• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.185-190
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• 2009

본 논문은 무선 센서 네트워크를 위한 패킷 손실을 포함하는 비선형 네트워크 제어 시스템의 관측기 기반 지능 제어기를 제시한다. 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링 기법을 이용하고, 이를 통하여 비선형 네트워크 제어 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 퍼지 모델로 표현된 네트워크 제어 시스템에 대하여 퍼지 관측기를 설계하고, 관측기의 측정치와 실제 시스템의 상태변수 간의 오차를 안정화 시킬 수 있는 출력 궤환 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.239-245
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• 2002

본 논문에서는 입력에 제한이 있는 시간지연 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 방법을 제시한다. 포화입력을 갖는 시간지연 비선형 시스템을 시간지연과 포화입력을 갖는 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 병렬분산보상(PDC)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. Lyapunov 함수를 이용하여 시간지연과 포화입력을 갖는 $H_2/H_{\infty}$ 퍼지모델에 대한 폐루프 시스템의 안정성 조건과 LQ 성능을 최소화하는 조건을 유도하고, 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 선형행렬부등식(LMI: liner matrix inequality)을 이용하여 구한다. 제어기는 선형행렬부등식의 해를 구하므로써 바로 구할 수 있으며, 설계된 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기는 $H_{\infty}$ 노옴 한계값을 만족하면서 LQ성능의 상한값을 최소화한다. 마지막으로 포화압력으로 포화압력을 가지는 시간지연 비선형 시스템에 대해 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 사례를 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.700-705
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• 2012

본 논문은 미리 설계된 타카기-수게노 퍼지 모델 기반 아날로그 제어기를 상태 정합의 의미에서 등가인 샘플치 제어기로 효율적으로 변환하기 위해, 관측기 기반 출력 궤환 퍼지 제어기에 대한 지능형 디지털 재설계 기법을 제안한다. 아날로그 제어 시스템과 샘플치 제어 시스템 사이의 점근적 연관성을 위해 델타 연산자를 사용한다. 지능형 디지털 재설계 문제는 정합될 선형 연산자 간의 놈의 거리를 최소화하는 문제로 생각한다. 제어기 설계 조건은 선형행렬부등식의 형태로 유도되며, 디지털 재설계시 관측기와 제어기에 대한 분리 설계 조건이 만족함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1500-1505
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• 2004

This paper presents the design and control of a small Brushless DC (BLDC) Motor for entertainment robots. In order to control the developed BLDC motor, Adaptive Fuzzy Control (AFC) scheme via Parallel distributed Compensation(PDC) is developed for the multi- input/multi-output plant model represented by the Takagi-Sugeno(TS) model. The alternative AFC scheme is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal for the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal. The suggested design technique is applied to the velocity control of a developed small BLDC motor for entertainment robots.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1854-1855
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• 2006

In this paper, the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy state estimation scheme, which is suggested for a steady state estimator using standard Kalman filter theory with uncertainties. In that case, the steady state with uncertain can be represented by the TS fuzzy model structure, which is further rearranged to give a set of uncertain linear model using standard Kalman filter theory. And then the unknown uncertainty is regarded as an additive process noise. To optimize fuzzy system, we utilize the genetic algorithm. The steady state solutions can be found for proposed linear model then the linear combination is used to derive a global model. The proposed state estimator is demonstrated on a truck-trailer.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.697-699
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• 2000

In this paper, an extension of model predictive controller for nonlinear process using Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is proposed Since the consequent parts of TS fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. it is locally linear, and the Generalized Predictive Control(GPC) technique which has been developed to control Linear Time Invariant(LTI) plants, can be extended as a parallel distributed controller. Also fuzzy soft constraints are introduced to handle both equality and inequality constraints in a unified form. So the traditional constrained GPC can be transferred to a standard fuzzy optimization problem. The proposed method conciliates the advantages of the fuzzy modeling with the advantages of the constrained predictive control, and the degree of freedom is increased in specifying the desired process behavior.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.15-17
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• 2001

This paper deals with a design problem of a switching-type fuzzy-model-based controller for a nonlinear system. Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model and duffing forced-oscillation system are employed in designing the switching-type fuzzy controller. Finally, we analyze the stability of the global system controlled by the proposed controller.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.630-632
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• 1999

In this paper, we develop intelligent digitally redesigned PAM and PWM fuzzy controllers for nonlinear systems. Takagi-Sugeno fuzzy model is used to model the nonlinear systems and a continuous-time fuzzy-model-based controller is designed based on the extended parallel-distributed-compensation method. The digital controllers are determined from existing analogue controllers. The proposed method provides an accurate and effective method for digital control of continuous·time nonlinear systems and enables us to efficiently implement a digital controller via pre-determined continuous-time TS fuzzy-model-based controller. We have applied the proposed method to the balancing problem of the inverted pendulum to show the effectiveness and feasibility of the method.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.169-172
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• 1999

In this paper, piecewise quadratic Lyapunov functions are used to analyze the stability of fuzzy-model-based controller. We represent the nonlinear system using a Takagi-Sugeno fuzzy model, which represent the given nonlinear system by fuzzy inference rules and local linear dynamic models. The proposed stability analysis technique is developed by dividing the whole fuzzy system into the smaller separate fuzry systems to reduce the conservatism. Some necessary and sufficient conditions for the proposed method are obtained. Finally, stability of the closed system with various kinds of controller for TS fuzzy model is checked through the proposed method.