• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권2호
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• pp.96-101
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• 2007

Neural networks are known as kinds of intelligent strategies since they have learning capability. There are various their applications from intelligent control fields; however, their applications have limits from the point that the stability of the intelligent control systems is not usually guaranteed. In this paper we propose an adaptive tracking control for robot manipulators using the radial basis function network (RBFN) that is e. kind of neural networks. Adaptation laws for parameters of the RBFN are developed based on the Lyapunov stability theory to guarantee the stability of the overall control scheme. Filtered tracking errors between actual outputs and desired outputs are discussed in the sense of the uniformly ultimately boundedness(UUB). Additionally, it is also shown that parameters of the RBFN are bounded. Experimental results for a SCARA-type robot manipulator show that the proposed adaptive tracking controller is adaptable to the environment changes and is more robust than the conventional PID controller and the neuro-controller based on the multilayer perceptron.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권1호
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• pp.15-22
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• 2004

Some recent advances in stability and optimality for the nonlinear receding horizon control (NRHC) or the nonlinear model predictive control (NMPC) are assessed. The NRHCs with terminal conditions are surveyed in terms of a terminal state equality constraint, a terminal cost, and a terminal constraint set. Other NRHCs without terminal conditions are surveyed in terms of a control Lyapunov function (CLF) and cost monotonicity. Additional approaches such as output feedback, fuzzy, and neural network are introduced. This paper excludes the results for linear receding horizon controls and concentrates only on the analytical results of NRHCs, not including applications of NRHCs. Stability and optimality are focused on rather than robustness.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.151-157
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• 2013

본 논문은 내재적으로 고도의 비선형 계통인 풍력 발전 계통 (wind energy conversion system, WECS)의 온라인(online) 적응 퍼지 제어기를 제안한다. 풍력 발전기를 실제 운전하기 위해서는 전력 계수 등과 같은 계통 파라메터를 사전에 측정해야 하며 다수의 센서들을 이용하여 풍동에서 실험이 수행되는데 많은 측정 장비와 수많은 실험이 요구되므로 어려움이 따른다. 이러한 단점을 극복하고자 본 논문에서는 제어기의 설계에 퍼지 논리 시스템(fuzzy logic system, FLS)을 도입한다. 제안된 적응 퍼지 제어기는 자기구조화 알고리듬을 채택하여 제어 목적에 부합하는 FLS 파라메터들을 미리 결정할 필요 없이 자동으로 결정이 된다. 기존에 재안된 퍼지 제어 알고리듬에 비해서 본 논문은 자기 구조화 알고리듬을 채택하여 FLS의 구조 자체도 온라인으로 점차 수립하게 된다. 또한 풍속의 미분을 추정하는 미분추정기를 도입하였으며 전체 폐루프 제어계의 리아프노브 안정도를 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.357-367
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• 2000

본 논문은 조속기의 밸브 위치의 제한을 고려한 불확실 비선형 전력 시스템의 부파수 제어를 위한 강인 디지털 퍼지 제어기의 설계기법을 제시한다. TSK 퍼지 모델을 이용하여 비선형 전력 시스템을 모델링한다. 리아푸노프 안정도 해석 이론에 기반하여 파라미터 불확실성을 포함한 비선형 전력 시스템의 TSK 퍼지 모델을 위한 강인 안정 조겅을 유도한다. 유도된 강인 안정 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 나타난다. 또한 지는형 디지털 재설계 기법을 이용하여 연속 시간상에서 운용되는 전력 시스템을 위한 디지털 제어기를 설계한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 부하 주파수 제어기 설계 기법의 효용성을 보인다.

• Journal of Power Electronics
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• 제14권4호
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• pp.704-711
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• 2014

This paper proposes a combined fuzzy adaptive sliding-mode voltage controller (FASVC) for a three-phase UPS inverter. The proposed FASVC encapsulates two control terms: a fuzzy adaptive compensation control term, which solves the problem of parameter uncertainties, and a sliding-mode feedback control term, which stabilizes the error dynamics of the system. To extract precise load current information, the proposed method uses a conventional load current observer instead of current sensors. In addition, the stability of the proposed control scheme is fully guaranteed by using the Lyapunov stability theory. It is shown that the proposed FASVC can attain excellent voltage regulation features such as a fast dynamic response, low total harmonic distortion (THD), and a small steady-state error under sudden load disturbances, nonlinear loads, and unbalanced loads in the existence of the parameter uncertainties. Finally, experimental results are obtained from a prototype 1 kVA three-phase UPS inverter system via a TMS320F28335 DSP. A comparison of these results with those obtained from a conventional sliding-mode controller (SMC) confirms the superior transient and steady-state performances of the proposed control technique.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.117-127
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• 1998

전력계통은 번개, 폭우, 고장등이 여러요인으로 인해 변화하는 동특성을 갖는다. 전송선로의 리액터스가 사고로 인해 변하는 것도 그 대표적인 예이며 전력게통에 불확성을 야기시키는 원인이 된다. 이경우, 이와같은 불확실성에 대해 견실한 성능을 발휘하는 제어기가 필요하다. 한편, 최근의 연구들을 통해 비파라미터적인 불확실서을 갖는 계통에 대해 퍼지제어기가 우수한 성능을 발휘함이 입증되었다. 따라서, 본 논문에서는 선로의 고장 발생시, 전력계통의 발전기 단자전압을 일정값으로 유지하며 계통을 안정화시킬 수 있는 적응퍼지제어기를 궤환선형화 기법에 근거하여 설계하고자 한다. 아울러 본 논문에서는 불확실한 계통에 있어서, 리아프노프 안정도를 보장 받기우해 필요한 불확실한 항의 상계를 퍼지계통에 으해 추정하는 방법을 제안한다. 시뮬레인션 결고, 설계된 제어기가 선로고장에도 불구하고 계통의 전압유지와 과도 안정도를 잘 보장해 줌을 확인할 수 있었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제51권5호
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• pp.473-485
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• 2024

This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권2호
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• pp.169-174
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• 2005

A neural networks (NN) saturation compensation scheme for DC motor systems is presented. The scheme that leads to stability, command following and disturbance rejection is rigorously proved. On-line weights tuning law, the overall closed loop performance and the boundness of the NN weights are derived and guaranteed based on Lyapunov approach. The simulation and experimental results show that the proposed scheme effectively compensate for saturation nonlinearity in the presence of system uncertainty.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.26-32
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• 1998

본 논문은 파라미터 불확실성을 가지는 비선형 시스템을 안정화하는 견실 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. 견실 퍼지 제어기를 설계하기 위하여, 비선형 시스템을 Takagi-Sugeon(T-S)모델로 표현하고 퍼지 제어기는 병렬 분한 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용한다. Lyapunov함수를 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 T-S퍼지 모델의 안정성을 논하고, 견실 퍼지 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬 부등식(LMI " linear materix inequality)을 이용하여 나타낸다. 이러한 선형 행렬 부등식의 해들로부터 견실 퍼지 제어기를 직접적으로 구할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.373-376
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• 2008

본 논문은 퍼지 펄스 폭 변조 (Pulse-width-modulation: PWM) 시스템의 안정도에 대해 다루게 된다. 복잡성을 가진 비선형 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델에 의해 효율적으로 논의될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 LTI 시스템에서 논의 되었던 PWM 제어기 설계 문제를 퍼지 시스템으로 확장시킴으로써 PWM 제어기에 대한 논의의 저변을 확대시키고자 한다. 또한, 리아푸노프 (Lyapunov) 안정도에 기반 한 안정도 증명을 통해 퍼지 PWM 시스템의 안정도를 분석하고자 한다.