In this paper, we propose an approach to design multi-fuzzy controllers for the superheat and the low pressure that have an influence on energy efficiency and stabilization of air conditioning system with multi-evaporators. Air conditioning system with multi-evaporators is composed of compressor, condenser, several evaporators and several expansion valves. It is quite difficult to control the air conditioning system because the change of the refrigerant condition give an impact on the overall air conditioning system. In order to solve the drawback, we design multi-fuzzy controllers which control simultaneously both three expansion valve and one compressor for the superheat and the low pressure of air conditioning system. The proposed multi fuzzy controllers are given as a kinds of controller types such as a simplified fuzzy inference type. Here the scaling factors of each fuzzy controller are efficiently adjusted by Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms. The values of performance index of the simulation results of the A company type compare with simulation results of simplified inference type.
본 논문은 에어컨시스템의 효율과 안정도에 영향을 주는 과열도와 저압을 제어하기 위한 다중 퍼지제어기 설계를 소개한다. 시스템 에어컨은 압축기 응축기 및 여러 대의 증발기와 확장 밸브로 구성되며, 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되어 제어가 쉽지 않다. 이에 3대의 확장밸브와 1대의 압축기에서 동시에 과열도와 저압을 효과적으로 제어하는 다중 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 퍼지 제어기는 연속형 간략추론 방식과 이산형 lookup_table 방식을 사용하고, 실수코딩 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 퍼지제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 기존 방식의 결과와 연속형 간략추론 방식 및 이산형 lookup_table 방식의 시뮬레이션 결과를 성능관점에서 상호 비교한다.
A Genetic algorithm is a searching algorithm that based on the law of the survival of the fittest. Multi-population Genetic Algorithms are a modified form of genetic algorithm. Therefore, experience with fuzzy logic and genetic algorithm has proven to be that a combination of them can efficiently make up for their own deficiency. The Multi-population Genetic Algorithms independently evolve subpopulations. In this paper, we suggest a new coding method that independently evolves subpopulations using the fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller has applied two fuzzy logic controllers that are implemented to adaptively adjust the crossover rate and mutation rate during the optimization process. The migration scheme in the multi-population genetic algorithms using fuzzy logic controllers is tested for a function optimization problem, and compared with other group migration schemes, therefore the groups migration scheme is then performed. The results demonstrate that the migration scheme in the multi-population genetic algorithms using fuzzy logic controller has a much better performance.
It is an interesting area in the field of artificial intelligence to and an analytic model of cooperative structure for multi-agent system accomplishing a given task. Usually it is difficult to design controllers for multi-agent systems without a comprehensive knowledge about the system. One of the way to overcome this limitation is to implement an evolutionary approach to design the controllers. This paper introduces the use of a genetic algorithm to discover a fuzzy logic controller with rules that govern emergent co-operative behavior: A modified genetic algorithm was applied to automating the discovery of a fuzzy logic controller jot multi-agents playing a pursuit game. Simulation results indicate that, given the complexity of the problem, an evolutionary approach to and the fuzzy logic controller seems to be promising.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권2호
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pp.147-152
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1999
It is an interesting area in the field of artifical intelligence to find an analytic model of cooperative structure for multiagent system accomplishing a given task. Usually it is difficult to design controllers for multi-agent systems without a comprehensive knowledge about the system. One of the way to overcome this limitation is to implement an evolutionary approach to design the controllers. This paper introduces the use of a genetic algorithm to discover a fuzzy logic controller with rules that govern emergent agents solving a pursuit problem in a continuous world. Simulation results indicate that, given the complexity of the problem, an evolutionary approach to find the fuzzy logic controller seems to be promising.
