• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권4호
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• pp.583-595
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• 2008

In this paper, we introduce a fuzzy nonlinear feedback approach to the control of a class of chaotic dynamical systems. The fuzzy Parallel Distributed Compensation with Reduced Rule Base approach (PDC_RRB) is proposed. The design procedure is conceptually simple and considered to a nonlinear optimal and robust control problem due to the nonlinear nature of the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system. Simulation results are provided to show the effictiveness of the proposed methodology.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.260-263
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• 2000

In this paper, a tracking control technique of Takagi-Sugeno(TS) fuzzy systems with parametric uncertainties is developed. The uncertain TS fuzzy system is represented as an uncertain multiple linear system. The tracking problem of TS fuzzy system is converted into the regulation problem of a multiple linear system. A sufficient condition for robust tracking is obtained in terms of linear matrix inequalities(LMI). A Design example is illustrated to show the effectiveness of the proposed method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.648-650
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• 1998

This paper proposes a constructive algorithm for generating the Takagi-Sugeno type fuzzy model through the sequential learning from training data set. The proposed algorithm has a two-stage learning scheme that performs both structure and parameter learning simultaneously. The structure learning constructs fuzzy model using two growth criteria to assign new fuzzy rules for given observation data. The parameter learning adjusts the parameters of existing fuzzy rules using the LMS rule. To evaluate the performance of the proposed fuzzy modeling approach, well-known benchmark is used in simulation and compares it with other modeling approaches.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권3호
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• pp.349-354
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• 2007

This paper considers the problem of designing static output feedback controllers for nonlinear systems represented by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models. Based on linear matrix inequality technique, a new method is developed for designing fuzzy stabilizing controllers via static output feedback. Furthermore, the result is also extended to $H_{\infty}$ control. Examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed methods.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.861-864
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• 1993

This research provides the results of a trial to generate the chaos by using nonlinear function constructed by fuzzy inference rules. The chaos generation function or chaotic behavior can be obtained by using Takagi-Sugeno fuzzy model with some constraint of the relationship of its parameters. Two examples are shown in this research. The first is simple example that construct of logistic image by fuzzy model. The second is more complicated one that provide the chaotic time series by non-linear autoregression based on fuzzy model. Simulated results are shown in these examples.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.42.2-42
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• 2001

This paper deals with a fuzzy sliding mode observer for nonlinear systems. A nonlinear system is approximated by a multiple model Takagi Sugeno fuzzy system and then transformed into a canonical form for which a nonlinear observer is constructed. This study presents a type of fuzzy sliding mode observer that deals with matched and unmatched uncertainties in the plant dynamics very effectively. The proposed method was validated by the example of a inverted pendulum.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.109-116
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• 2014

본 논문에서는 분류 성능을 향상하기 위해서 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델 기반의 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용한 새로운 인스턴스 선택을 제안하였다. 제안하는 인스턴스 선택은 T-S 퍼지 모델에서의 가중 평균 역퍼지화와 통계학에서 사용하는 정규분포의 신뢰구간과 같은 구간 선택을 이용하여 인스턴스를 선택하였다. 제안하는 인스턴스 선택의 분류 성능을 평가하기 위해서 인스턴스 사용 전/후에 따라서 분류 성능을 비교하였다. 인스턴스 사용 전/후에 따른 분류 성능은 각각 77.33%, 78.19%로 나타났다. 또한 인스턴스 사용 전/후에 따른 분류 성능 간에 차이점을 보여주기 위해서 통계학에서 사용하는 맥니마 검정을 사용하였다. 맥니마 검정의 결과로 유의 확률이 0.05보다 적게 나오므로 인스턴스 선택의 분류 성능이 인스턴스 선택을 하지 않는 경우의 분류 성능보다 우수함을 확인 할 수가 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.311-316
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• 2002

원자력 발전소 증기 발생기의 강한 비선형성은 수위 제어에 어려움을 가중시킨다. 또한 중기 발생기의 파라미터의 불확실성은 제어성능뿐 아니라 원자력 발전소의 안정성을 위협하는 요소이다. 또한 제어시스템의 디지털화의 효용은 이미 널리 알려진 바이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 전력에 따라 모델의 파라미터가 불안정한 특성을 포함하는 원자력 발전소의 증기 발생기를 위한 강인 디지털 퍼지 제어기 설계기법을 제안한다. Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 모델을 도입하여 불확실 비선형 증기 발생기의 퍼지 모델을 구성한다. 시스템의 불확실성의 영향을 억제하기 위하여 강인 퍼지 모델기반 제어기의 설계 기법을 제시한다. 설계된 등가의 아날로그 퍼지 제어기의 성능을 보장하는 동시에 효율적인 디지털 제어기를 설계하기 위하여 지능형 디지털 재설계 기법을 제안한다. 증기 발생기 수위제어의 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안된 가인 디지털 퍼지 제어기 설계기법의 효용성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.477-486
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• 2001

본 논문은 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 근산 혹은 표현될 수 있는 비선형 시스템을 위한 TS 퍼지 제어기의 설계를 다룬다 본 논문에서 사용하는 주된 전략은, 안정도, 감쇠률 및 불확실성에 대한 강인성등의 설계요건을 만족시키는 리아푸노프 함수와 그에 대응하는 제어입력이 먼저결정된 후에 비용함수가 결정되는 역최적화 방법이다. 이러한 설계방법은, 설계요건뿐만 아니라 최적제어기 고유의 강인성까지 만족시키는 제어기를 제공하므로 매우 유용하다. 본 논문에서 확립되는 설계절차는 모두 선형행렬분등식을 푸는 형태로 이루어진다. 선형행렬부등식 문제는 내부점 방법에 의하여 주어진 허용 오차 이내에서 풀릴수 있으므로, 본 논문에서 제시하는 설계방법은 실용적인 특성을 갖는다. 제안된 설계 절차의 적용 방법은 설계 예제를 통하여 예시된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.491-499
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• 2001

본 논문에서는 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링을 이용하여 TSK(Takagi-Sugeno-Kang)형태의 퍼지 규칙 생성과 퍼지 시스템(FCM-ANFIS)을 효과적으로 구축하는 방법을 제안한다. 구조동정에서는 먼저 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 입력 데이처 성분간의 상관관계를 제거한 후에 FCM을 이용하여 클러스터를 생성하고 성능지표에 근거해서 타당한 클러스터의 수, 즉 퍼지 규칙의 수를 얻는다. 파라미터 동정에서는 유전알고리즘을 이용하여 전제부 파라미터를 최적에 가깝도록 탐색을 시도한다. 결론부 파라미터는 유전알고리즘에 의한 탐색공간을 줄이기 위해 전제부 파라미터가 결정되면 PLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 추정되어진다. 이렇게 함으로서 타당한 규칙 수와 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 Box-Jenkins의 가스로 데이터와 Rice taste 데이터의 모델링에 적용하여 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다.