• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.412-417
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• 2005

오늘날 인터넷을 기반으로 하는 원격 제어 기술이 급속히 발달하고 있다. 그러나 이러한 원거리 네트워크 기반 제어는 데이터를 전송함에 있어서 지연이 불가피하며, 또한 이 지연이 일정하지 않은 문제점을 지니고 있다. 이러한 네트워크 지연은 시스템의 안정성이나 정확도에 영향을 미친다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 지연을 고려한 이동 로봇의 원격 운용을 위해 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 시스템을 이용하여 전송 지연의 확률 분포 함수와 네트워크 모델을 구하고 이를 전송 지연 예측 알고리즘에 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 알고리즘의 실효성을 검증하고, 기존의 예측 알고리즘과의 비교분석을 통하여 그 성능을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.630-636
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• 2011

본 논문은 매개변수 불확실성을 가지는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 시스템의 안정도 해석과 안정화 조건을 고려한다. T-S 퍼지 시스템의 안정도 해석 시 conservativeness를 줄이기 위해 퍼지 리아푸노프 함수를 이용한다. 매개변수 불확실성을 가지고 있는 시스템의 안정도를 해석하고 시스템을 안정화 시키는 퍼지 강인 제어기 설계 기법을 제시한다. 안정도조건과 안정화조건은 선형행렬부등식의 형태로 표현된다. 모의실험을 통해 제안된 접근 방법의 효용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.793-800
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• 2001

본 논문에서는 연속 시간과 이산 시간에서의 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 새로운 설계 기법에 대해서 논의한다. 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 설계에서는 Takagi-Sugeno(TS) 퍼지 시스템이 사용된다. 이 스위칭 모드 퍼지 모델 기반제어기는 “정복-분할(divide and conquer)”이라는 하향식 접근 방식을 이용한다. 이 방법은 여러 개의 규칙을 가지고 있는 시스템에서 유한의 하위 시스템으로 시스템을 분할하여 각각의 부분 해를 구하고 이들을 결합하여 전체 시스템의 해를 구하는 방법이다. 제어기의 설계 조건은 주어진 TS 퍼지 시스템의 안정화를 보장하는 선형 행렬 부등식을 (LMIs)에 의해 결정된다. 적절한 시뮬레이션 예제를 통한 성능 비교를 통해 본 논문의 우수성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.754-759
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• 2001

본 논문은 주성분분석기법, 퍼지 클러스터링, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 하이브리드 GA(Hybrid Genetic Algorithm)를 이용하여 GA 기반 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 분류기를 제안한다. 먼저 구조동정은 주성분분석기법을 이용하여 데이터 성분간의 상관관계가 제거하도록 입력데이터를 변환하고, FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링과 ANFIS의 융합을 통해 초기 TSK 퍼지 분류기를 구축한다. 구축된 초기 분류기의 파라미터를 초기집단으로 발생시켜 AGA(Adaptive GA)와 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 파라미터 동정을 수행한다. 이렇게 함으로서 퍼지 클러스터링의 효율적인 입력공간분할로 ANFIS의 문제점을 해결할 수 있고, AGA에 의해 집단의 다양성 유지와 전역적인 최적해의 수렴을 가속화할 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법은 Iris 데이터 분류문제에 적용하여 이전의 다른 논문에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-6
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 풍력 터빈의 변화 속도 제어에 관해 다루고자 한다. 일반적인 풍력 터빈의 변화 속도는 복잡한 비선형성으로 나타내어지며, 플랜트를 구성하는 각 파라미터의 수치 역시 불확실하다. 이와 같은 복잡성을 해결하기 위하여, 우리는 비선형성 및 불확실성에 강인한 퍼지 제어 이론을 제안하고자 한다. 우선 풍력 터빈의 변화 속도에 대한 정확한 퍼지 모델링을 수행하게 된다. 그리고 재해석된 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델에 적합한 제어기를 설계하게 되며, 리아푸노프 안정도에 기반한 시스템의 안정도를 증명하게 된다. 마지막으로, 가상 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 효율성을 입증하게 된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.174-179
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• 2009

본 논문은 뉴트럴 타입 시간 지연을 갖는 네트워크 제어 시스템의 안정도 분석 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 네트워크상에서 발생하는 뉴트럴 타입 시간 지연을 모델링하며, 전체 네트워크 제어 시스템은 뉴트럴 타입 시간 지연을 가지는 비선형 시스템이 된다. 네트워크 제어 시스템을 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 시스템으로 모델링한다. 제안하는 퍼지 제어기를 모델링하는 네트워크 제어 시스템과 같은 멤버쉽 함수를 가지게 설계한다. 전체 폐루프 시스템의 안정도를 시간 지연 간격에 종속적이게 분석하고, 네트워크 제어 시스템을 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 충분조건을 유도한다. 제안된 필요 중분조건을 선형 행렬 부등식의 형태로 나타내고, 해를 통하여 퍼지 제어기의 이득 값을 설계한다. 예제를 통하여 제안된 이론의 타당성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.112-117
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• 2004

본 논문에서는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 시스템 모델을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 슬라이딩 모드제어방식을 제안한다. 이 방식에서는 하나의 T-S 퍼지 모델을 구성하는 각 선형 동력학의 입력 이득행렬을 단일화 하는 과정을 필요로 한다. 이 과정에서 생성되는 입력 불확실성은 슬라이딩 모드 제어의 외란에 대한 처리 방법으로 해결될 수 있다. 또한 기존의 T-S 퍼지 모델에 대한 제어방식에서 처리하지 못했던, 상태변수에 독립적이기 때문에 선형화되지 않는 비선형 항에 대한 문제를 해결할 수 있다. 제안된 제어시스템의 안정도를 보이며 제어 입력이 슬라이딩 평면에 대한 도달조건을 만족함을 보인다. 제안된 제어방식의 타당성과 제어기 설계과정을 보이기 위하여 역진자 시스템에 적용한 시뮬레이션 결과를 보인다.

• 전력전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.282-287
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• 2010

본 논문에서는 영구자석 동기전동기(PMSM)를 위한 비선형 속도제어기와 Takagi-Sugeno 퍼지 기법을 이용한 퍼지 부하 토크관측기를 제안한다. 또한 제안된 비선형 속도제어기와 퍼지 토크관측기가 존재하기 위한 LMI 조건을 유도하고, 제어기와 관측기의 이득 행렬을 계산하기 위한 선형 행렬 부등식(LMI) 매개변수화가 주어진다. 제안된 비선형 속도제어기와 퍼지 부하 토크관측기의 성능을 검증하기 위하여, 모터 파라미터 및 부하 토크 변동 하에서 시뮬레이션 및 실험 결과가 주어졌다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.298-303
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• 2004

본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.588-591
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• 2003

This paper presents a new short-term load forecasting system using data mining. Since the electric load has very different pattern according to the day, it definitely gives rise to the forecasting error if only one forecasting model is used. Thus, to resolve this problem, the fuzzy model-based classifier and predictor are proposed for the forecasting of the hourly electric load. The proposed classifier is the multi-input and multi-output fuzzy system of which the consequent part is composed of the Bayesian classifier. The proposed classifier attempts to categorize the input electric load into Monday, Tuesday$\sim$Friday, Saturday, and Sunday electric load, Then, we construct the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based predictor for each class. The parameter identification problem is converted into the generalized eigenvalue problem (GEVP) by formulating the linear matrix inequalities (LMIs). Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.