• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.50-55
• /
• 2016

본 논문은 특이섭동을 포함한 비선형 시스템을 위한 샘플치 제어 기법을 논한다. 비선형 시스템은 타카기--수게노(Takagi--Sugeno: T--S) 퍼지모델 형태로 표현됨을 가정한다. 새로운 리아푸노프 함수와 추가적인 항등식을 이용하여 선형행렬부등식 형태의 샘플치 폐루프 T--S 퍼지시스템의 점근적 안정도 조건을 제시한다. 분석결과에 대한 몇 가지 논의점을 언급한다. 모의실험에 의하여 제안된 기법의 타당성을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1946-1947
• /
• 2011

본 논문은 파라미터의 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정(autonomous underwater vehicles: AUVs)의 속도 제어를 위한 강인 퍼지 제어기를 제안한다. 효율적이고 안정적인 접근을 위해 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정의 속도 시스템은 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델로 표현된다. 리아푸노프(Lyapunov) 안정도 이론을 이용하여, 무인 잠수정의 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality: LMI) 형태의 제어기 설계 조건을 유도한다. 제안된 강인 속도 제어기 성능의 유효성을 검증하기 위해 모의실험을 수행한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
• /
• pp.289-292
• /
• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.15-20
• /
• 2010

본 논문은 대규모 연속시간 T-S (Takagi-Sugeno) 퍼지 시스템의 고장검출을 위한 관측기 설계 문제를 논의한다. 관측기의 출력신호로부터 고장 여부를 판단하기 위해서 관측기는 고장신호에 가능한 민감해야하며 이를 위해 $\mathfrak{H}_-$ 성능지수를 도입한다. 설계 조건은 선형행렬부등식으로 표현되며 수치적 예제로부터 그 효용성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.316-323
• /
• 2004

이 논문에서는 특이섭동 T-S 퍼지시스템의 $H_{\infty}$ 출력 궤환 제어기의 설계를 취급한다. 특이섭동 시스템에서 저속 부시스템과 고속 부시스템의 $H_{\infty}$ 노옴이 각각 ${\gamma}$ 보다 적다면 충분히 적은 ${\varepsilon}$>0에 대해서 특이섭동 퍼지시스템의 $H_{\infty}$ 노옴이 ${\gamma}$보다 적음을 증명한다. 이러한 사실을 이용하여 특이섭동 파라메터 ${\varepsilon}$과 무관한 선형 행렬부등식을 기반으로하는 제어기 설계법을 제시한다. 제시된 설계법의 효용성을 입증하기 위하여 수치예를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.549-554
• /
• 2012

본 논문에서는 추정 분산 제약을 갖는 비선형 이산시간에 대한 최적의 퍼지 필터에 대한 내용을 다루고자 한다. 필터를 설계할 때, 추정오차의 분산값은 필터의 성능이 결정하는 변수중 하나다. 이런 분산값에 더욱 강인한 필터를 설계하고자, 분산 제약 조건을 주어 필터를 설계하고자 한다. 먼저, 비선형 모델을 Tagaki-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 선형 모델로 변형한 후, 이 모델을 기반으로 선형 필터를 디자인한다. 이때 필터설계 과정 중 필터의 각 파라미터값을 구하기 위해 상태 추정오차 값은 평균제곱에 제한되며, 상태오차의 정상상태 분산값은 각각의 미리 정한 상한 제한 값 보다 작은 조건에서 필터를 설계하여 선형행렬부등식과 대수 이차 행렬부등식을 이용하여 파라미터값을 구한다. 이렇게 설계된 퍼지 필터는 트럭트레일러 시뮬레이션을 통해 설계 과정과 성능을 보여준다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.391-397
• /
• 2011

Control of interior permanent magnet (IPMSM) is difficult because its nonlinearity and parameter uncertainty. In this paper, a fuzzy c-regression models clustering algorithm which is based on T-S fuzzy is used to model IPMSM with a series linear model and weight them by memberships. Lagrangian of constrained function is built for calculating clustering centers where training output data are considered. Based on these clustering centers, least square method is applied for T-S fuzzy linear model parameters. As a result, IPMSM can be modeled as T-S fuzzy model for T-S fuzzy control of them.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.185-189
• /
• 2007

본 연구에서는 T-S 퍼지시스템으로 모델된 불확실한 시변 파라메터를 갖는 비선형 시스템의 고장검출 시스템 설계법을 제안한다. 이를 위하여 퍼지시스템에 대한 소인수 분해를 정의하고 좌 소인수를 이용하여 오차발생기를 설계한다. 오차발생기의 출력으로부터 고장검출을 판정하는 검출기준을 제시한다. 제시된 방법의 효용성을 입증하기 위하여 역도립 진자시스템에 적용하여 컴퓨터 모의실험을 수행한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1858-1859
• /
• 2011

제어를 할 때 비선형 시스템을 선형화 하는 것이 중요하다. 선형화를 하기위해는 퍼지 모델을 사용하는데 그 중 바퀴형 역진자 시스템은 비선형 시스템의 파라미터 값을 모두 알아도 T-S퍼지를 기반으로 하여 선형제어를 사용하는데 어려움이 있다. 그래서 Identification을 함으로써 바퀴형 역진자 시스템을 좀 더 편리하게 T-S 퍼지 모델로 만들 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.615-623
• /
• 2008

This paper proposes an $H_{\infty}$ controller design method for Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems using a fuzzy basis-function-dependent Lyapunov function. Sufficient conditions for the guaranteed $H_{\infty}$ performance of the T-S fuzzy control system are given in terms of linear matrix inequalities (LMIs). These LMI conditions are further used for a convex optimization problem in which the $H_{\infty}-norm$ of the closed-loop system is to be minimized. To facilitate the basis-function-dependent Lyapunov function approach and thus improve the closed-loop system performance, additional decision variables are introduced in the optimization problem, which provide an additional degree-of-freedom and thus can enlarge the solution space of the problem. Numerical examples show the effectiveness of the proposed method.