In this paper, a problem of event-triggered model predictive control is investigated for continuous-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with input quantization. To efficiently utilize network resources, event-trigger is employed, which transmits limited signals satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a certain level. Considering sampling and quantization, continuous Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are regarded as a sector bounded continuous-time T-S fuzzy systems with input delay. Then, a model predictive controller (MPC) based on parallel distributed compensation (PDC) is designed to optimally stabilize the closed loop systems. The proposed MPC optimize the objective function over infinite horizon, which can be easily calculated and implemented solving linear matrix inequalities (LMIs) for every event-triggered time. The validity and effectiveness are shown that the event triggered MPC can stabilize well the systems with even smaller average sampling rate and limited actuator signal guaranteeing optimal performances through the numerical example.
본 논문에서는 불확실성을 갖는 비선형 시스템의 출력 궤환 퍼지 H∞ 제어 문제를 고려한다. 비선형 시스템은 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지모델로 나타내고 제어기 설계는 퍼지모델을 이용하여 설계한다. Lyapunov 함수를 이용하여 퍼지모델에 대한 폐-루프 시스템의 안정성뿐만 아니라 외란감쇠에 대한 L₂ 이득 성능을 보장하는 충분조건을 유도한다. 유도된 조건식 으로부터 퍼지 H∞ 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬부등식으로 나타내고, 이 선형 행렬부등식의 해로부터 제어기를 설계하는 알고리듬을 제시한다. 설계된 제어기는 비선형이며 퍼지 동작에 의해 자동적으로 조정된다.
본 논문은 퍼지 모델을 이용한 불확실한 카오스 시스템의 적응 동기화 기법을 제안한다. 카오스 동기화 시스템은 마스터 시스템과 슬레이브 시스템으로 구성되며 각각의 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 통해 표현된다. 마스터 시스템은 파라미터가 미리 알려지지 않은 불확실한 모델로 가정되므로 불확실한 파라미터를 추정하기 위해 적응 기법을 적용하여 슬레이브 시스템을 설계한다. 동기화 오차 시스템을 안정화하고 불확실한 파라미터를 추정하는 적응 규칙을 이용한 제어기를 설계하며 Lyapunov 이론을 통해 안정도를 해석한다. 제안된 퍼지 적응 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 Duffing 시스템과 Lorenz 시스템에 대해 모의 실험을 수행한다.
본 논문은 대규모 비선형 시스템의 분산 샘플치 제어 문제를 논한다. 대상 시스템은 타카기-수게노 퍼지모델로 표현된다. 중복분해 기법을 이용하여 아날로그 분산 제어기를 설계하고 이것은 지능형 디지털 재설계 기법에 의하여 샘플치 제어기로 변환된다. 설계조건은 선형행렬부등식으로 표현된다. 모의실험 결과에 의하여 제안된 기법의 효용성을 입증한다.
This study proposes a method for improvement of PD type fuzzy controller. The method includes self tuner using gradient algorithm that is one of the optimization algorithms. The proposed controller improves simple Takagi-Sugeno type FLC (Fuzzy Logic Control) system. The simple Takagi-Sugeno type FLC system changes nonlinear characteristic to linear parameters of consequent membership function. The simple FLC system could control the system by calibrating parameter of consequent membership function that changes the system response. While the determination on parameter of the simple FLC system works well only partially, the proposed method is needed to determine parameters that work for overall response. The simple FLC system doesn't predict the response characteristics. While the simple FLC system works just like proportional part of PID, our system includes derivative part to predict the next response. The proposed controller is constructed with P part and D part FLC system that characteristic parameter on system response is changed by self tuner for effective response. Since the proposed controller doesn't include integral part, it can't eliminate steady state error. So we include a gain to eliminate the steady state error.
This paper proposes a modeling and controller design approach for a hybrid wind power generation system that considers a fixed wind-turbine and a dump load. Since operating conditions are kept changing, it is challenge to design a control for reliable operation of the overall system To consider variable operating conditions, Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is taken into account to represent time-varying system by expressing the local dynamics of a nonlinear system through sub-systems, partitioned by linguistic rules. Also, each fuzzy model has uncertainty. Thus, in this paper, a modem nonlinear control design technique, the sliding mode nonlinear control design, is utilized for robust control mechanism In the simulation study, the proposed controller is compared with a proportional-integral (PI) controller. Simulation results show that the proposed controller is more effective against disturbances caused by wind speed and load variation than the PI controller, and thus it contributes to a better quality wind-hybrid power generation system.
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.
본 연구에서는 산업용 무인 헬리콥터의 자율비행을 위한 일환으로 퍼지 제어기를 이용하여 고도제어를 하였다. 본 논문에서는 가솔린 엔진을 사용하는 전장 3m급의 무인 헬리콥터를 설계하고 이의 재원을 이용하여 Takagi-Sugeno-Kang 형의 퍼지 제어기법으로 고도 제어기를 구성하였다. 목표 고도값과 고도의 오차, 그리고 속도를 이용하여 입력 선형 맴버쉽 함수를 생성하였다. 이렇게 구성된 멤버쉽 함수를 이용 제어입력을 생성하였고, 생성된 제어입력을 이용하여 메인 로터의 피지를 제어하고 그 결과를 이용하여 속도와 고도를 구하였다. 시뮬레이션을 통하여 설계한 퍼지제어기의 고도제어 성능을 평가하였다.
본 논문은 고분자 전해질 연료전지 시스템(PEMFC)을 위한 비선형 상호결합 시스템의 분산 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 이를 위해 연료전지 시스템의 비선형성을 확인하고, Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 시스템을 퍼지 모델로 변환한다. 변환된 퍼지 모델을 기반으로 퍼지 관측기를 설계하고 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 마지막으로, 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문은 네트워크 상에서 구현되는 불확실 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 강인 안정화를 논의한다. 네트워크 기반 시스템에서 입력 지연은 필연적으로 발생하며 마코프 (Markov) 확률 과정으로 표현함을 가정한다. 강인 퍼지 관측기 기반 샘플치 제어기를 설계하기 위하여 입출력 단에 영차의 샘플/홀드를 가정하여 T-S 퍼지 시스템을 이산화하고 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현한다. 확률적 강인 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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