• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.433-436
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• 2009

본 연구에서는 준능동 TMD(STMD)가 설치된 초고층건물의 풍응답을 효과적으로 저감시키기 위한 퍼지 하이브리드제어기법을 제안하였다. 이를 위하여 STMD의 응답저감에 우수한 성능을 보이는 스카이훅(skyhook) 제어기와 구조물의 응답저감에 뛰어난 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서는 두 제어기를 적절히 조합하기 위하여 최적의 가중치를 실시간으로 결정하는 퍼지 하이브리드제어기를 개발함으로써 일반적인 가중합방식의 하이브리드 제어기법의 성능을 개선하였다. 제안된 제어기의 성능을 검토하기 위하여 풍하중을 받는 76층 사무소 건물을 예제구조물로 사용하였다. MR 감쇠기를 이용하여 STMD를 구성하였고 STMD의 제어성능을 평가하기 위하여 TMD 및 ATMD의 성능과 비교하였다. 수치해석을 통하여 STMD의 제어성능이 TMD에 비하여 월등히 뛰어남을 확인할 수 있었다. 또한 퍼지 하이브리드 제어기법을 사용하면 스카이훅 및 그라운드훅 제어기를 효과적으로 조합하여 STMD와 건물의 응답을 동시에 줄일 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.11
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• pp.2189-2198
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• 1994

In this paper, a self-tuning fuzzy logig controller is implemented to control a DC servo motor by the self-tuning technique based on fuzzy meta-rules with learning in several algorithms to improve the performance of the fuzzy logic controller used in a fuzzy control system. Simulations and experimental results of the self-tuning fuzzy logic controller are compared with those of the fuzzy logic controller to evaluate its performance.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.5 no.4
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• pp.75-81
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• 2001

Fuzzy supervisory control method is studied for the active control of earthquake excited structures. The proposed algorithm supervises and tunes previously designed control gains by evaluating the state of a structure through the fuzzy inference mechanism, which uses the information of relative displacements and velocities. Example designs and numerical simulations of earthquake exited three degrees of freedom structures are performed to prove the validity of the proposed control algorithm. Comparative results with conventional LQR method show that the proposed method is effective for the vibration suppression of earthquake excited structures.

• 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.

• Composites Research
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• v.17 no.5
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• pp.7-14
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• 2004

This paper deals with adaptive fuzzy logic controller design to achieve proper dynamic response of a composite thin-walled beam with a tip mass. In order to check the effectiveness of this controller, three different types of control logic are selected and applied. The adaptive control capabilities provided by a system of piezoactuators bonded or embedded into the structure are also implemented in the system. Results show that the fuzzy logic controller is more effective than the proportional or velocity feedback controller for the vibration control of composite thin-walled beam with a tip mass.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2203-2205
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• 2004

본 논문은 전략 기반 유전 알고리즘을 이용한 새로운 비선형 시스템의 퍼지 제어 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 수학적인 접근 방법이 아닌 지능적 설계 방법을 사용하여 퍼지 제어피론 설계한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키며 최적의 성능을 잦는 제어 이득을 얻기 위해 유전 전략을 사용하여 교차와 돌연변이 영역을 변화시킨다. 최종적으로 모의실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1447-1456
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• 2011

In this paper, we propose a T-S fuzzy feedback linearization method for controlling a non-linear system with multi-input, and the method is applied for trajectory tracking control of wheeled mobile robot. First, an error dynamic equation of wheeled mobile robot is represented by a T-S fuzzy model, and then the T-S fuzzy model is transformed to a linear control system through the nonlinear fuzzy coordinate change and the nonlinear state feedback input. Simulation results showed that the trajectory tracking controller by using the proposed multi-input feedback linearization method gives better performance than the trajectory tracking controller by using the PDC(Parallel Distributed Compensation) method for controlling the T-S Fuzzy system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.167-175
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• 2007

Fuzzy logic is used to represent qualitative knowledge and provides interpretability to a controlling system model in bioinformatics. This paper focuses on a bioinformatics data classification which is an important bioinformatics application. This paper reviews the two traditional controlling system models The sequence-based threshold controller have problems of optimal range decision for threshold readjustment and long processing time for optimal threshold induction. And the binary-based threshold controller does not guarantee for early system stability in the GPCR data classification for optimal threshold induction. To solve these problems, we proposes a fuzzy-based threshold controller for ART1 clustering in GPCR classification. We implement the proposed method and measure processing time by changing an induction recognition success rate and a classification threshold value. And, we compares the proposed method with the sequence-based threshold controller and the binary-based threshold controller The fuzzy-based threshold controller continuously readjusts threshold values with membership function of the previous recognition success rate. The fuzzy-based threshold controller keeps system stability and improves classification system efficiency in GPCR classification.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.46-50
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• 1997

In fuzzy logic control, static fuzzy rules cannot cope with significant changes of parameters of plants or environment. To solve this prohlem, self-organizing fuzzy control. neural-network-hased fuzzy logic control and so on have heen introduced so far. However, dynamically changed fuzzy rules of these schemes may make a fuzzy logic controller Fall into dangerous situations because the changed fuzzy rules may he incomplete or inconsistent. This paper proposes a new adaptive filzzy logic control scheme using a predictivc neural network. Although some parameters of a controlled plant or environment are changed, proposed fuzzy logic controller changes its decision outputs adaptively and robustly using unchanged initial fuzzy rules and the predictive errors generated hy the predictive neural network by on-line learning. Experimental results with a D<' servo-motor position control problem show that propnsed cnntrol scheme is very useful in the viewpoint of adaptability.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2049-2051
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• 2003

본 논문에서는 불확실성을 포함할지도 모르는 비선형 시스템의 추적 제어에 효과적인 퍼지모델기반 제어기에 대한 지능형 디지털 재설계 기법을 제안한다. TS 퍼지모델은 불확실 비선형 시스템의 퍼지모델링에 적용되었다. 안정화와 추적을 위한 퍼지모델기반 제어기를 설계하기 위해 확장 병렬 분산 보상 기법이 이용되었다. 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용해 등가의 이산시간 제어기로 변환되었다. 본 논문에서 제안한 지능형 디지털 재설계방법은 전형적인 단일 링크 유연 로봇 시스템에 적용하여 그 응용 가능성과 효용성을 입증한다.