• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 1996.07b
• /
• pp.1034-1036
• /
• 1996

In this paper, an adaptive fuzzy logic controller is presented for auto-tunning of the scaling factors by using learning capability of neural networks. The proposed scheme consists of the FLC which includes the PI-type FLC and PD-type FLC in parallel form and the neural network which learns scale factors of FLC. Computer simulations were performed to illustrate the effectiveness of a proposed scheme. A proposed FLC controller was applied to the second order system and velocity control of the brushless DC motors. For the design of the FLC, tracking error, change of error, and acceleration error are selected as input variables of the FLC and three seal e factors were used in the parallel-type FLC. This scheme can be used to reduce the difficulty in the selection of the scale factors.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.2316-2318
• /
• 2003

본 논문에서는 지게차용 12KW급 대전류 SR모터의 전류의 진상각 및 오프각 제어와 속도의 퍼지 제어에 대해 기술하였다. 대전류 SR모터의 경우는 전압이 낮은 대신 큰 전류가 흘러야 한다. 때문에 저 저항, 저 인덕턴스 형태로 설계된다. 따라서 토크가 유발되는 인덕턴스 상승구간에 원하는 크기의 전류를 얻기 위해서는 인덕턴스의 상승구간 이전에 적절히 스위칭 시켜 주어야 하는데 이를 진상각 제어라 하고, 역토크 구간 인 인덕턴스의 감소구간 이전에 스위칭 시켜주는 것을 오프각 제어라 한다. 이러한 내용을 실구동 실험을 통하여 얻은 토크 및 속도의 변화에 따른 진상각 및 오프각의 가변 데이터를 Look-up 테이블로 만들어 시뮬레이션을 통해 실험을 해본다. 또한 실험을 통한 데이터를 바탕으로 퍼지 제어기를 구성하여 시뮬레이션을 통해 PI 제어기와 비교 분석하여 본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.2618-2620
• /
• 2003

본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M. Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향 문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.375-378
• /
• 2011

This study is intended to realize an intelligent controller using fuzzy control algorithms in order to recycle energy by recycling the waste water heat discharged by waste water heat collection boilers. Using waste water inflow temperature changes and waste water inflow amount changes as parameters, we present characteristic curves of the number of compressors being operated at fixed speeds and the temperature of hot water being discharged. We propose an intelligent controller that determines the optimum number of compressors being operated at fixed speeds in real time by measuring changes in the temperature and amount of waste water inflows in order to minimize the number of compressors being operated at fixed speeds relative to the waste water load flowing into the waste water heat collection boiler.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.5 no.8
• /
• pp.2050-2060
• /
• 1998

Weighting strategy is one of the necessary control strategies in automated reasoning to solve problecs within allowable time and computer memory. But, the strategy still consumes too much time since it depends soly on the user's experience and needs much of the user's manual work at each stage. This research suggests a tool which automates the weighting system to generate the weighting thesaurus and merges it to the mechanical theorem prover.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.224-226
• /
• 2008

본 논문에서는 매트릭스 컨버터로 구동되는 유도전동기의 속도제어 성능을 향상시키기 위한 적응제어 기법을 제안한다. 유도 전동기는 비선형적 마찰력 등으로 인한 비선형적 특성을 가진다. 이러한 비선형적 특성으로 인해 야기되는 왜곡을 보상하고 속도제어 성능을 개선하기 위해 슬라이딩 모드 제어 기법을 적용한다. 슬라이딩 모드에서 발생하는 채터링 현상과 모델링되지 않은 유도 전동기의 불확실성에 의한 제어 성능 저하를 개선하기 위해, 불확실성 추정을 위한 퍼지 기반 불확실성 추정기를 적용한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기법의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.1838-1839
• /
• 2007

동기기가 전동기의 모드로 운전하고 있을 때, 동기속도로 안정된 운전을 하는 중 순간적으로 과부하가 인가되게 되면 이로 인해 동기 이탈 현상이 발생한다. 동기속도로 운전 중인 동기전동기가 동기이탈을 하게 되면 계통의 역률, 안정도 등에 치명적인 악영향을 미치게 되어 여러 가지 손실을 가져오게 된다. 동기전동기가 안정된 운전을 할 수 있도록 하기 위한 한 가지 요인인 부하각을 제어하게 되면 앞에서 말한 위험한 상황을 예방 할 수가 있다. 본 논문에서는 동기전동기의 부하각을 마이크로프로세서에 의해 퍼지 부하각 제어 기법을 적용하여 동기전동기의 안정된 운전을 행하고자 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.1668-1669
• /
• 2007

In this paper, we propose nonlinear congestion controller for active queue management of differentiated-services networks. Two important issues in differentiated-services architecture are bandwidth guarantee and fair sharing of unsubscribed bandwidth among TCP flows with and without bandwidth reservation. The nonlinear congestion controller was composed fuzzy logic controller and state feedback controller. The nonlinear congestion controller methodology has been applied to a TCP network. We use NS-2 simulation to demonstrate that the proposed control methodology achieves the desired behavior of the network, and possesses important attributes.

• Journal of Power System Engineering
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.159-164
• /
• 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.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.176-181
• /
• 2007

This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.