본 논문에서는 연료유량이 제어 수단인 터보제트 엔진에 대해 압축기의 서지를 방지하면서 가속시간을 줄일 수 있는 제어기를 제안하였다. 퍼지이론과 PI+D 제어 알고리즘을 적용하는 터보제트 엔진 제어기를 설계하였고 Mamdani의 추론법을 적용하여 추론하고, 비퍼지화는 무게 중심법을 사용하였다. 퍼지추론 결과는 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력으로 사용되고, 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. MATLAB을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어기의 성능을 입증하였다.
Fuzzy controllers have been successfully applied to many cases to which conventional control algorithms are difficult to be applied. Even though the representations and the processings of data and information in the fuzzy controller are quite different from those in other control algorithms, the information processing operation that it caries out is basically a function ∫: $A{\subset}R^n{\to}R^m$, from a bounded subset A of an n-dimensional Euclidean space to a bounded subset f[A] of an m-dimensional Euclidean space, where n and m are the number of measured states and the number of control inputs of the controlled system, respectively. Under the assumptions of Mamdani's direct reasoning method and C.O.G.(center of gravity) defuzzification method, the fuzzy controllers are proven to perform the mapping of any given functions f with appropriately defined fuzzy sets. The mapping capabilities of fuzzy controllers are analyzed in detail for two cases, ∫: $R^{1}{\to}R^{1}$ and g: $R^{2}{\to}R^{1}$. Also, it will be shown that the results can be extended to multiple dimensional cases.
본 논문에서는 H.263 부호기에서 적정 화질과 일정한 전송율을 유지하는 양자화 변수 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안하였다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani 방법을 이용하며, 역퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 움직임 벡터에 따른 시간적 특성을 추정할 때 공간영역에서 분산과 엔트로피는 시각적 특성과 상관관계가 있다. 따라서 퍼지 입력변수로 영상의 분산값, 엔트로피 및 움직임 벡터를 이용하였다. 퍼지 소속함수를 유도하고, 시각적 특성에 적합한 퍼지감도를 결정하였으며, FAM 뱅크를 설계하였다. 실제 동영상 압축에 퍼지 규칙을 적용하였으며, 퍼지 양자화를 이용하여 효율적인 율제어와 최적의 비트할당 및 주관적 화질 특성이 유지되는 결과를 얻었다.
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.
학습자에 대한 학습능력의 평가는 진단평가, 형성평가와 총괄평가 단계로 구분할 수 있다. 이러한 단계적 평가는 학습자의 사전 학습 준비상태부터 학습 과정의 충실성 및 학습 결과까지를 종합적으로 판단할 수 있는 기준이 된다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 각 단계의 평가를 모두 고려한 종합학습평가 방법을 제안하였다. 학습 수행능력에 대한 객관적인 평가를 위하여 각 평가 단계별로 가중치를 부여하였고, 진단, 형성 및 총괄 평가에 대한 퍼지추론에서 획득한 비퍼지화 값을 최종평가의 소속함수 구간으로 적용하였다. 그 결과 객관성을 보장할 수 있는 명확한 추론을 수행할 수 있었으며, 종합적인 학습평가 방법의 타당성을 보였다.
기동 시나 갑작스런 토크명령 변동에 빠른 토크응답 특성을 갖는 퍼지 논리 제어기를 이용한 농형 유도 전동기의 직접 토크제어 방식을 제안하였다. 퍼지 제어 알고리즘은 기존의 DSC(Direct Self Controller) 제어 원리를 기저로 하여 제안하였으며 퍼지 추론 및 비 퍼지화를 거쳐 수행된다. 유도전동기의 자속과 토크는 광범위한 속도 영역에서 비 간섭 및 우수한 동특성을 갖는 회전자 자속 기준 동특성 모델을 사용하였다. 실험 결과 제시한 퍼지 제어 알고리즘은 우수한 동특성 및 적응적 특성을 갖으며 전동기 변수와 동작 조건의 변동에 민감하지 않고 강인하다.
