• 한국항해항만학회지
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• 제26권2호
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• pp.193-197
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• 2002

선박 조종방정식의 비선형 요소를 고려한 선박의 자동조타시스템의 제어기를 설계하기 위하여 TSK (Takagj-Sugeno-Kang) 퍼지 이론을 이용하였다. TSK 퍼지모델은 비선형 시스템을 매우 효율적으로 표현할 수 있으며, 또 TSK 퍼지모델은 결론부가 선형식으로 이뤄져 있어 체계적인 제어기 설계가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 선박의 조종방정식을 TSK 퍼지모델로 표현하는 방법과 그 모델로부터 체계적으로 TSK 퍼지제어기를 설계하는 방법을 설명한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.133-136
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• 2003

This paper presents a fuzzy control scheme for backing up control of Truck-Trailer, which is nonlinear and unstable by using TSK(Takagi-Sugeno-kang) fuzzy system. The nonlinear system of Truck-Trailer was expressed by using TSK fuzzy model, and the TSK fuzzy controller was designed from TSK fuzzy model. The usefulness of the proposed algorithm for backing up truck-trailer is certificated by the computer simulations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.50-58
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• 2017

비선형 시스템 제어에 TSK 퍼지 모델을 이용하는 연구가 많다. 그러나 비선형 시스템을 TSK 퍼지 모델로 표현하기 위해서는 대상 시스템의 비선형 동특성 방정식을 알고 있거나 시스템으로부터 실험으로 입출력 공간에 충분히 분포된 데이터를 얻을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 TSK 퍼지 모델링에 계단 입력 응답과 GA만을 이용하는 방법을 제안한다. 연구 대상인 시스템은 제어 입력에 비선형인 경우와 출력에 비선형인 두 경우로 하였다. 제어 입력에 비선형인 경우 여러 입력 값에 대한 계단 입력 응답 데이터들로 모델링 하며, 제어 입력에 비선형인 경우에는 계단 입력 응답 데이터와 제어 입력 값이 0인 경우 응답 데이터를 이용하여 모델링 한다. 또한 제안한 방법으로 구해진 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제시한다. 제안한 방법들을 예제들에 적용하여 모의 실험한 결과 원하는 제어 결과를 얻을 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제59권6호
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• pp.1159-1166
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• 2010

To improve prediction quality of a nonlinear prediction system, the system's capability for uncertainty of nonlinear data should be satisfactory. This paper presents a TSK fuzzy prediction system that can consider and deal with the uncertainty of nonlinear data sufficiently. In the design procedures of the proposed system, HCBKA(Hierarchical Correlationship-Based K-means clustering Algorithm) was used to generate the accurate fuzzy rule base that can control output according to input efficiently, and the first-order difference method was applied to reflect various characteristics of the nonlinear data. Also, multiple prediction systems were designed to analyze the prediction tendencies of each difference data generated by the difference method. In addition, to enhance the prediction quality of the proposed system, an error compensation method was proposed and it compensated the prediction error of the systems suitably. Finally, the prediction performance of the proposed system was verified by simulating two typical time series examples.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.85-90
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• 2003

본 논문에서는 퍼지모델을 이용하여 비선형 시스템을 위한 적응 PID 제어기 설계 방법을 제안한다. TSK 퍼지모델을 이용하여 제어 입력의 오차를 예측하고 그 오차로부터 PID제어기의 파라미터를 적응시킨다. TSK 퍼지모델 또한 플랜트의 실제 출력과 모델 출력을 비교하여 모델 파라미터의 적응이 가능하도록 하였다. 제안된 방법으로 비선형의 플랜트에 대한 모호성, 파라미터의 변화 등에 적응할 수 있는 PID 제어기의 설계가 가능하였다. 그리고 몇 개의 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 유용성도 확인되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.211-216
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• 2004

In this thesis, we present the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy model based adaptive controller and adaptive identification for a general class of uncertain nonlinear dynamic systems. We use an estimated model for the unknown plant model and use this model for designing the controller. The hybrid adaptive control combined direct and indirect adaptive control based on TSK fuzzy model is constructed. The direct adaptive law can be showed by ignoring the identification errors and fails to achieve parameter convergence. Thus, we propose an TSK fuzzy model based hybrid adaptive (HA) law combined of the tracking error and the model ins error to adjust the parameters. Using a Lyapunov synthesis approach, the proposed hybrid adaptive control is proved. The hybrid adaptive law (HA) is better than the direct adaptive (DA) method without identifying the model ins error in terms of faster and improved tracking and parameter convergence. In order to show the applicability of the proposed method, it is applied to the inverted pendulum system and the performance is verified by some simulation results.

• 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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.141-144
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• 2002

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.357-367
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• 2000

본 논문은 조속기의 밸브 위치의 제한을 고려한 불확실 비선형 전력 시스템의 부파수 제어를 위한 강인 디지털 퍼지 제어기의 설계기법을 제시한다. TSK 퍼지 모델을 이용하여 비선형 전력 시스템을 모델링한다. 리아푸노프 안정도 해석 이론에 기반하여 파라미터 불확실성을 포함한 비선형 전력 시스템의 TSK 퍼지 모델을 위한 강인 안정 조겅을 유도한다. 유도된 강인 안정 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 나타난다. 또한 지는형 디지털 재설계 기법을 이용하여 연속 시간상에서 운용되는 전력 시스템을 위한 디지털 제어기를 설계한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 부하 주파수 제어기 설계 기법의 효용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.453-458
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• 1998

In this paper, a new approach to modeling of nonlinear systems using fuzzy theory is presented. So as to handle a variety of nonlinearity and reflect the degree of confidence in the informations about system, we combine multiple model method with hierarchical prioritized structure. The mountain clustering technique is used in partition of system, and TSK rule structure is adopted to form the fuzzy rules. Back propagation algorithm is used for learning parameters in the rules. Computer simulations are performed to verify the effectiveness of the proposed method. It is useful for the treatment fo the nonlinear system of which the quantitative math-approach is difficult.