사람이 생활하는 환경에서 일반적인 휠베이스 이동(Mobility) 방식의 로봇은 장애물에 둘러싸여 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행 제약을 받게 된다. 장애물을 신속하게 회피하려면 회전과정 없이 단순히 좌우 이동만 하면 되는 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성의 이동로봇이 필요하다. 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-Wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어기를 개발한다. 옴니휠을 이용한 이동로봇은 시스템 파라미터의 불확실성(uncertainty)으로 인하여 선형 제어기로는 추적제어가 매우 어려운 상황이다. 그러므로 강인성이 탁월한 퍼지 제어기를 이용한 퍼지 적응 제어 기법을 설계하여 옴니휠 이동 로봇의 추적제어(tracking control) 성능을 높인다. 본 논문에서 제어 대상 시스템의 매개 변수의 불확실성에 강인한 퍼지 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식(system identification)을 이용하여 대상 시스템이 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(Fuzzy Multi-Layered Controller) 시스템을 이용한 적응 제어기법을 제시한다. 고전 적응 제어기와 기존 퍼지 적응 제어기의 문제점을 극복한 퍼지 적응 제어기를 도입하여 강인 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식을 이용하여 대상 시스템의 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(FMLC)를 제시한다.
This paper presents a path planning problem for multi-robot system in the environment with dynamic obstacles. In order to guide the robots move along a collision-free path efficiently and reach the goal position quickly, a navigation method based on fuzzy logic controllers has been developed by using proximity sensors. There are two kinds of fuzzy controllers developed in this work, one is used for obstacle avoidance and the other is used for orientation to the target. Both static and dynamic obstacles are included in the environment and the dynamic obstacles are defined with no type of restriction of direction and velocity. Here, the environment is unknown for all the robots and the robots should detect the surrounding information only by the sensors installed on their bodies. The simulation results show that the proposed method has a positive effectiveness for the path planning problem.
In this paper, we consider multi-objective synthesis of fuzzy controllers for a widely used special class of the Takagi-Sugeno(TS) fuzzy systems. We propose a new fuzzy controller utilizing the strategy of rescaling and show that synthesis of the proposed controllers satisfying multiple design objectives can be reduced to a simple linear matrix inequality(LMI) problem. Finally, an application to an inverted pendulum on a cart is presented to illustrate the validity of the proposed method.
본 논문에서는 공정제어계의 PI제어기의 이득을 동조하는 방법을 다룬다. 산업계에서 사용되고 있는 제어기는 PI형이고, 이의 이득은 숙련조업자에 의하여 시행착오법으로 조정되고 있다. 따라서 제어기의 동조에는 많은 시간과 노력이 소요되며 다중루프를 갖는 공정의 경우에는 동조하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 다루는 퍼지동조기는 아래와 같은 가정하에서 개발되었다. 제어기는 아나로그 PI제어기이고 플랜트의신호는 On-line으로 받지만 동조는 off-line에서 이루어진다. 또한 동조를 위한 특징량을 플랜트로 부터 얻을 수 있어야 한다. 동조 방법은 퍼지논리를 사용하였으며, 개발된 퍼지동조기는 공정의 현재신호와 과거의 상태를 보여주며 동조된 새로운 PI제어기의 이득값을 제시한다. 퍼지동조기는 현장에서 여러실험을 통하여 성능을 검증하였다.
Real and reactive power flows on a transmission line interact inherently. This situation degrades power flow controller performance when independent real and reactive power flow regulation is required. In this study, a quasi multi-pulse interline power flow controller (IPFC), consisting of eight six-pulse voltage source converters (VSC) switched at the fundamental frequency is proposed to control real and reactive power flows dynamically on a transmission line in response to a sequence of set-point changes formed by unit-step reference values. It is shown that the proposed hybrid fuzzy-PI commanded IPFC shows better decoupling performance than the parameter optimized PI controllers with analytically calculated feed-forward gains for decoupling. Comparative simulation studies are carried out on a 4-machine 4-bus test power system through a number of case studies. While only the fuzzy inference of the proposed control scheme has been modeled in MATLAB, the power system, converter power circuit, control and calculation blocks have been simulated in PSCAD/EMTDC by interfacing these two packages on-line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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