• 정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.117-127
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• 2001

본 논문에서는 퍼지모델의 최적 입-출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 자율가변구조의 신경망 알고리즘을 제안하였으며 구륜 이동 로봇(WMR : Wheeled Mobile Robot)의 위치, 속도 방향제어를 위한 퍼지-신경망 제어기 설계를 설계하였다. 제안된 알고리즘에서 입-출력 소속함수의 파라미터들을 찾기 위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되며, 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 제어기는 출력술어의 증가를 수행하지 않은 제어기와 경쟁하며. 만약 새롭게 조절되어진 퍼지-신경망 제어기가 경쟁에서 진다면, 그 제어법칙은 소멸한다. 그 반대로 조절된 제어기가 생존한다면, 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력소속함수들에 대한 탐색이 제약조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세 조정이 수행된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.555-565
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• 1999

복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권8호
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• pp.561-570
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• 2004

In this paper, new architectures and comprehensive design methodologies of Genetic Algorithms(GAs) based Genetically optimized Neurofuzzy Networks(GoNFN) are introduced, and a series of numeric experiments are carried out. The proposed GoNFN is based on the rule-based Neurofuzzy Networks(NFN) with the extended structure of the premise and the consequence parts of fuzzy rules being formed within the networks. The premise part of the fuzzy rules are designed by using space partitioning in terms of fuzzy sets defined in individual variables. In the consequence part of the fuzzy rules, three different forms of the regression polynomials such as constant, linear and quadratic are taken into consideration. The structure and parameters of the proposed GoNFN are optimized by GAs. GAs being a global optimization technique determines optimal parameters in a vast search space. But it cannot effectively avoid a large amount of time-consuming iteration because GAs finds optimal parameters by using a given space. To alleviate the problems, the dynamic search-based GAs is introduced to lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. In a nutshell, the objective of this study is to develop a general design methodology o GAs-based GoNFN modeling, come up a logic-based structure of such model and propose a comprehensive evolutionary development environment in which the optimization of the model can be efficiently carried out both at the structural as well as parametric level for overall optimization by utilizing the separate or consecutive tuning technology. To evaluate the performance of the proposed GoNFN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.360-366
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• 2008

퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.77-86
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• 1995

퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.505-508
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• 1997

In this paper, an auto-tuning method for fuzzy controller based on the neural network is presented. The backpropagated error of neural emulator offers the path which reforms the fuzzy controller's membership functions and fuzzy rule, and used for speed control of induction motor. For the torque control method, an indirect vector control scheme with slip calculation is used because of its stable characteristics regardless of speed. Motor input current is regulated by a current controlled voltage source PWM inverter using space voltage vector technique. Also, the scheme of current control fuzzy controller is synchronous reference frame with decoupling term. DSP(TMS320C31) is used to achieve the high speed calculation of the space voltage vector PWM and to build the self-learning fuzz. control algorithm. An IPM is used to simplify hardware design.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.201-203
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• 2007

The paper concerns the successive optimization for structure and parameters of fuzzy inference systems that is based on parallel Genetic Algorithms (PGA) and information data granulation (IG). PGA is multi, population based genetic algorithms, and it is used tu optimize structure and parameters of fuzzy model simultaneously, The granulation is realized with the aid of the C-means clustering. The concept of information granulation was applied to the fuzzy model in order to enhance the abilities of structural optimization. By doing that, we divide the input space to form the premise part of the fuzzy rules and the consequence part of each fuzzy rule is newly' organized based on center points of data group extracted by the C-Means clustering, It concerns the fuzzy model related parameters such as the number of input variables to be used in fuzzy model. a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions according to used variables, and the polynomial type of the consequence part of fuzzy rules, The simultaneous optimization mechanism is explored. It can find optimal values related to structure and parameter of fuzzy model via PGA, the C-means clustering and standard least square method at once. A comparative analysis demonstrates that the Dnmosed algorithm is superior to the conventional methods.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.12-16
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• 2007

Copper-Zinc Oxide를 촉매로 사용하는 메탄올 자열 개질 반응기의 온도제어 연구를 하였다. 반응기 hot-spot에서 1 cm 벗어난 지점의 반응기 내부 온도를 피제어변수로, 공기 유량을 조작변수로 사용하였다. 일차 시간 지연 모델을 얻었으며, 이로부터 IMC-PI 법을 적용하여 제어기 값을 구할 수 있었다. 이 제어기로 100시간 이상 개질 반응기 내부의 온도를 ${\pm}5^{\circ}C$ 내에서 제어할 수 있었다. 촉매활성의 저하로 인한 hot-spot 지점의 변화를 조사하여, 적응 제어의 설계에 이용할 수 있게 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.35-41
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• 2000

This paper describes the design of fuzzy digital PID controller using a simplified indirect inference method. First, the fuzzy digital PID controller is derived from the conventional continuous-time linear digital PID controller,. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete-time fuzzy version of the conventional PID controller, which has the same linear structure, but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability, particularly when the process to be controlled is nonlinear. When the SIIM is applied the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated that the proposed method provides better control performance than the one proposed by D. Misir et al.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2849-2852
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• 1999

This paper describes the fuzzy PD controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy PD controller is derived from the conventional continuous time linear PD controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional PD controller. which has the same linear structure. but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability. particularly when the process to be controlled is nonlinear. As the SIIM is applied, the fuzzy Inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the Proposed method has the capability of the high speed inference and extending the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control Performance of the one Proposed by D. Misir et at. Final)y. we simulated the contour control of the X-Y tables with direct control strategies using the proposed fuzzy PD controller.