본 논문에서는 불확실성을 포함할지도 모르는 비선형 시스템의 추적 제어에 효과적인 퍼지모델기반 제어기에 대한 지능형 디지털 재설계 기법을 제안한다. TS 퍼지모델은 불확실 비선형 시스템의 퍼지모델링에 적용되었다. 안정화와 추적을 위한 퍼지모델기반 제어기를 설계하기 위해 확장 병렬 분산 보상 기법이 이용되었다. 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용해 등가의 이산시간 제어기로 변환되었다. 본 논문에서 제안한 지능형 디지털 재설계방법은 전형적인 단일 링크 유연 로봇 시스템에 적용하여 그 응용 가능성과 효용성을 입증한다.
태양전지는 일사량에 따라 그 출력특성이 변화하기 때문에 태양전지로 부터 최대출력을 얻기 위해서는 컨버터에 의한 최대 전력점 추종 제어가 필요하다. 본 연구에서는 태양광 발전시스템의 최대전력추종을 위해 퍼지 이론을 도입한 퍼지제어기를 설계하였다. 그리고 퍼지제어기의 디지털 설계를 위해 태양광 발전시스템의 각 부분을 구성하고, 마이크로프로세서와 FPGA의 두가지 방식으로 제어기를 구현하였다. 또한 구현된 두 가지 방식의 퍼지제어기에 대해 실험을 통하여 비교분석 하였다.
The vector control system of an induction motor is the high performance drive system to achieve the instantaneous torque control. The vector control system is greatly divided into the direct control, and the indirect control that the most widely is used, The indirect vector control needs the rotor time constant, which changes widely according to the temperature, frequency, and current amplitude. The incorrect time constant leads to the saturation of magnetic flux or under-excitation phenomena. As a result, that deteriorate the control performance. Therefore, in this paper, the effect of time constant variation is investigated and its on-line tuning algorithm is proposed. The time constant using the torque angles was calculated and that of the validity of algorithm proposed was proved through the computer simulation and the experiment.
본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.
The operation of RC(Rod Consolidation) technology carry out highly radiation environment. It requires remote operation and automation for efficient handling and for minimizing radiation exposure to the operator. So we investigated up and down position control of shock absorber device in RC system. To verify the research experimentally, a RC system was set up and PI control method was applied. Fuzzy control method was also tested to further improve control behavior.
본 연구에서는 상류부 교차로에서 발생하는 교차로 막힘 현상으로 인해 진행방향의 녹색시간의 손실이라는 장애가 발생하게되는 상황을 고려하기 위해 진행차선의 정체도를 도입하여 교통 혼잡상황에 적절히 대응할 수 있는 퍼지 교통신호 제어기를 제안한다. 먼저 입출력 공간을 균등 분할한 퍼지 교통신호 제어기를 구성하고, 소속함수 수정알고리즘에 의해 제어기를 수정한다. 실험을 통해 고정식 제어기, 균등 분할한 제어기와 수정된 제어기의 성능을 교차로 지체시간, 진입율과 통과율 면에서 비교하였다. 실험 결과는 수정된 제어기가 다른 제어기들에 비해 향상된 성능을 보여주었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.77-83
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2011
In this paper, an active backstepping design is proposed to achieve control and synchronization of a new hyperchaotic system. The proposed method is a systematic design approach and exists in a recursive procedure that interlaces the choice of a Lyapunov function with the design of the active control. The proposed controller enables stabilization of chaotic motion to the origin as well as synchronization of the two identical new hyperchaotic systems. Numerical simulations illustrate the validity of the proposed control technique.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.176-181
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2007
This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.
Kim, Eung-Ju;Lee, Sang-yup;Kim, Beom-Soo;Lim, Myo-Taeg
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.22.1-22
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2001
In this paper we present Multiple-Channel Active Noise Control[ANC] system by employing Independent Component Analysis[ICA] and Adaptive Network Fuzzy Inference System[ANFIS]. ICA is widely used in signal processing and communication and it use prewhiting and appropriate choice of non-linearities, ICA can separate mixed signal. ANFIS controller is trained with the hybrid learning algorithm to optimize its parameters for adaptively canceling noise. This new method which minimizes a statistical dependency of mutual information(MI) in mixed low frequency noise signal and there is no need to secondary path modeling. The proposed implementations achieve more powerful and stable noise reduction than Filtered-X LMS algorithms which is needed for LTI assumption and precise secondary error
본 논문에서는 하이브리드 발전 시스템에서의 최대 전력 추종을 위한 디지털 퍼지 제어기 설계를 목표로 한다. 하이브리드 발전 시스템은 풍력과 태양광, 두 개의 발전 시스템으로 구성된다. 각 발전기에서 전압과 전류는 일반적으로 비선형 관계에 있기 때문에, 퍼지 모델 기반 제어기를 사용하여 비선형성을 효율적으로 제어하게 된다. 그리고 마이크로프로세서 기반 제어 시스템의 구축을 위하여 최신 디지털 재설계 기법을 사용, 디지털 퍼지 제어기를 설계하게 된다. 마지막으로 제안된 플랜트를 통한 실험으로써 본 논문의 우수성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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