• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제24권2호
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• pp.72-81
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• 2000

In this paper, we design an adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) precompensator for load frequency control of 2-area power systems. While proportional integral derivative (PID) controllers are used in power systems, they may have some problems because of high nonlinearities of the power systems. So, a neuro-fuzzy-based precompensation scheme is incorporated with a convectional PID controller to obtain robustness to the nonlinearities. The proposed precompensation technique can be easily implemented by adding a precompensator to an existing PID controller. The applied neruo-fuzzy inference system precompensator uses a hybrid learning algorithm. This algorithm is to use both a gradient descent method to optimize the premise parameters and a least squares method to solve for the consequent parameters. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional Ziegler-Nichols PID controller in dynamic responses about load disturbances.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.1-11
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• 2004

Hybrid power systems with fuel cells and batteries have the potential to improve the operation efficiency and dynamic response. A proper load management strategy is important to better system efficiency and endurance in hybrid systems. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been used to determine the fuel cell output power depending on the external required power and the battery state of charge(SoC). If the required power of the hybrid system is small and the SoC is small, then the greater part of the fuel cell power is used to charge the battery pack. If the required power is relatively big and the SoC is big, then fuel cell and battery are concurrently used to supply the required power. These IF-THEN operation rules are implemented by fuzzy logic for the energy management system of hybrid system. The strategy is evaluated by simulation. The results show that fuzzy logic can be effectively used to optimize the operational efficiency of hybrid system and to maintain the battery SoC properly.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.105-116
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• 2001

FA의 중요성이 증가함에 따라 AGV(Autonomous Guided Vehicle)의 역할 또한 중요시되고 있다. 본 논문은 인공지능의 여러 방법론을 통합하여 하이브리드 형태의 제어기가 가질 수 있는 상호 보완적인 특징을 이용하여 자기 조직이 가능한 유전자 알고리즘에 의한 퍼지 제어기로써 능동적이고 효과적인 AGV 제어기를 구성한다. 자기 조직이 가능한 퍼지 제어기를 구성하기 위하여 GA(Genetic Algorithm)를 사용하여 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 최적에 근사하게 튜닝하였으며 제어 규칙의 자기 수정 또는 생성을 통하여 제어 성능을 향상시킨다.

• 전력전자학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.45-55
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• 1997

FA의 중요성이 증가함에 따라 AGV(Autonomous Guided Vehicle)의 역할 또한 중요시되고 있다. 본 논문은 인공 지능의 여러 방법론을 통합하여 하이브리드 형태의 제어기가 가질 수 있는 상호 보완적인 특징을 이용하고자 하며, 유전자 알고리즘에 의한 자기조직이 가능한 퍼지제어기로써 능동적이고 효과적인 AGV 제어기를 구성하고자 한다. 자기 조직이 가능한 퍼지 제어기는 구성하기 위하여 GA(Genetic Algorithm)를 사용하여 멤버십 함수와 제어 규칙을 최적에 근사하게 튜닝하였으며 제어 규칙의 자기 수정 또는 생성을 통하여 제어 성능을 향상시킨다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.372-372
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• 2000

In this paper, we propose Neuro Fuzzy Polynomial Networks(NFPN) based on Polynomial Neural Network(PNN) and Neuro-Fuzzy(NF) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed NFPN is generated from the mutually combined structure of both NF and PNN. The one and the other are considered as the premise part and consequence part of NFPN structure respectively. As the premise part of NFPN, NF uses both the simplified fuzzy inference as fuzzy inference method and error back-propagation algorithm as learning rule. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. As the consequence part of NFPN, PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and self-organizing networks that can be generated. NFPN is available effectively for multi-input variables and high-order polynomial according to the combination of NF with PNN. Accordingly it is possible to consider the nonlinearity characteristics of process and to get better output performance with superb predictive ability. In order to evaluate the performance of proposed models, we use the nonlinear function. The results show that the proposed FPNN can produce the model with higher accuracy and more robustness than any other method presented previously.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2702-2704
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• 2001

In this Letter, we propose a comprehensive design methodology of hybri'd Fuzzy controllers (HFC). The HFC comes as a form of a convex combination of a standard PID controller and a fuzzy controller. The design procedure dwells on the use of evolutionary computing (genetic algorithm) and an auto-tuning algorithm. The tuning of the scaling factors of the HFC is an essential component of the entire optimization process. A numerical study is presented and a detailed comparative analysis is also included.

• 전력전자학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.352-357
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• 2000

벡터제어기법은 유도전동기의 고성능 운전을 위해 널리 사용되고 있다. 벡터제어기법을 사용해 전동기의 속도제어를 행할 정우 전동기의 속도나 전류를 제어하기 위해 주로 PI제어기가 사용되고 있다. 이 경우 유도전동기의 동 특성은 PI제어기의 이득과 밀접한 관계를 갖고 있으며 유도전동기의 고성능제어를 위해서는 PI제어기의 이득을 최적화 시킬 필요가 있다. 그러나 PI제어기의 이득을 최적화 시키기 위해서는 전동기제이 시스템의 등가모델을 정확히 알아야 하기 때문에 변동 부하조건하에서 일관성 있는 최적 이득값을 얻기란 대단히 힘들다. 본 논문에서는 이러한 PI제어기의 단점을 보완하기 위해 과도상태만을 제어하기 위한 간략화된 퍼지제어기와 정상상태 제어를 위한 기존의 PI제어기를 병렬로 구성한 하이브리드 제어기를 제안하고 이를 실제 유도전동기의 벡터제어에 적용하여 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.521-523
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• 1999

In this paper, we propose the hybrid fuzzy controller(HFC) and the hybrid auto-tuning algorithm. The proposed HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance such as sensitivity improvement in steady state and robustness in transient state than any other controller. In addition, a hybrid auto-tuning algorithm which consists of genetic algorithm and complex algorithm to automatically generate weighting factor, scaling factors and PID control gains optimizes the output of HFC. As an typical example of non-linear system in control theory an inverted pendulum will be controlled by the suggested HFC and illustrated the performance and applicability of this proposed method by simulation.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문은 SynRM의 동손 및 철손을 최소화 하는 효율 최적화 제어를 제시한다. 퍼지와 신경회로망으로 구성된 적응 퍼지-신경회로망 제어기를 바탕으로 한 속도 제어기를 설계한다. 특정 전동기 토크를 발생하는 d-q축 전류 조합은 무수히 많이 존재한다. 효율 최적화 제어기의 목적은 정상상태에 확실한 동작점에서 d-q축 전류 조합을 찾는 것이다. 제시된 알고리즘은 양호한 동적 토크 제어를 유지하는 동안 속도 및 토크 변화를 감소시키기 위하여 전자기적 손실은 허용한다. HAI 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에서 평가된다. 결과 분석은 제시된 알고리즘의 타당성을 보여준다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.43-52
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• 1998

본 논문에서는 능동형 샤시 시스템이 정착된 차량의 안정성(Stability), 조종성(Handling) 및 승차감(Ridecomfort)을 향상시키기 위한 새로운 통합제어기를 설계한다. 하이브리드 퍼지논리 제어기는 퍼지논리 제어기, 스카이 훅 제어기, 자세 제어기 및 롤 모멘트 분포 제어기로 이루어지며, 차량의 주행상태에 기초한 통합제어로직을 이용하여 위와 같은 제어기들을 적절히 결합시켜 사용한다. 또한 MATRIXx/SYSTEMBBUILD 소프트웨어를 이용하여 16자유도 차량모델에 대하여 시뮬레이션을 수행함으로써 차량의 승차감, 조종성 및 능동적 안전도가 향상됨을 확인한다.