Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.7
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pp.1374-1383
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2001
In the fuzzy control method behaves more robustness than conventional control method, we propose a intelligent control method that membership functions and scaling factor of the fuzzy logic controller are optimized by genetic algorithm under off-line, and then fuzzy logic controller is constructed by the optimization parameters under on-line. In order to verify the usefulness of the proposed control method, we are applied to one link manipulator, and confirmed that the proposed control method is reduced the fuzzy rule base and is the better performance than the conventional fuzzy control method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.299-302
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2009
이 논문에서는 라인 트레이스 차량의 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 설계하였다. 라인을 감지하는 센서들의 감지 상태에 따라 센서값을 산출하고 이 센서값은 조향각 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 조향각을 제어값으로 산출한다. 또한 산출된 조향각은 다시 모터속력 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 주행 속도 결정을 위한 모터속력을 제어값으로 산출하게 된다. 제안한 퍼지 제어 기법을 이용하여 조향각만을 제어한 경우와 조향각과 모터속력을 함께 제어한 경우를 각각 실험한 결과, 모터속력을 함께 제어한 경우가 트랙을 이탈하지 않으면서 더욱 빠르게 주행함으로써 제안한 기법에 효과적임을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.2
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pp.228-236
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2012
In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot is designed to have more stable balancing capability than conventional controller. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the controller are obtained for specified 3 users' weights using trial-and-error method. Next a neural network is employed to generate fuzzy membership function factors for more stable control performance when the user's weight is arbitrarily selected. Through the simulation study we find that the designed fuzzy controller using the neural network is superior to the conventional fuzzy controller.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.5
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pp.19-27
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2004
A delay dependent fuzzy $H_2/H_{\infty}$ controller design method for delayed fuzzy dynamic systems is considered. Using delay-dependent Lyapunov function, the asymptotical stability and $H_2/H_{\infty}$ performance problem are discussed. A sufficient condition for the existence of fuzzy controller is presented in terms of linear matrix inequalities(LMIs). A simulation example is given to illustrate the design procedures and performances of the proposed methods.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.208-214
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2001
본 논문은 시변 입력 지연을 포함한 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 시스템으로 표현 가능한 비선형 시스템을 위한 체계적인 제어기의 설계 기법을 제안한다. 입력 지연은 화학 공정 시스템, 인터넷 기반 가상 실험실, 자율 이동 로봇의 원격 제어등, 실제의 산업 현장에서 매우 빈번히 발생하는 현상이며 제어 시스템의 성능을 감소시키며, 안정성을 저해하는 요소로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서 다루고자 하는 문제는 매우 실제적인 문제이며 반드시 해결하여야 할 문제이다. 본 논문은 Lyapunov-Razumikhin 안정 이론에 기반하여 TS 퍼지 모델 기반 제어기의 설계 조건을 제시한다. 최종적인 제어기의 설계 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 주어진다. TS 퍼지모델 기반 제어기가 안정화시킬 수 있는 입력지연의 상한 값을 최대화하기 위하여 이중 최적화 기법을 도입한다. 제안된 제어기 설계 기법의 우수성과 타당성을 입증하기 위하여 모의 실험을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 제안한 타당성을 입증할 수 있다.
본 연구에서는 볼빔 시스템 제어에 대해 particle swarm optimization을 이용한 최적 퍼지 cascade 제어기 설계 방법을 소개한다. 볼빔 시스템은 모터, 빔과 움직이는 볼로 구성되며 볼의 위치를 제어하는 시스템이다. 본 논문에서는 많은 분야에서 제어 성능이 우수한 퍼지제어기를 cascade 형식으로 설계하여 볼빔 시스템을 제어한다. 퍼지 cascade 제어구조는 1차 제어기와 2차 제어기로 구성되어 있다. 최적 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 PSO를 사용한다. PSO는 초기값에 영향이 석고 일반적인 탐색알고리즘과 달리 조기 수렴의 문제점을 극복한다. 본 논문에서 퍼지 제어기와 기존의 PB 제어기의 성능을 비교 분석한다.
이 글에서는 퍼지이론의 양대부류인 퍼지집합론과 퍼지척도 및 퍼지적분에 대하여 정의 및 기본적 성질을 간략히 소개하였다. 이러한 이론들의 주된 응용분야가 제어와 평가문제로부터 점점 다양한 분야(예를 들면, 자연언어 처리, 퍼지컴퓨터, 경제학, 심리학 등)로 확산되고 있는 현시점에서, 보다 많은 사람들이 퍼지이론에 관신을 갖게 되는데 조금이나마 도움이 됐으면 한다. 최근 우리들의 관심 중 많은 부분이 지적시스템(intelligent system)의 구현에 쏠리고 있음을 감안할 때, 이러한 퍼지이론은 신경회로망이론, 유전자 알고리즘 및 카오스이론과 더불어 지적시스템의 구현을 위한 충분한 도구로서 혹은 방법론으로서 크게 공헌하리라 생각한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.213-216
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2000
퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 기대하지 못한다. 이러한 경우 제어기 성능을 향상시키기 위해 제어인자를 다시 조정해야 하고, 이 조정과정은 시행착오방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 사용하여 스케일링 계수를 자동조정하는 퍼지 레귤레이터를 제안하였다. 스케일 계수의 출력 범위와 오차, 오차 변화량 따라 퍼지 레귤레이터는 적절한 스케일링 계수값을 결정함으로써 퍼지제어기의 성능을 향상시키게 된다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의실험을 수행하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.8-14
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2013
In this paper, a control system for two wheeled inverted pendulum robot is implemented to have more stable balancing capability than the conventional control system. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the control system are obtained for 3 specified weights using a trial-and-error method. Next a neural network is employed to generate fuzzy membership function factors for more stable control performance when the weight is arbitrarily selected. Through some experiments, we find that the proposed fuzzy control system using the neural network is superior to the conventional fuzzy control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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