to solve the differential equation and determine the buckling loads, respectively.
The membership functions of the buckling load are calculated. The index of fuzziness to quantitatively
describe the propagation of fuzziness is defined. According to the fuzziness of governing factors,
the varlation of index of fuzziness for buckling load is investigated, and the sensitivity for the end
constraints is analyzed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.3
no.2
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pp.383-388
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1999
In this paper, we propose the fuzzy-neural controller with genetic algorithm(GA) for precise on-line control. We design the proposed controller having a ability to adjust membership function for a plant by advanced algorithm of fuzzy-neural network after approximative one being completed by genetic algorithm. Finally we compare the result for a speed control of DC servo motor by the proposed controller with GA-fuzzy one in order to evaluate its performance and precision.
산업현장의 제어기들은 센서들로부터 수집된 다양한 형태의 신호들을 처리한다. 이 신호들은 고정된 값을 가지지 않고 물리적으로 변화하는 특성을 가진다. 이와 같이 변화하는 값을 처리하는 방법으로 다양한 형태의 연구가 진행되고 있고, 그 한 분야로 퍼지(Fuzzy)이론을 바탕으로 한 퍼지 제어 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. Fuzzy PLC 시스템은 현재 초기단계 형태로 개발되어 사용되고 있으며 그 응용 방법도 조금씩 보급되고 있는 실정이다. 본 논문은 변화하는 값들에 대해 간결하고 적절한 제어를 수행 할 수 있는 기 개발된 Fuzzy PLC 시스템을 이용한 플랜트 제어에 대한 연구이다. 크레인(Crane) 제어용으로 사용한 Fuzzy PLC 시스템은 Moeller사의 FT4-400-MM2 PLC 모듈이다. 본 시스템을 이용하여 대상 플랜트인 크레인을 제어하는 퍼지 함수 로직을 개발하고, 입 출력 제어 프로그램 기법에 대하여 연구한다. 또한 퍼지 제어 시스템을 이용한 퍼지 제어 기법을 개발하는 과정에 대하여 소개한다. 결론적으로 Fuzzy PLC System 개발 및 응용 모델로서 제안하고자 한다.
본 논문은 개선된 Complex 방법을 이용한 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 최적 자동동조 알고리즘을 제안한다. 제어응답은 퍼지제어기의 환산계수 값에 의해 여러 종류, 여러 형태로 변화하기 때문에 해당하는 제어계의 평가 기준을 만족하도록 제어 파라미터 값을 정하는 것이 중요하다. PID 파라미터 조정법에는 많은 방법이 제안되어 왔었다. 대표적인 예로서 Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien-Hrones-Reswick(CHR) 등에 의해 제안된 방법들이 있다. 본 논문에서는 개선된 Complex 방법을 이용한 강력한 자동동조 알고리즘이 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위해 사용된다. 이 알고리즘은 하이브리드 퍼지 PID 파라미터와 환산계수를 제어출력 변화율과 제한조건에 따라 자동으로 추정한다. 지연시간을 갖는 1계, 2계 공정에 적용하고. 공정출력 기준치는 단위 입력으로 한다. 제어 결과의 성능평가를 위해 ITAE(Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error)가 사용되며, 또한 제어기의 오버슈트도 토의된다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.48-55
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2008
In this paper, we propose a hybrid fuzzy controller for high performance. Hybrid fuzzy controller are combined Fuzzy and PID controller. In tuning the controller, the parameters of PID and the factors fuzzy controllers were obtained from the model identification and by using genetic algorithms, respectively. Simulation examples demonstrated a better performance of the proposed controller than conventional ones.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.439-440
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2004
전력시스템의 부하주파수제어는 전력계통운용에 있어서 가장 중요하게 다루어야 한다. 본 논문에서는 강인한 퍼지제어기를 얻고자, 다층 신경회로망을 이용하여 퍼지제어기 멤버쉽 함수의 전건부 및 후건부 파라미터들을 시스템에 알맞게 자기 조정하기 위해 최급구배법에 근거한 오차 역전파 알고리즘으로 적응 학습시킬 수 있는 뉴로-퍼지제어기의 구조 및 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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