• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.1
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• pp.1-6
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• 2012

In this paper, we present an obstacle avoidance control algorithm for mobile robots based on SFLC (single-input fuzzy logic controller) with an efficient fuzzy logic look-up table to replace the traditional complicated operation. This method achieves better performance than traditional methods in terms of efficiency. The output of a SFLC leads the robot to the target automatically although many obstacles on the path. Our experiments show that the robot has good performance in the view of path tracking and other efficiency.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.3
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• pp.543-563
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• 1996

In this paper, we propose a Timed Fuzzy Petri Net(TFPN) model as a new model of real-time fuzzy control. The TFPN model, which is useful for fuzzy inference and fuzzy control is an integrated model of Timed PetriNet and Fuzzy Petri Net. Additionally, a Timed Fuzzy Control Language is defined as a textual specification model of fuzzy control rues, and proposed a TFPN modeling method. The TFPN model is a Petri Net formalism of fuzzy control systems. Execution rule is consisted of marking(i.e,fuzzyfication) and firing(i.e,inference and defuzzyfication) procedures. A simple case work by using TFPN model shows us computing time of inference and defuzzyfication is low and uncertainty and visibility of fuzzy control rule are modeled effectively.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.51-59
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• 1997

In this paper, we perform the position control of a DC servo motor using fuzzy neural controller. We use the Fuzzy controller for the position control, because the Fuzzy controller is designed simpler than other intelligent controller, but it is difficult to design for the triangle membership function format. Therefore we solve the problem using the BP learning method of neural network. The proposed Fuzzy neural network controller has been applied to the position control of various virtual plants. And the DC servo motor position control using the fuzzy neural network controller is performed as a real time experiment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.62-66
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• 2008

댐의 수문 제어는 유입량이 변하는 동안 이루어지는 복잡하고 비선형적인 제어이다. 이 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 유입량이 변하는 동안의 수문을 효과적으로 제어하기 위한 방법을 제안하였다. 특히 단순히 수문 제어에만 머물지 않고 가뭄 때를 대비하여 적정 수위를 유지할 수 있도록 하는 기능과 방류량을 제어할 수 있도록 하는 기능을 보완하였다. 이를 위하여 일반적으로 사용되는 정적인 퍼지 함수를 이용하지 않고 상황에 따라 함수값이 변하는 동적 퍼지 추론 기법과 방류량 제어를 위한 퍼지 규칙을 함께 적용함으로써 방류량을 제한할 수 있도록 하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 실시한 결과 수문 제어 기능뿐만 아니라 사용자가 지정한 적정 수위를 유지하고 정해진 방류량을 넘지 않도록 하는 방식으로 댐 수문 제어가 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1745_1746
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• 2009

본 논문은 뉴트럴 퍼지 시스템의 안정도 분석 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 네트워크 상에서 발생하는 뉴트럴 타입 시간 지연을 모델링하며, 전체 뉴트럴 퍼지 시스템은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 비선형 시스템이 된다. 뉴트럴 퍼지 시스템을 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno) 퍼지 시스템으로 모델링한다. 제안하는 퍼지 제어기를 모델링하는 뉴트럴 퍼지 시스템과 같은 멤버쉽 함수를 가지게 설계한다. 전체 폐루프 시스템의 안정도를 시간 지연 간격에 종속적이게 분석하고, 뉴트럴 퍼지 시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분 조건을 유도한다. 제안된 필요 충분 조건을 선형 행렬 부등식의 형태로 나타내고, 해를 통하여 퍼지 제어기의 이득값을 설계한다. 예제를 통하여 제안된 이론의 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.794-796
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• 1999

본 논문에서는 3상 유도전동기의 속도를 제어하는데 기존 제어기의 문제점을 해결하고 최적화하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 하이브리드 퍼지 -PID(HFPID) 제어기를 고안하고, 이에 대한 파라미터 설정 방법을 제안한다. 유도전동기의 제어는 지연시간이 길고, 비선형성이 강하며, 부하변동이 잦은 프로세스이기 때문에, 기존의 제어방식으로는 만족할만한 결과를 얻을 수 없다. 제안한 하이브리드 퍼지-PID 제어기는 PID 제어기의 장점인 과도기의 우수성과 퍼지 제어기의 장점인 정상기의 우수성을 퍼지 변수로 결합시켜 설계한다. 이 제어기에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 퍼지 및 PID 파라미터를 설정하다. 그리고 이 제어기를 3상 유도전동기의 속도 제어에 응용한다. 또한 속도오차에 대한 룩업 표를 만들어 온라인 실시간 제어를 가능하게 한다. 이상의 과정을 3상 유도전동기에서 컴퓨터 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과를 비교해 볼 때, 하이브리드 퍼지-PID 제어기는 기존의 제어기 보다 전동기의 속도 및 토크성분 전류 둥의 특성에서 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.1 no.1
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• pp.63-70
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• 1995

퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.4
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• pp.49-60
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• 1996

The objective of this paper is to develop an adaptive learning method for fuzzy hypercubes using a neural network. An intelligent control system is proposed by exploiting only the merits of a fuzzy logic controller and a neural network, assuming that we can modify in real time the consequential parts of the rulebase with adaptive learning, and that initial fuzzy control rules are established in a temporarily stable region. We choose the structure of fuzzy hypercubes for the fuzzy controller, and utilize the Perceptron learning rule in order to upda1.e the fuzzy control ru1c:s on-line with the output errors. As a result, the effectiveness and the robustness of this intelligent controller are shown with application of the proposed adaptive fuzzy-neuro controller to control of the cart-pole system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.489-492
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• 2000

브러쉬없는 직류전동기의 위치제어를 위한 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 특히 본 논문에서는 기존의 퍼지제어 기법에서 얻을수 있는 특징으로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 간단한 퍼지논리제어기의 설계를 기술한다. 가변구조제어는 시스템의 파라메터 변화나 외란에 둔감한 특성을 갖는다. 하지만 리칭페이스에서는 문제가 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 지수항을 추가한 비선형 슬아이딩면을 구성한다. 그리고 나서 비선형적 슬라이딩면과 슬라이딩면의 변화율을 입력으로하는 퍼지 제어기를 설계한다. 이러한 2-입력 퍼지가변구조제어기의 제어 규칙표로부터 슬라이딩면 하나만을 입력으로 가지는 단일입력 퍼지 가변구조 제어기를 설계한다. 이들 제어기의 성능을 입증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.363-371
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• 1999

In this paper proposes the optimal fuzzy controller design method using the genetic algorithm. Proposed method is that fuzzy rules and input - output scaling factors of the fuzzy controller are determined by using genetic algorithm that is very effectively in the optimization problem. The optimal fuzzy rules of servo system uses the fitness function which are the performance index in fuzzy controller. In order to verify excellent control performances of the proposed control method, we compare the control performance and characteristics about the proposed control method with a conventional fuzzy control method through a lot of simulations and experiments with one link manipulator.