• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.985-992
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• 2001

This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling(SOFUM)which an create a new hyperplane shaped cluster and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. The suggested algorithm SOFUM is composed of four steps: coarse tuning. fine tuning cluster creation and optimization of learning rates. In the coarse tuning fuzzy C-regression model(FCRM) clustering and weighted recursive least squared (WRLS) algorithm are used and in the fine tuning gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely. In the cluster creation, a new hyperplane shaped cluster is created by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy based on parameter tunings of fuzzy model. And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm in the optimization of learning rates To check the effectiveness of the suggested algorithm two examples are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated via computer simulation.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.22-33
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• 1999

본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이고 잡음과 시간지연이 있으며 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 다변수 일반화 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수들을 온-라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 다변수 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하고 설계 하중다항식 계수들의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro알고리듬을 이용하여 자동 조절하였다. 제안한 다변수 자기동조 방법은 극제한방법보다 간단하고 효과적이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 다변수 시스템에 잘 적응함을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권6호
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• pp.21-28
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• 2007

Mutiresolution proportional-integral-derivative(MRPID) 제어기는 웨이브렛 기반의 다해상도 응답을 이용해서 에러 신호에 포함되어 있는 잡음과 외란을 제거하는 필터 역할을 해준다. 다해상도 응답의 특징상 샘플링 주파수가 높을 경우 상대적으로 고주파성분이 남아있음으로 인해 응답속도가 떨어지는 대신에 오버슈트가 제거되고, 낮을 경우 신호 성분이 제거되므로 인해 응답속도가 향상되지만 오버슈트가 증가 되는 결과를 보였다. 본 논문에서는 proportional-integral-derivative(PID) 제어기와 MRPID 제어기의 응답을 이용한 샘플링 주파수를 설정하는 기법과, MRPID 제어기의 특성을 고려한 파라미터 설정기법을 제안한다. 모의실험을 통해서 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.

• 소음진동
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• 제11권1호
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• pp.147-155
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• 2001

This paper is concerned with the real-time automatic tuning of the multi-input multi-output positive position feedback controllers for smart structures by the genetic algorithms. The genetic algorithms have proven its effectiveness in searching optimal design parameters without falling into local minimums thus rendering globally optimal solutions. The previous real-time algorithm that tunes a single control parameter is extended to tune more parameters of the MIMO PPF controller. We employ the MIMO PPF controller since it can enhance the damping value of a target mode without affecting other modes if tuned properly. Hence, the traditional positive position feedback controller can be used in adaptive fashion in real time. The final form of the MIMO PPF controller results in the centralized control, thus it involves many parameters. The bounds of the control Parameters are estimated from the theoretical model to guarantee the stability. As in the previous research, the digital MIMO PPF control law is downloaded to the DSP chip and a main program, which runs genetic algorithms in real time, updates the parameters of the controller in real time. The experimental frequency response results show that the MIMO PPF controller tuned by GA gives better performance than the theoretically designed PPF. The time response also shows that the GA tuned MIMO PPF controller can suppress vibrations very well.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.120-125
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• 2005

본 논문에서는 PID 제어기의 이득 동조를 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 제안한 제어기는 PID 제어기의 크리스퍼 출력 오차를 그대로 사용하지 않는 전단 퍼지화기에서 추론단계는 갖지만 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며, 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위를 이용 도식화된 영역에서 비퍼지화 시킨 비선형 출력값을 PID 계수에 부가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다. 여기서 Kp, Kd 계수의 최대, 최소 범위를 설정하여 퍼지추론에 의해 새로운 Kp, Kd 계수론 구한다. Ki 계수는 Ziegler-Nichols 동조 규칙을 사용하여 구하였고, 제안한 제어기는 유압서보모터 제어시스템에 의해 실험하였으며 실험결과 양호한 제어특성을 통해 원하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.52-65
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• 1997

이 논문은 전력계통의 부하주파수 제어를 위한 자기조정 퍼지제어기의 설계기법을 제시한다. 제안된 퍼지제어기의 파라미터 자기조정 알고리즘은 퍼지제어기의 추론값과 최적 제어기의 출력값들 사이의 오차를 감소시키는 네개의 방향 벡터를 사용하는 구배법에 기초를 둔다. 최적 제어기로부터 얻어진 입,출력 데이터쌍을 사용하여, 퍼지추론 룰의 전건부와 후건부에서의 파라미터들은 제안된 구배법에 으해 자동조정되고 학습되어진다. 시뮬레이션 결과, 제안된 퍼지제어기가 종래의 제어기보다 우수한 제어성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권4호
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• pp.21-28
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• 2004

본 논문에서는 다변수 비선형 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 고차이고 잡음, 시간지연과 상호결합 항이 존재하며 파라미터가 변하는 다변수 비선형 비최소위상 시스템이다. 비선형성은 전체적인 유계라 가정하며, 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성한다. 다변수 비선형 자기동조 제어기의 제어 출력은 신경회로망으로 직접 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 고차 다변수 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기와 비교하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권6호
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• pp.1-8
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• 2002

본 논문에서는 시간지연이 존재하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있으며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 시스템에 적응하는 신경회로망을 이용한 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. 신경회로망은 제어기 파라미터를 추정하며 제어 출력은 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 적응 제어기와 비교하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제14권5호
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• pp.980-988
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• 2014

This paper proposes an online gain tuning algorithm for a robust sliding mode speed controller of surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) drives. The proposed controller is constructed by a fuzzy neural network control (FNNC) term and a sliding mode control (SMC) term. Based on a fuzzy neural network, the first term is designed to approximate the nonlinear factors while the second term is used to stabilize the system dynamics by employing an online tuning rule. Therefore, unlike conventional speed controllers, the proposed control scheme does not require any knowledge of the system parameters. As a result, it is very robust to system parameter variations. The stability evaluation of the proposed control system is fully described based on the Lyapunov theory and related lemmas. For comparison purposes, a conventional sliding mode control (SMC) scheme is also tested under the same conditions as the proposed control method. It can be seen from the experimental results that the proposed SMC scheme exhibits better control performance (i.e., faster and more robust dynamic behavior, and a smaller steady-state error) than the conventional SMC method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.84-89
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• 2003

Fuzzy controller is one of the succeed controller used in the process control in case of model uncertainties. But it my be difficult to fuzzy controller to articulate the accumulated knowledge to encompass all circumstance. Hence, it is essential to provide a tuning capability. There are many parameters in fuzzy controller can be adapted, scale factor tuning of normalized fuzzy controller is one of the adaptation parameter. Two adaptation methods are implemented in this work on an experimental thermal process, which simulate heating process in liquefied petroleum gases (LPG) recovery process in one of petrochemical industries: Gradient decent (GD) adaptation method; supervisory fuzzy controller. A comparison between the two methods is discussed.