최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중음향 통신(underwater acoustic communication)에 기반한 이종 해양로봇의 협력제어(coordinated control)를 위한 경로 계획 및 추종(path planning and following) 시스템은 다음의 문제점을 가지고 있다. 즉, 수상 및 수중로봇은 기동 특성이 상이하며, 수중로봇은 더욱 효과적인 운용이 요구되며, 음파의 전달 손실(Transmission Loss : TL)로 통신 거리 제한을 가지며, 음파의 도플러 변형(Doppler distortion)으로 통신 오류를 갖는다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 시스템 모델링에 기초하여 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 경로 계획 및 추종 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 수상로봇의 기동에 따른 수중로봇의 경로 계획 및 추종이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 제기된 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.
This thesis develops a fuzzy-PID control algorithm for control the filament winding tension. It is developed by applying classical PID control technique to a fuzzy logic controller. It is composed of a fuzzy-PI controller and a fuzzy-D controller. The fuzzy-PI controller uses error and integrated error as inputs, and the fuzzy-D controller uses derivative of error as input. The fuzzy-PI controller uses Takagi-Sugeno fuzzy inference system, and the fuzzy-D controller uses Mamdani fuzzy inference system. The fuzzy rule base for the fuzzy-PI controller is designed using 19 rules, and the fuzzy rule base for the fuzzy-D controller is designed using 5 rules. A test-bed is set-up for verifying the effectiveness of the developing control algorithm in control the filament winding tension. It is composed of a mandrel, a carriage, a force sensor, a driving roller, nip rollers, a creel, and a real-time control system. Nip rollers apply a vertical force to a filament, and the driving roller drives it. The real-time control system is developed by using MATLAB/xPC Target. First, experiments for showing the inherent problems of an open-loop control scheme in a filament winding are performed. Then, experiments for showing the robustness of the developing fuzzy-PID control algorithm are performed under various working conditions occurring in a filament winding such as mandrel rotating speed change, carriage traversing, spool radius change, and reference input change.
Many studies on dynamic positioning control algorithms using fixed feedback gains have been carried out to improve station keeping performance of dynamically positioned vessels. However, the control algorithms have disadvantages in that it can not cope with changes in environmental disturbances and response characteristics of vessels motion in real time. In this paper, the Fuzzy Gain Scheduling - PID(FGS - PID) control algorithm that can tune PID gains in real time was proposed. The FGS - PID controller that consists of fuzzy system and a PID controller uses weighted values of PID gains from fuzzy system and fixed PID gains from Ziegler - Nichols method to tune final PID gains in real time. Firstly, FGS - PID controller, control allocation algorithm, FPSO and environmental disturbances were modeled using Matlab/Simulink to evaluate station keeping performance of the proposed control algorithm. In addition, simulations that keep positions and a heading angle of vessel with wind, wave, current disturbances were carried out. From simulation results, the FGS - PID controller was confirmed to have better performances of keeping positions and a heading angle and consuming power than those of the PID controller. As a consequence, the proposed FGS - PID controller in this paper was validated to have more effectiveness to keep position and heading angle than that of PID controller.
본 논문에서는 유도전동기의 벡터제어를 위한 ANN 센서리스 제어와 속도제어를 위한 AFLC를 제안하였다. AFLC 설계는 적응 메카니즘을 통해 퍼지 룰 베이스의 수정자를 갱신하여 실행할 수 있고 유도 전동기의 속도 추정을 위한 ANN 센서리스 제어는 BPA를 통해 수행하였다. 유도전동기의 지령속도와 실제속도는 BPA를 통해 그 오차를 줄일 수 있고, 이러한 알고리즘은 다른 전동기 드라이브에 적용이 용이하다. 본 논문에서 제시한 AFLC 및 ANN 제어의 응답특성을 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 마이컴(PIC16C74)과 Tabu 탐색법 및 지능기법(퍼지 및 신경회로망)을 이용하여 고정밀 제어 및 강인한 제어 성능을 가지는 초소형 DC 모터용 지능형 제어기를 개발하였다. 이를 위해 마이컴(PIC16C74)를 이용한 지능형 제어 알고리즘을 개발하고, 초소형 DC 모터용 드라이브 회로 설계 및 제작하였다. 개발한 초소형 DC 모터 지능형 제어기는 디지털 자동 용접캐리지에 적용할 예정이며, 다른 응용 분야로써는 자동배수장치, 반도체 분야, 산업용 로봇 분야 및 조립자동화 시스템 분야 등에 사용되는 구동모터에 적용함으로서 정밀도와 외부의 잡음에 대한 영향을 경감시켜 안정성과 효율향상 및 에너지절약이 가능할 것이다.
Condensing gas boiler units may make a big role for the reduction of energy consumption in heating industries. In order to decrease the energy consumption of a boiler unit, the effective operation is necessary. In this study, the supply water temperature algorithm of a condensing gas boiler was developed. This includes the setpoint algorithm and the control algorithm of the supply water temperature. The setpoint algorithm was developed by the fuzzy logic and the control algorithm was developed by the proportional integral algorithm. In order to analyse the performance of the supply water temperature algorithm, the dynamic model of a condensing gas boiler system was used. Simulation results showed that the supply water temperature algorithm developed for this study may be practically applied for the control of the condensing gas boiler.
아웃리거 시스템은 지진이나 풍하중에 의한 동적 응답을 줄이기 위하여 고층 건물의 횡방향 강성을 증가시키는데 널리 사용되고 있다. 풍하중과 지진하중의 동적 특성은 매우 다르기 때문에 스마트 진동 제어 시스템이 아웃리거 시스템과 함께 사용된다면 두 가지 동적 하중에 대해서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 멀티 해저드 적응형 스마트 구조 제어 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템을 개발하기 위하여 MR 댐퍼를 사용하였다. 수치 해석을 위해 미국에 있는 LA, 찰스턴, 앵커리지의 세 도시에 대한 멀티 해저드 지진하중과 풍하중을 생성하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템의 최적 설계를 위하여 MR 댐퍼 용량에 대한 파라메터 연구를 수행하였다. 유전자 알고리즘으로 최적화된 퍼지 논리 제어기를 이용하여 스마트 제어 알고리즘을 개발하였다. 해석결과를 통하여 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 적응형 스마트 구조제어 시스템이 풍하중과 지진하중의 멀티 해저드에 대해서 우수한 제어성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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