본 논문에서는 철도 시스템에서 안전무결성수준 평가를 위한 다단계 퍼지 리스크 그래프를 제안한다. 본 모델은 입력변수의 모호함과 주관적 전문가 판단의 단점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 다단계 퍼지 리스크 그래프 모델은 2단계로 구성된다. 본 논문에서는 첫 번째 퍼지화를 위한 상세 입력 변수가 제안되고 첫 번째 단계에서 퍼지 이론을 적용하여 기존의 리스크 그래프 입력 변수인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율을 산정한다. 퍼지 추론 및 역퍼지화 결과 2단계에서 적용할 입력변수가 도출된다. 두 번째 단계에서는 식별된 해당 해저드에 대하여 안전 무결성 수준과 허용 해저드율을 산정하여 안전 요구사항을 수립한다. 또한 다단계 퍼지 리스크 그래프 모델을 검증하기 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 건널목 시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교하여 모델을 검증하였으며, 철도 분야의 초기 개념 설계 단계 안전성 요구사항을 수립 시 적용할 수 있다.
본 논문에서는 미지의 공간에서 장애물 검출시 스스로 회피를 계획하고 임무를 수행할 수 있는 자율주행 로봇의 주행 알고리즘을 퍼지제어기를 이용하여 설계하였다 장애물의 위치 와 거 리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지 제어기를 사용하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 제어규칙은 각 바퀴 49개, 추론법은 간략화 된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심 법을 사용하였다. 제안한 회피 알고리즘과 퍼지 제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거 한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 목적지점에 정확히 도착함과 주행 중 인식한 장애물을 효과적으로 회피함을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권8호
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pp.1299-1312
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2004
This paper suggests the simple form of a fuzzy PID controller and describes the design principle, tracking performance, stability analysis and changes of parameters of a suggested fuzzy PID controller. A fuzzy PID controller is derived from the design procedure of fuzzy control. It is well known that a fuzzy PID controller has a simple structure of the conventional PID controller but posses its self-tuning control capability and the gains of a fuzzy PID controller become nonlinear functions of the inputs. Nonlinear calculation during fuzzification, defuzzification and the fuzzy inference require more time in computation. To increase the applicability of a fuzzy PID controller to digital computer, a simple form of a fuzzy PID controller is introduced by the backward difference mapping and the analysis of the fuzzy input space. To guarantee the BIBO stability of a suggested fuzzy PID controller, ‘small gain theorem’ which proves the BIBO stability of a fuzzy PI and a fuzzy PD controller is used. After a detailed stability analysis using ‘small gain theorem’, from which a simple and practical method to decide the parameters of a fuzzy PID controller is derived. Through the computer simulations for the linear and nonlinear plants, the performance of a suggested fuzzy PID controller will be assured and the variation of the gains of a fuzzy PID controller will be investigated.
This paper proposes the use of fuzzy applications to a 4-machine and 10-bus system to check stability in open conditions. Fuzzy controllers and the excitation of a synchronous generator are added. Power system stabilizers (PSSs) are added to the excitation system to enhance damping during low frequency oscillations. A fuzzy logic power system stabilizer (PSS) for stability enhancement of a multi-machine power system is also presented. To attain stability enhancement, speed deviation ($\Delta\omega$) and acceleration ($\Delta\varpi$) of the Kota Thermal synchronous generator rotor are taken as inputs to the fuzzy logic controller. These variables have significant effects on the damping of generator shaft mechanical oscillations. The stabilizing signals are computed using fuzzy membership functions that are dependent on these variables. The performance of the fuzzy logic PSS is compared with the open power system, after which the simulations are tested under different operating conditions and changes in reference voltage. The simulation results are quite encouraging and satisfactory. Similarly, the system is tested for the different defuzzification methods, and based on the results, the centroid method elicits the best possible system response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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