• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.308-315
• /
• 2016

본 논문은 이산시간 장주기모델로 구성된 다개체시스템의 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 군집제어 기법을 제안한다. 이산시간 모델은 오일러(Euler) 방법을 이용하여 유도한다. 이에 대한 T-S 퍼지 모델은 피드백 선형화 기법을 통해 구성하며, 이를 점근적으로 안정화하기 위한 퍼지제어기를 설계한다. 제어기 설계조건은 선형행렬부등식의 형태로 표현된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.293-299
• /
• 2003

본 논문은 인터넷 상에서 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 퍼지 시스템의 지능형 강인 퍼지 제어기 설계를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다.이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.520-525
• /
• 2003

본 논문은 지능형 디지털 재설계 기법을 이용한 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력 궤환 디지털 제어기 설계 기법을 제안한다. 지능형 디지털 재설계란 아날로그 퍼지 모델 기반 제어기를 등가의 성능을 발휘하는 퍼지 모델 기반 디지털 제어기로 변환하는 기법을 일컫는다. 여기서 등가의 성능은 상태 정합의 정확도를 의미한다. 본 연구에서 고려된 지능형 디지털 재설계 기법은 정합되어야 할 두개의 선형 작용소의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 선형 행렬 부등식의 형태로 문제를 구성함으로써 재설계된 디지털 제어기에 의한 시스템의 안정가능성을 증명할 수 있다. 또한 제어기와 관측기의 재설계는 독립적으로 설계될 수 있음을 증명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.302-306
• /
• 2011

본 논문은 무인 잠수정(Autonomous underwater vehicles: AUVs)의 심도 제어를 위한 타카키-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 제어기를 제안한다. Sector nonlinearity 기법을 통해 주어진 비선형 무인 잠수정은 T-S 퍼지 모델로 표현된다. 리아푸노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 무인 잠수정의 심도 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(Linear matrix inequality: LMI) 형태의 제어기 설계 조건을 유도한다. 모의 실험을 통해 제안된 기법의 심도 제어 성능을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.335-340
• /
• 2008

본 논문은 시간 지연을 가지는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 제시한다. Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 상호 결합 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 상호 결합 시스템의 하위 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 출력 궤한 제어기를 설계한다. 폐루프 하위 시스템들의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 시간 지연이 있는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤한 제어기의 효용성을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.523-527
• /
• 2004

This paper presents a new design methods of the short-term load forecasting system (STLFS) using the data mining. The proposed predictor takes form of the convex combination of the linear time series predictors for each inputs. The problem of estimating the consequent parameters is formulated by the convex optimization problem, which is to minimize the norm distance between the real load and the output of the linear time series estimator, The problem of estimating the premise parameters is to find the parameter value minimizing the error between the real load and the overall output. Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
• /
• 제1권1호
• /
• pp.44-49
• /
• 1999

This paper presents a new T-S(Tae-Sugeno) fuzzy controller design method satisfying the output energy bound. Maximum output energy via a quadratic Lyapunov function to obtain the bound on output energy is derived. LMI(Linear Matrix Inequality) problems which satisfy an output energy bound for both of the continuous-time and discrete-time T-S fuzzy control system are also derived. Solving these LMIs simultaneously, we find a common symmetric positive definite matrix P which guarantees the global asymptotic stability of the system and stable feedback gains K's satisfying the output energy bound. A simple example demonstrates validity of the proposed design method.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제3권2호
• /
• pp.225-235
• /
• 2005

This paper presents the robust stability analysis and design methodology of the fuzzy feedback linearization control systems. Uncertainty and disturbances with known bounds are assumed to be included in the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy models representing the nonlinear plants. $L_2$ robust stability of the closed system is analyzed by casting the systems into the diagonal norm bounded linear differential inclusions (DNLDI) formulation. Based on the linear matrix inequality (LMI) optimization programming, a numerical method for finding the maximum stable ranges of the fuzzy feedback linearization control gains is also proposed. To verify the effectiveness of the proposed scheme, the robust stability analysis and control design examples are given.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.658-662
• /
• 2004

This paper develops a stability analysis and controller synthesis methodology for a continuous-time affine Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with parametric uncertainties. Affine T-S fuzzy system can be an advantage because it may be able to approximate nonlinear functions to high accuracy with fewer rules than the homogeneous T-S fuzzy systems with linear consequents only. The analysis is based on Lyapunov functions that are continuous and piecewise quadratic. The search for a piecewise quadratic Lyapunov function can be represented in terms of bilinear matrix inequalities (BMIs). A simulation example is given to illustrate the application of the proposed method.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제12권2호
• /
• pp.886-889
• /
• 2017

An active Fault Tolerant Model Predictive Control (FTMPC) using Fuzzy scheduler is developed. Fault tolerant Control (FTC) system stages are broadly classified into two namely Fault Detection and Isolation (FDI) and fault accommodation. Basically, the faults are identified by means of state estimation techniques. Then using the decision based approach it is isolated. This is usually performed using soft computing techniques. Fuzzy Decision Making (FDM) system classifies the faults. After identification and classification of the faults, the model is selected by using the information obtained from FDI. Then this model is fed into FTC in the form of MPC scheme by Takagi-Sugeno Fuzzy scheduler. The Fault tolerance is performed by switching the appropriate model for each identified faults. Thus by incorporating the fuzzy scheduled based FTC it becomes more efficient. The system will be thereafter able to detect the faults, isolate it and also able to accommodate the faults in the sensors and actuators of the Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR) process while the conventional MPC does not have the ability to perform it.