슬라이딩 모드 제어기의 성능을 향상시키기 위해서 새로운 프로세스 모델의 파라미터 계산을 제안하였다. Camacho가 제안한 방법은 시간 지연항을 1차 Taylor 급수로 근사화하는 과정에서 발생되는 근사 오차에 의한 오버슈트, 정착시간 등에 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 가중치를 고려한 변형된 파데 근사 방법과 이를 토대로 한 새로운 슬라이딩 모드 제어기의 동조 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 프로세스 응답을 복잡한 수치적 과정없이 온라인으로 직접 동조 파라미터를 구할 수 있다.
큰 지연시간을 갖는 고차계 시스템에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 PID 제어기의 동조방법중 한 가지 방법으로써 축소모델을 이용하는 방법이 있다. 이 방법은 큰 지연시간을 갖는 고차계 공정을 SOPTD(Second Order Plus Time Delay Model)로 축소를 하여 SOPTD의 고정된 형태의 모델에 대하여 PID 제어기를 동조하는 방법이다. SOPTD로 모델을 축소하는 방법과 최적화 PID 파라미터를 동조하는 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 최적화 PID 제어구조에 RLSE를 추가하여 실시간으로 축소모델의 계수를 보정해주는 최적화 적응형 PID 제어구조를 제안하였고, 기존의 제어구조보다 우수한 적응성을 가짐을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
연속교반탱크반응기, 담수화 플랜트, 증류탑, pH 중화 프로세스 등을 포함한 많은 산업용 프로세스들은 높은 비선형성과 시변 특성으로 인해 제어가 까다로워 보다 정밀하고 안정된 성능을 가지는 제어기를 설계하려는 많은 노력들이 있어 왔다. 본 논문에서는 기존 연구의 단점을 개선한 CSTR 프로세스의 농도제어용 PID 제어기를 동조하는 문제를 다룬다. 액추에이터 포화 문제를 극복하기 위해 PID 제어기에는 적분기 안티와인드업 피드백 루프가 구성되며, PID 제어기의 파라미터는 전체 제어 프로세스가 만족스러운 설정치 추종 성능을 가지도록 진화연산(EA)에 의해 동조된다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 설정치 추종 성능, 외란 억제 성능과 파라미터 변동에 대한 강인성을 확인한다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 속도를 제어하는데 기존 제어기의 문제점을 해결하고 최적화하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 하이브리드 퍼지 -PID(HFPID) 제어기를 고안하고, 이에 대한 파라미터 설정 방법을 제안한다. 유도전동기의 제어는 지연시간이 길고, 비선형성이 강하며, 부하변동이 잦은 프로세스이기 때문에, 기존의 제어방식으로는 만족할만한 결과를 얻을 수 없다. 제안한 하이브리드 퍼지-PID 제어기는 PID 제어기의 장점인 과도기의 우수성과 퍼지 제어기의 장점인 정상기의 우수성을 퍼지 변수로 결합시켜 설계한다. 이 제어기에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 퍼지 및 PID 파라미터를 설정하다. 그리고 이 제어기를 3상 유도전동기의 속도 제어에 응용한다. 또한 속도오차에 대한 룩업 표를 만들어 온라인 실시간 제어를 가능하게 한다. 이상의 과정을 3상 유도전동기에서 컴퓨터 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과를 비교해 볼 때, 하이브리드 퍼지-PID 제어기는 기존의 제어기 보다 전동기의 속도 및 토크성분 전류 둥의 특성에서 우수한 성능을 보였다.
슬라이딩 모드 제어기(SMC)는 파라미터의 변동과 급격한 외란을 가진 이중 탱크 시스템과 같은 비선형 제어 시스템에 대해 견실성을 갖는 가변구조로써 널리 알려져 있다. 그러나, 이러한 파라미터에 대한 적응 동조 알고리즘은 만족하지 못한다. 그러므로, 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위제어를 하기 위해 슬라이딩 모드에 기반을 둔 실변수 유전 알고리즘(RVEGA SMC)을 시도하였다. SMC의 스위칭 파라미터는 RVEGA에 의해 쉽고, 빠르게 최적화 되었다. 시뮬레이션 결과에서는 제안된 RVEGA SMC에 의해 탱크의 수위가 오버슈트나 정상상태 오차 없이 만족한 제어결과를 보여준다.
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.
이동로봇의 역학 제어기와 퍼지 데드존 보상기가 결합된 제어구조를 제안한다. 데드존 보상이 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 퍼지논리 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 퍼지논리 데드존 보상기를 이동로봇에 시뮬레이션 및 실험함으로써 데드존의 해로운 영향을 줄이는 효과를 보여준다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템의 모델을 동정하기 위해 Information Granulation에 기반한 퍼지추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. Information Granulation은 근접성, 유사성 EH는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM클러스터링에 의한 Information Granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 초기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 초기 파라미터는 PSO 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 제안된 모델은 Box와 jenkins가 사용한 가스로 공정[6]을 모델링하여 기존 퍼지 모델링 방법과 비교 평가한다.
일반적으로 반도체 생산 라인으로부터 생산되는 제품의 수율은 반도체의 가격에 직접적인 영향을 미치는 인자로 고수율의 제품 생산을 위해서는 반도체 생산라인 내부의 공기를 청정하게 할 필요가 있으며 이를 위해 고성능의 필터들이 사용되고 있다. 이러한 필터의 재료는 초극세 섬유로 작업자의 부주의한 조작에 의해 필터 표면에 핀홀(pinhole)둥이 발생하기 쉽다. 이러한 핀홀은 육안으로 관측이 힘들뿐만 아니라 필터의 여과 성능에도 악영향을 미치는 요소로 필터 생산업체에서는 이의 검출 및 보수에 많은 인력이 투입되고 있다. 본 연구에서는 필터 표면에 발생된 핀홀을 검출할 수 있는 자동 테스트 장치를 제안함과 동시에 제안된 테스트 장치의 효율적 운영을 가능케 하는 최적 운전 파라미터를 퍼지 모델링 기법을 이용하여 튜닝하고자 한다.
퍼지논리를 이용한 XY 테이블의 데드존 보상기법을 제안한다. 퍼지논리 함수의 분류특성은 다양한 영역을 가진 데드존에 의해 유발되는 오차를 제거하기 위한 보상기 설계를 가능케 한다. 데드존 보상이 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 퍼지논리 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 퍼지논리 데드존 보상기를 위치 테이블에 실험함으로써 데드존의 해로운 영향을 줄이는 효과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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