본 논문에서는 퍼지 제어 시스템에 사용되는 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시키기 위한 여러가지 알고리즘들 중에서 학습기법에 속하는 퍼지 메타 규칙에 기초한 자기 동조 기법을 사용하여 직류 서보 전동기 제어를 위한 자기 동조 퍼지 논리 제어기를 구현해서, 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 설계와 시뮬레이션 및 실험 결과를 고찰하고, 그 결과를 일반적인 퍼지 논리 제어기의 결과와 비교하여 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 성능을 평가한다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
마이크로제어기의 성능과 기능이 강화되는 반면에, 가격은 점점 낮아져, 다양한 논리기능의 구현이 가능해져, 특히 퍼지논리 제어기의 구현이 매우 보편화되고 있다. 이에 따라 종래의 On-Off 온도제어기로 구현이 어려웠던 다양한 제어기능을 구현함으로써 보다 쾌적하고 전기료를 절약한 절전형 온도제어기의 출현이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 8비트형 마이크로 콘트롤러를 사용한 퍼지논리 제어기의 실용적인 설계를 fyzzyTECH의 상용화된 도구를 사용하여 구현하였다. 이 방법은 종래의 방법에 비해 성능, 가격 및 에너지 절약측면에서 매우 우수한 성능은 발휘하였다.
이동로봇에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 본 논문에서는 미지의 공간에서 효과적으로 장애물을 회피할 수 있는 SFLC(single-input fuzzy logic controller) 기반의 이동로봇의 주행 제어기 설계와 구현을 제안한다. 장애물의 위치와 거리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며, 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지논리시스템 기반의 제어기를 설계하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안한 퍼지제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 장애물을 피하면서 목표지점에 정확히 도착함을 확인하였다. 더욱이 기존의 2-입력 퍼지논리시스템 기반의 제어기로부터 단일 입력을 가지는 단순구조 퍼지논리제어기를 설계할 수 있음도 보였다.
본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.
Type-2 퍼지 논리 시스템은 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템으로부터 확장된 개념으로서 언어적 불확실성에 대한 개념을 부곽시킨다. Type-2 퍼지 논리 시스템의 가장 큰 특징은 멤버쉽 함수에 Footprint Of Uncertainty(FOU)을 사용하여 불확실성을 표현한다. Type-2 퍼지 논리 시스템은 그것의 rule-base 안에서 최소한 한 개 이상의 Type-2 멤버쉽 함수(MF)를 포함한다. Type-2 퍼지 로직 제어기는 MF가 FOU를 포함하여 계산량이 많은 반면에 외란에 대하여 강인한 성격을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 비선형성이 강한 볼빔 시스템에 Type-1과 Type-2 퍼지 로직 제어기를 설계하고 외란에 대하여 견실한 제어기를 보인다.
퍼지논리제어기는 제어 대상 플랜트에 관한 완전한 정보를 필요로하지 않으면서도 우수한 제어 성능을 발휘하는 비선형 제어기이다. 그러나 퍼지논리제어기는 많은 장점에도 불구하고 엄격한 수학적 해석을 요구하는 안정성 분석의 관점에서는 다소의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 퍼지논리제어기를 가지는 전체 폐루프 시스템을 섭동의 성분을 가지는 Lur'e 시스템으로 변형하고, 이를 통하여 퍼지논리제어기의 절대 안정성을 입증하고자 한다. 여기서는 이미 기존의 논문에서 제시한 간단구조 퍼지논리제어기를 대상으로 절대 안정성 해석을 제시한다.
기존의 제어방식 보다 강인성이 우수한 퍼지 논리 제어방식에서 최적화되지 않은 제어규칙을 이용하여, 오프라인 상에서 소속함수 관계와 스케일링 팩터를 유전자알고리즘으로 최적화한 후, 온라인으로 퍼지제어기를 구성하는 제어방식을 제안하였다. 제안한 방식을 단일 링크 매니률레이터의 추종제어에 적용하여 기존 퍼지제어 방식과 비교 검토한 결과 퍼지제어규칙의 수도 감소하고 제어성능도 우수함을 확인하였다.
퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.
본 논문에서는 성능 평가에 의한 자기 학습 구조를 가진 퍼지 제어기를 연구하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 논리에 기초를 두고 있고, 퍼지 논리는 실세계의 근사적이고 불확실한 현상을 기술하는데 효과적이다. 이러한 퍼지 논리의 추론으로 제어를 수행하지만 퍼지 제어기의 중요한 부분인 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 설정하는 것은 쉬운일이 아니다. 이런 문제점을 보완하기 위해 제어 목표값에 도달한 때까지 스스로 제어규칙을 개선하는 자기 학습 제어기를 설계하였다. 본 논문에서 퍼지 제어기의 학습은 평가 기준표(Performance Index)을 이용하여 이루어진다. 퍼지 제어기의 구현은 386PC을 기본으로 하며, D/A변환기, PWM(Pulse Width Modulation) 모터 드라이브 회로 등이 포함된 인터페이스 카드를 제작하여 제어 대상체의 데이터를 처리하였다. 공과 막대기 시스템(Ball and Beam system)을 제어 플렌트로 구현하여 얻은 실험 데이터와 이에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 얻은 데이터를 서로 비교하여서 자기 학습 구조를 갖는 퍼지 제어기의 유용성을 평가하였다. 실험의 결과는 학습 구조가 없는 퍼지 제어기보다 학습 구조를 가진 제어기가 정상상태 도달시간(Settling Time)에서 약 10%정도 빠르게 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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