• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1187-1193
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• 2011

본 논문에서는 연료유량이 제어 수단인 터보제트 엔진에 대해 압축기의 서지를 방지하면서 가속시간을 줄일 수 있는 제어기를 제안하였다. 압축기 회전 속도를 추정하기위해 고이득 관측기를 사용하고 퍼지이론과 PID 제어 알고리즘을 적용하는 터보제트 엔진 제어기를 설계하였다. 퍼지추론의 결과는 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위한 연료 유량 제어 입력으로 사용되고, 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. MATLAB을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어기의 성능을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.379-383
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• 2003

Parallel type fuzzy controller is designed by using a hybrid connected type fuzzy-PID controller and a model reference fuzzy controller. The first controller, consists of a fuzzy-PI and a fuzzy-PD making a hybrid type fuzzy-PID controller, plays a role as firstly reaching stable responses and secondly overcoming disturbance in plants. The second controller, model reference fuzzy controller, plays a role as reaching faster responses than other controllers. We have confirmed that the controller produces rapid and stable responses and overcomes disturbance by using parallel type fuzzy controller in a DC motor application.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권6호
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• pp.252-257
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• 2002

We designed a neuro-fuzzy controller to improve some problems that are happened when the DC servo motor is controlled by a PID controller or a fuzzy logic controller. Our model proposed in this paper has the stable and accurate responses, and shortened settling time. To prove the capability of the neuro-fuzzy controller designed in this paper, the proposed controller is applied to the speed control of DC servo motor. The results showed that the proposed controller did not produce the overshoot, which happens when PID controller is used, and also it did not produce the steady state error when FLC is used. And also, it reduced the settling time about 10%. In addition, we could by aware that our model was only about 60% of the value of current peak of PID controller.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.106-116
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• 1998

유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.108-114
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• 2015

선박의 평형과 균형을 위해 사용하고 있는 선박용 평형수는 선박의 이동과 함께 이동되며 선박의 화물 적재와 하역 시 선박용 평형수의 급수와 배수가 이루어지게 된다. 이를 통하여 유입된 외래 해양 미생물의 경우 새로운 환경에 적응하여 스스로 파괴되기도 하지만 적응을 하게 되는 미생물의 경우에는 강력한 번식력을 바탕으로 해양 생태계를 파괴하게 된다. 주로 사용되고 있는 자외선 살균 공법은 살균된 미생물의 기형변이 문제와 침전물 제거, 2차 평형수 저장 탱크의 살균 문제를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 PID제어 기법을 이용한 램프 출력 조절 시스템을 구현하여 램프 파손 방지와 미생물 기형변이 문제를 억제할 수 있는 선박평형수 처리시스템을 개발 하였다. 실험 결과 초기 3분간은 해수의 급격한 온도 상승이 이루어졌으며 안정기 이후에서는 적정 온도를 유지하여 램프의 수명 연장과 해양 미생물의 기형변이 문제를 억제 할 수 있게 되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.398-403
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• 1993

A rule based fuzzy expert system to self-tune PID controllers is proposed in this paper. The proposed expert system contains two rule bases, where one is responsible for "Long term tuning" and the other for "Incremental tuning". The rule for "Long term tuning" are extracted from the Wills'map and the knowledge about the implicit relations between PID gains and important long term features of the output response such as overshoot, damping and rise time, etc., while 'Incremental tuning" rules are obtained from the relations between PID gains and short term features, error and change in error. In the PID control environment, the proposed expert system operates in two phases sequentially. In the first phase, the long term tuning is performed until long term features meet their desired values approximately. Then the incremental tuning tarts with PID gains provided by the long term tuning procedure. It is noticeable that the final PID gains obtained in the incremental tuning phase are only the temporal ones. Simulation results show that the proposed rule base for "Long term tuning" provides superior control performance to that of Litt and that further improvement of control performance is obtained by the "Incremental tuning'.ance is obtained by the "Incremental tuning'.ing'.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.35-41
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• 2000

This paper describes the design of fuzzy digital PID controller using a simplified indirect inference method. First, the fuzzy digital PID controller is derived from the conventional continuous-time linear digital PID controller,. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete-time fuzzy version of the conventional PID controller, which has the same linear structure, but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability, particularly when the process to be controlled is nonlinear. When the SIIM is applied the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated that the proposed method provides better control performance than the one proposed by D. Misir et al.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.1072-1075
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• 1993

To design a fuzzy controller for DC servo-motor, a systematic procedure is proposed. Fuzzy rule base is simply designed through utilizing both the PID gain and the pole-zero cancelation. The results of simulation show that the control system has good performances.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권1호
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• pp.60-67
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• 1998

In this paper, a gain scheduling method of PID controller is proposed using fuzzy logic for balancing control of an inverted pendulum. First, gains of PID controller are calculated using pole-placement technique for the linearized model of an inverted pendulum and these gains are modified by fuzzy logic throughout control operations. A PD controller is used by switching near the set-point to improve the performance. It is illustrated by simulations that the proposed hybrid fuzzy control method yidels smaller rising time and overshoot compared to the fixed-gain PID controller or fuzzy logic-based only PID controller.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.84-87
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• 2002

This paper presents an adaptive PID control scheme with fuzzy model for nonlinear system. TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model was used to estimate the error of control input, and the parameter of PID controller was adapted from the error The parameter of TSK fuzzy model was also adapted to plant by comparing the activity output of plant and model output. PID controller which was adapted the uncertainty of nonlinear plant and the change of parameter can be designed by using the presented method. The usefullness of algorithm which was proposed by the simulation of several nonlinear system was also certificated.