• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.80-86
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• 2002

본 논문에서는 쌍선형 시스템으로 표현되는 화력발전소 과열기에 대한 퍼지 제어기법을 제안한다. 증기온도를 제어하기 위하여 쌍선형 관측기로부터 얻어진 추정값과 기준값의 오차면적과 시간 변화율을 고려하여 입력변수를 구성하고, T. Takagi와 M. Sugeno의 퍼지모델을 기반으로 제어규칙을 추론하였다. 제안된 방법의 유용성은 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의해서 검증하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.46-54
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• 1998

본 논문은 파라미터 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 안정화하며, 폐루프 시스템의 외란감쇠에 대한 $L_{2}$ 이득 제한조건을 만족시키는 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계기법을 제시한다. 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 불확실성을 갖는 Takagi-Sugeno(T-S) 모델로 표현하고 병렬 분산 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. 파라미터 불확실성을 갖는 T-S 퍼지모델에 대한 감쇠율을 만족하는 폐루프 시스템의 안정성 조건과 Lyapunov 함수를 이용하여 외란감쇠 조건을 유도하고, 선형 행렬 부등식(LMI: linear matrix inequality)을 이용하여 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 구한다. 마지막으로 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계 예를 보인다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권6호
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• pp.630-642
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• 2007

In this paper, we propose a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) for MIMO nonlinear systems whose structure is represented by the Takagi-Sugeno fuzzy model. The adaptive law of the MRAFC estimates the approximation error of the fuzzy logic system so that it provides asymptotic tracking of the 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. To verify the validity and effectiveness of the MRAFC scheme, the suggested analysis and design techniques are applied to the tracking control of robot manipulator and simulation studies are carried out. In the control design, the MRAFC is combined with feedforward PD control to make the actual joint trajectories of the robot manipulator with system uncertainties track the desired reference joint position trajectories asymptotically stably.

• 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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• 제18권1호
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• pp.60-65
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• 2008

본 논문에서는 강인 디지털 제어기를 통한 스마트 스페이스의 안정도에 대해 논의하고자 한다. 제안된 제어기 설계 방법은 지능형 디지털 재 설계 기법을 적용하는 것이다. 좀 더 구체적으로, 불확실성 및 비선형성이 포함된 아날로그 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델을 사용하여 나타낸다. 그리고 전역적 지능형 디지털 재 설계를 위하여 해당 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 한 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 정합을 이루고자 하였다. 전역적 접근을 통해 정리된 식은 선형 행렬 부등식으로 나타나게 된다. 마지막으로, 설계된 제어기를 HVAC (Heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 적용함으로써 효율성을 입증하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권9호
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• pp.1364-1372
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• 2017

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.270-275
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• 2005

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.

• 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.

• 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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권6호
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• pp.15-24
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• 2000

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.