일반적으로 슬라이딩모드 제어는 외란이나 시스템의 변수변환에 강인한 특성을 가지나, 그 변화의 최대 경계 값을 알아야한다. 그러나, 이 값은 쉽게 얻어질 수가 없다. 퍼지 논리는 잘 정의되어 있지 않거나 복잡한 시스템의 제어기 설계에 효과적인 방법을 제시하나, 과도응답을 미리 결정할 수가 없다. 본 논문에서는 두 이론의 장점을 결합하여 새로운 제어 알고리듬을 제시한다. 최적의 퍼지변수 값을 결정하기 위하여 적응이론을 도입한다. 마지막으로 제안한 제어 알고리듬의 타당성을 살펴보기 위하여 수치적인 예를 가변길이진자시스템에 적용한다.
In this paper, the modeling and control of electrostrictive polymer is introduced for endoscopic microcapsule. The endoscopic microcapsule works in the body, so the material of robot must be no harmful to the body. The electrostrictive polymer satisfies this condition. The modeling and control of endoscope microcapsule must be processed. So the modeling and control of electrostrictive was processed preferentially. The electrostrictive polymer is so flexible that we considered the electrostrictive polymer as flexible membrane. The dynamic equation of flexible membrane is time variant in electrostrictive polymer. It is the reason that the elastic modulus of electrostrictive polymer is very small and changes as deformation of electrostrictive polymer. The control algorithm must overcome these characteristics. So the algorithm of adaptive fuzzy control was used to control. In this paper, we introduced the dynamic modeling and control of electrostrictive polymer. And its deformation is introduced.
This paper presents an adaptive PID control scheme for nonlinear system. TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model is used to estimate the error of control input, and the parameter of PID controller are adapted using the error. The parameters of TSK fuzzy model are also adapted to plant. The proposed algorithm allows designing adaptive PID controller which is adapted to the uncertainty of nonlinear plant and the change of parameters. The usefulness of the proposed algorithm is also certificated by the several simulations.
In this paper, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and artificial neural networks (ANNs) techniques are developed and applied to identify damage in a model steel girder bridge using dynamic parameters. The required data in the form of natural frequencies are obtained from experimental modal analysis. A comparative study is made using the ANNs and ANFIS techniques and results showed that both ANFIS and ANN present good predictions. However the proposed ANFIS architecture using hybrid learning algorithm was found to perform better than the multilayer feedforward ANN which learns using the backpropagation algorithm. This paper also highlights the concept of ANNs and ANFIS followed by the detail presentation of the experimental modal analysis for natural frequencies extraction.
In this paper, we propose a TSK-type fuzzy classifier using PCA(Principal Component Analysis), FCM(Fuzzy C-Means) clustering and hybrid GA(genetic algorithm). First, input data is transformed to reduce correlation among the data components by PCA. FCM clustering is applied to obtain a initial TSK-type fuzzy classifier. Parameter identification is performed by AGA(Adaptive Genetic Algorithm) and RLSE(Recursive Least Square Estimate). we applied the proposed method to Iris data classification problems and obtained a better performance than previous works.
A composite adaptive dual fuzzy controller combining the approximate mathematical model, linguistic model description, linguistic control rules and identification modeling error into a single adaptive fuzzy controller is developed for a nonlinear system. It ensures the system output tracks the desired reference value and excites the plant sufficiently for accelerating the parameter estimation process so that the control performances are greatly improved. Using the Lyapunov synthesis approach, proposed controller is analyzed and simulation results verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
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.
In case of environment requiring safety such as human body and requiring flexible shape, a conventional mechanical actuator system does not satisfy requirements. Therefore, in order to solve these problems. a research of various smart material such as EAP (Electro Active Polymer), EAC (Electro Active Ceramic) and SMA (Shape Memory Alloy) is in progress. Recently, the highest preferring material among various smart material is EP (Electrostictive Polymer), because it has very fast response time, powerful force and large displacement. The previous researches have been studied properties of polymer and simple control, but present researches are studied a polymer actuator. An EP (Electostrictive Polymer) actuator has properties which change variably ils shape and environmental condition. Therefore, in order to coincide with a user's purpose, it is important not only to decide a shape of actuator and mechanical design but also to investigate a efficient controller. In this paper, we constructed the control logic with an adaptive fuzzy algorithm which depends on the physical properties of EP that has a dielectric constant depending on time. It caused for a sub-actuator to operate at the same time that a sub-actuator system operation increase with a functional improvement and control efficiency improvement in each actuator, hence it becomes very important to manage it effectively and to control the sub-system which Is operated effectively. There is a limitation on the management of Main-host system which has multiple sub-system, hence it brings out the Multi-Vehicle Control process that disperse the task efficiently. Controlling the multi-dispersion system efficiently, it needs the research of Main-host system's scheduling, data interchange between sub-actuators, data interchange between Main-host system and sub-actuator system, and data communication process. Therefore in this papers, we compared the fuzzy controller with the adaptive fuzzy controller. also, we applied the scheduling method for efficient multi-control in EP Actuator and the algorithm with interchanging data, protocol design.
일반적으로 피지시스템은 compact한 공간에 대한 어떠한 비선형 함수도 일정오차 이내에서 근사할 수 있다. 그러나 퍼지시스템의 응용은 퍼지규칙의 수가 많아지는 경우, 특히 고차의 비선형 시스템에 대하여는 사용되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 근사하고자 하는 비선형 함수의 분해를 이용한, 병렬형과 종속형의 두 가지 형태의 퍼지시스템 재구성 방식을 제안한다. 이 두 가지 형태의 재구성을 적절히 이용하여 퍼지규칙의 수를 기하급수적으로 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘은 적응구조를 가진 퍼지시스템에 대하여 응용 가능하며 두 가지 적웅 퍼지 슬라이딩제어 예를 통하여 그 타당성을 보인다.
최근 신경회로망 구조 또는 퍼지논리를 이용한 자력등화 즉, 비선형 등화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 계산의 복잡성과 등화 성능 사이에 더 나은 trade-off를 찾기 위해 스텝 크기(step size)를 자동적으로 조절할 수 있는 즉, 에러 오차 값이 크면 계수갱신율을 크게 하고 에러 오차 값이 작으면 계수갱신율을 작게 하여 빠른 수렴비와 낮은 초과 MSE를 갖는 TS(Tagaki-Sugeno) 퍼지 모델과 ISI에 강하고 위상변화에 둔감한 CMA(Constant Modulus Algorithm)를 접목시킨 새로운 FSG (Fuzzy Stochastic Gradient)/CMA 알고리즘을 제안하였다. 제안된 FSG/CMA 알고리즘을 사용한 채널 적응 등화기를 설계하여 모의실험한 결과 기존 알고리즘 보다 3.5dB의 SNR이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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