본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 기존의 퍼지 제어기 설계 방법들은 안정도 조건을 만족시키는 제어 이득을 얻기 위해 수학적인 접근을 통해 해를 찾는 방법들이 많이 연구되었다 하지만 플랜트와 제어 방법에 따라 이러한 수학적인 접근이 힘든 경우가 있다 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 깊은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 이득을 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 전력 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이 영역을 변화시킴으로서 빠르게 해를 찾는다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
가압경수로 원자력 발전소의 증기발생기 수위는 유량의 변동에 상반되는 수축(shrink)과 팽창(swell) 효과 등의 특성을 가지고 있으므로 제어가 어려운 대상으로 알려져 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 원자력발전소에서 사용되고 있는 두 개의 PI 제어기 중 부적절한 게인으로 조정된 제어기를 먼저 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 퍼지 논리를 적용하여 조정하도록 구성하였다. 게인 조정을 위해 사용되는 기본 정보는 수위, 급수량, 그리고 증기량이다. 이 세 가지의 정보를 바탕으로 신경망을 통해 수위 제어기 또는 급수량 제어기 둘 중 하나의 제어기가 선택한 후 퍼지 자기동조기(self-tuner)를 이용하여 PI 제어기의 게인을 알맞게 조정하게 된다. 퍼지 자기동조기의 규칙은 증기발생기의 상태를 표현하는 입ㆍ출력 데이터의 특성으로부터 추출하였다. 이상의 두 과정을 통해 적절한 제어기를 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 알맞게 조정하는 것이 본 논문의 목적이다.
PID 오토 튜닝 컨트롤러는 퍼지 논리를 통해 설계되었다. 이러한 오류 및 오류 파생 의견으로 일반적인 값은 발견적 표현으로 변경, 그들은 퍼지 및 defuzzification 과정을 통해 PID 이득을 결정했다. 퍼지 절차 및 PID 제어기 설계는 개별적으로 간주하고, 그것들을 혼합하고, 분석 하였다. 퍼지 논리에 의해 획득 자동 조정 PID 컨트롤러는 3 차 플랜트 제어 이하의 능력을 보여 주었다. 또한 설계된 자동 동조 방식으로 추적 문제를 참조하는 데 적용한다.
This paper presents the application algorithm for speed control of Switched Reluctance Motor. The conventional PI controller has been widely used in industrial applications. But it is very difficult to find the optimal PI control gain. Fuzzy control does not need any model of plant. It is based on plant operator experience and heuristics. The proposed fuzzy logic modifier increases the control performance of conventional PI controller. Simulation and experimental results show that the proposed fuzzy control method was superior to the conventional PI controller in the respect of system performance. The experiments are performed to verify the capability of proposed control method on 6/4 salient type SRM.
PID 제어기는 미지의 Deadzone을 가진 시스템에 적용될 때, 제어 성능이 저하되는 단점을 나타낼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 2층 구조의 퍼지 논리를 이용한 PID 제어기를 제안하였다. 이 제어기의 구조는 전형적인 PID 제어기에 퍼지 보상기와 퍼지 동조기를 추가하여 구성하였다. 제안된 제어 방법은 전형적인 PID 제어기에 비하여 뛰어난 과도응답과 정상상태 성능을 나타낸다. 이 방법이 플랜트의 정상상태 이득뿐만 아니라 Deadzone 비선형성에서도 강인하다. 제안된 제어기의 성능은 시뮬레이션을 통하여 검증하였다
한국마린엔지니어링학회 2000년도 춘계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2000 Spring Annual Meeting)
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pp.1-5
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2000
The conventional PID controller has been extensively used to speed control of marine diesel engines. However one of drawbacks is that its control performance can be degraded if the parameters are fixed on whole operating points. In this paper a scheme for integrating PID control and the fuzzy technique is presented to control speed of a marine diesel engine on whole operating points. At first the PID controller is designed at each speed mode whose parameters are optimally adjusted using a genetic algorithm, Then fuzzy "if-then" rules combine the controllers as a consequence part. To demonstrate the effectiveness of the proposed fuzzy controller a set of simulation works on a marine diesel engine are carried out.rried out.
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme and verified its usefulness. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution as in the case of other qualitative approaches. In order to improve the diagnostic resolution, a concept of fuzzy number is introduced into the basic FCM-based fault diagnostic algorithm. By incorporation the fuzzy number into fault FCM models, quantitative information such as the transfer gain between the state variables can be effectively utilized for better diagnostic resolution. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and modified and modified pattern matching scheme are also proposed.
This paper concerns rotor vibration reduction using magnetic damper system. The fuzzy control logic is utilized to fulfill desired motion. The fuzzy system structure and membership function were first determined by simulation results. The researched control logic contains two fuzzy controller : reference position variation according to the rotor whirling status and error compensation algorithm to minimize the rotor vibration due to unbalance and unstable fluid film force. The Sugeno type output membership function was utilized by several trials and optimized membership function constants were selected from experiments. The experimental results show that the proposed method effectively control and reduce the rotor vibration with fluid film bearings.
This paper presents a adaptive fuzzy control suitable for motion control of multi-link robot manipulators with uncertainties. When joint velocities are available, full state adaptive fuzzy feedback control is designed to ensure the stability of the closed loop dynamic. If the joint velocities are not measurable, an observer is introduced and an adaptive output feedback control is designed based on the estimated velocities. To reduce the number of fuzzy rules of the fuzzy controller, we consider the properties of robot dynamics and the decomposition of the unknown input gain matrix. The proposed controller is robust against uncertainties and external disturbances. The validity of the control scheme is demonstrated by computer simulations on a two-link robot manipulator.
This paper proposes a fuzzy speed tracking controller and a fuzzy rotor angular acceleration observer for a surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) based on the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The proposed observer-based controller is robust to load torque variations since it utilizes rotor angular acceleration information instead of the load torque value. Linear matrix inequality (LMI) sufficient conditions are given to compute the gain matrices of the speed tracking controller and the observer. In addition, it is mathematically verified that the proposed observer-based control system is asymptotically stable. Simulation and experimental results are presented to confirm that the proposed control algorithm assures a better transient behavior and less sensitivity under model parameter variations than the conventional PI control method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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