본 논문은 측정 실패가 존재하는 비선형 시스템에 대한 동적 출력 궤환 퍼지 제어기의 설계에 대해 연구한다. 비선형 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기법을 이용하여 퍼지 시스템으로 모델링하고, 이를 바탕으로 동적 출력 궤환 퍼지 제어기를 설계한다. 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식 (LMI)로 나타낸다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 제어기의 성능을 파악한다.
본 논문은 시간 지연을 가지는 이산 시간 비선형 상호 결합 시스템의 분산 퍼지 출력 궤환 제어기의 설계에 대해 연구한다. T-S(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델 기법을 이용하여 퍼지 상호 결합 시스템을 구한다. 이를 바탕으로 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 설계하고, 폐루프 시스템의 안정도 충분 조건을 선형 행렬 부등식 (LMI)의 형태로 나타낸다. 설계된 이득값을 통하여 상호 결합 시스템이 안정화됨을 모의실험을 통하여 보인다.
In this paper, in order to control uncertain missile autopilot, an adaptive fuzzy control(AEC) scheme via parallel distributed compensation(PDC) is developed for the multi-input/multi-output plants represented by the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. Moreover adaptive law is designed so that the plant output tracks the stable reference model(SRM), From the simulations results, we can conclude that the suggested scheme can effectively solve the control problems of uncertain missile systems based on T-S fuzzy model.
본 논문은 무선 센서 네트워크를 위한 패킷 손실을 포함하는 비선형 네트워크 제어 시스템의 관측기 기반 지능 제어기를 제시한다. 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링 기법을 이용하고, 이를 통하여 비선형 네트워크 제어 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 퍼지 모델로 표현된 네트워크 제어 시스템에 대하여 퍼지 관측기를 설계하고, 관측기의 측정치와 실제 시스템의 상태변수 간의 오차를 안정화 시킬 수 있는 출력 궤환 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 비선형 네트워크 제어 시스템의 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 특히나, 분산 제어를 위한 네트워크 제어 시스템은 출력의 패킷 손실과 입력 전송 실패를 가진다고 가정한다. 제어기 설계를 위해 먼저 비선형 하위 시스템의 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 제시하고, 각 하위 시스템에 대한 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 Lyapunov 방정식을 통하여 구하고, 구해진 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내어, 이를 통해 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문에서는 6 방향 자유도를 지닌 능동 자기베어링 시스템의 강인 디지털 퍼지 제어에 대한 내용을 다루고자 한다. 6방향 자유도에 대한 기본 모델은 회전자 구조와 원뿔형의 능동 자기베어링 시스템의 자기력 간의 상관관계에 의해 결정된다. 구성된 모델은 비선형 동적방정식으로 구성되기 때문에, 제어 목적을 달성하기 위한 제어 입력 신호의 설계가 어려우며, 외부 환경의 영향에 따른 시스템 파라미터 변화율에도 많이 민감한 편이다. 이를 보완하기 위하여, 획득한 동적방정식을 기반으로 TS 퍼지 모델에 기반 한 디지털 제어 목적에 적합한 구조로의 변환이 이루어진다. 여기서 말하는 제어 목적이란, 회전자의 회전을 외부의 물리적 접촉 없이 자기장의 힘만으로 동작하도록 베어링의 위치를 최대한 센터에 위치케 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 6자유도를 지닌 능동 자기베어링 시스템의 비선형성에 대한 해석 방안으로 퍼지 모델링을 통해 시스템을 재해석하게 되며, 외부 파라미터 변화에 따른 대응을 위하여 강인 제어기 설계를 목적으로 한다. 제안된 강인 제어 알고리즘은 시뮬레이션 과정을 통해 검증된다.
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.
본 논문에서는 강인 디지털 제어기를 통한 스마트 스페이스의 안정도에 대해 논의하고자 한다. 제안된 제어기 설계 방법은 지능형 디지털 재 설계 기법을 적용하는 것이다. 좀 더 구체적으로, 불확실성 및 비선형성이 포함된 아날로그 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델을 사용하여 나타낸다. 그리고 전역적 지능형 디지털 재 설계를 위하여 해당 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 한 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 정합을 이루고자 하였다. 전역적 접근을 통해 정리된 식은 선형 행렬 부등식으로 나타나게 된다. 마지막으로, 설계된 제어기를 HVAC (Heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 적용함으로써 효율성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 하이브리드 발전 시스템에서의 최대 전력 추종을 위한 디지털 퍼지 제어기 설계를 목표로 한다. 하이브리드 발전 시스템은 풍력과 태양광, 두 개의 발전 시스템으로 구성된다. 각 발전기에서 전압과 전류는 일반적으로 비선형 관계에 있기 때문에, 퍼지 모델 기반 제어기를 사용하여 비선형성을 효율적으로 제어하게 된다. 또한 마이크로프로세서 기반제어 시스템의 구축을 위하여 최신 디지털 재설계 기법을 사용하며, 디지털 퍼지 제어기를 설계하게 된다. 마지막으로 하이브리드 발전 시스템의 플랜트를 통한 실험으로써 본 제안 기법의 우수성을 입증한다.
퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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