• 한국지진공학회논문집
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• 제9권1호통권41호
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• pp.61-70
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• 2005

본 연구에서는 하이브리드 면진장치가 설치된 단자유도 구조물에 대하여 진동대 실험을 수행하였다. 본 연구에서 사용된 하이브리드 면진장치는 네 개의 FPS와 한 개의 MR 감쇠기로 구성하였다. 다양한 크기 및 특성을 가진 지진하중을 하이브리드 면진장치가 설치된 구조물에 가하여 진동제어 성능을 평가하였다. 본 연구에는 준능동 MR 감쇠기의 저항력을 효과적으로 조절하기 위하여 퍼지제어기를 사용하였고 구조물에 부착된 계측기를 통하여 변위 및 가속도를 피드백으로 이용한다. 수동 및 준능동 제어기법을 사용하여 얻은 구조물의 응답을 서로 비교하였고 그 결과 FPS와 MR 감쇠기의 조합으로 다양한 특성의 하중을 받는 구조물의 진동제어를 효과적으로 수행할 수 있음을 알 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.54-60
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• 2002

본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 신경망-퍼지 하이브리드 제어기에 관하여 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 플랜트의 역모델 신경망을 학습시킨 결과를 이용하여 주 신경망의 가중치를 변경시킴으로서 원하는 플랜트의 동적 특성을 얻게 된다. 2차 플랜트를 통한 모의실험 결과, 제안한 속도제어기가 신경망제어기보다 더 좋은 응답 특성을 가짐을 확인할 수 있다. 제안한 속도제어기의 성능을 확인하기 위해 유압 서보시스템을 대상으로 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험 결과를 관찰하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.414-422
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• 2002

본 논문에서는 적응 제어 문제를 다루기 위해 CFCM 클러스터링과 퍼지 균등화 기법을 이용하여 새로운 적응 뉴로-퍼지 제어기를 설계하고자 한다. 먼저 오프라인에서 CFCM은 입력데이터의 성질과 출력 패턴의 성질까지도 고려한 퍼지 클러스터링 기법으로 적응 뉴로-퍼지 제어기의 구조동정을 수행한다. 파라미터 동정은 역전과 알고리즘과 RLSE(Recursive Least Square Estimate)을 이용한 하이브리드 학습을 수행한다. 온라인 학습에서는 시변특성으로 인해 전제부 및 결론부 파라미터를 실시간으로 계산된다. 시뮬레이션으로 온 라인 적응 뉴로-퍼지 제어 시스템의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도제어 시스템에 대해 다루고 전형적인 퍼지 제어기에 비해 오프 라인과 온 라인 설계 모두 좋은 성능을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.372-377
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• 2011

본 논문에서는 하이브리드 자기베어링 시스템의 효과적인 제어 방안 마련을 위한 기법 제안을 목표로 한다. 자기베어링 시스템에서의 제어 목적이란, 회전자(rotor)의 회전을 외부의 물리적 접촉 없이 자기장의 힘만으로 동작하도록 베어링의 위치를 최대한 센터에 위치케 하는 것이다. 기본적으로 자기베어링 시스템은 비선형적 동적방정식으로 구성되기 때문에, 제어 목적을 달성하기 위한 제어 입력 신호의 설계가 쉽지 않으며, 외부 환경의 영향에 따른 시스템 파라미터 변화율에도 많이 민감한 편이다. 본 논문에서는 자기베어링 시스템의 비선형성에 대한 해석 방안으로 퍼지 모델링을 통해 시스템을 재해석하게 되며, 제어 목적에 대한 설정은 선형행렬 부등식 기반 안정화 문제로 변환하여 제어 입력을 설계하고자 한다. 해당 퍼지 모델링 및 제어 알고리즘의 정당성은 시뮬레이션을 통해 검증된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.33-38
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• 2014

FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제32권5호
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• pp.1-10
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• 2012

This paper proposes a modeling and controller design approach for a wind-diesel hybrid system including dump load. Wind turbine depends on nature such as wind speed. It causes power fluctuations of wind turbine. Excessive power fluctuation at stand-alone power grid is even worse than large-scale power grid. The proposed control scheme for power quality is fuzzy PI controller. This controller has advantages of PI and fuzzy controller. The proposed model is carried out by using Matlab/Simulink simulation program. In the simulation study, the proposed controller is compared with a conventional PI controller. Simulation results show that the proposed controller is more effective against disturbances caused by wind speed and load variation than the PI controller, and thus it contributes to a better quality wind-diesel hybrid power system.

• 동력기계공학회지
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• 제10권4호
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• pp.159-164
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• 2006

In recent, the marine engine of a large size is being realized a lower speed, longer stroke and a small number of cylinders for the energy saving. Consequently the variation of rotational torque became larger than former days because of the longer delay-time in fuel oil injection process and an increased output per cylinder. It was necessary that algorithms have enough robustness to suppress the variation of the delay-time and the parameter perturbation. This paper shows the structure of hybrid F-NFC against the delay-time and the perturbation of engine parameter as modeling uncertainties, and the design of the robust speed controller by hybrid F-NFC for the engine. And, The Parameter values of linear equation are determined by RC-GA for F-NFS. The hybrid F-NFC is combined the F-NFC and PID controller for filling up each.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.85-92
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• 2005

인버터를 적용한 유압시스템은 펌프의 마찰과 실린더 패킹 및 탑승 카와 레일의 마찰특성으로 인하여 PID 제어기로는 제어가 되지 않는 데드존이 생기게 된다. 본 논문에서는, 우선 유압시스템으로 구동되는 엘리베이터의 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 원인이 되는 실린더의 마찰특성을 고찰하고, 이러한 실린더의 마찰특성으로 인하여 기존의 PID 속도제어기로 제어시 발생되는 문제점을 해결하기 위한 줌잉 퍼지룰을 포함한 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 하이브리드 퍼지제어기는 정속주행구간에서는 PID제어기를 적용하고 PID제어기로 제어되지 않는 극저속 속도구간에서는 퍼지제어기를 적용하여 유압식 엘레베이터가 실린더의 마찰특성으로 인하여 극저속 속도영역에서 속도가 제어되지 않는 문제를 해결하고, 극저속 영역에서 뿐 아니라 정상상태를 포함한 전 운전영역에서의 제어성능이 우수함을 시뮬레이션과 실험을 통하여 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.444-451
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• 2007

In this paper, we propose an improved reduction model and a reduction model-based hybrid smith-predictor fuzzy controller. The transient and steady-state responsed of the reduction model was evaluated. In tuning the controller, the parameters of PID and the factors fuzzy controllers were obtained from the reduced model and by using genetic algorithms, respectively. Simulation examples demonstrated a better performance of the proposed controller than conventional ones.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.108-114
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• 2009

데드존이나 비선형성이 존재하는 자동화 시스템의 고속 정밀제어를 위하여 새로운 하이브리드 적응제어 기를 제안한다. 제안된 시스템은 제어영역을 고속제어 영역과 정밀제어 영역으로 구분하여 제어한다. 먼저 퍼지 제어방식을 이용하여 고속제어를 수행하고, 오차가 설정된 범위 안에 진입하면 지터를 저감시킨 PFD를 이용한 PLL 제어기를 사용하여 정밀제어를 수행한다. 제안된 PFD는 데드존을 발생시키지 않아 지터 잡음과 응답특성을 개선하였다. 이론과 실험적인 연구가 수행되었고, 그 결과는 자동화 시스템의 제어 성능이 개선되었음을 입증한다.