비선형의 특성을 갖고 있는 DC 서보 모터의 속도 제어에 퍼지 제어기의 사용을 제안하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 모델로부터 설계되며, 그 퍼지 모델은 시스템의 입출력 데이터로 인식되고 비선형 시스템의 표현에 뛰어난 능력을 갖고 있다. 따라서 퍼지 모델로부터 설계되는 퍼지 제어기는 시스템의 비선형 특성이 잘 반영되어지며 그러한 점은 서보 모터의 속도 제어에 응용한 결과 잘 알 수 있었다. 즉 퍼지 제어기에 비해 고속 제어가 가능해졌으며 정상 리플(ripple)이 감소하였다. 또한 이 퍼지 제어기에서 사용되는 퍼지 집합의 멤버쉽 함수는 간단한 선형 구분 함수이므로 퍼지 제어기도 간략한 형태로 표현되었다
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.
퍼지논리 제어에서 정적인 퍼지규칙은 플랜트나 환경 파라메터의 중대한 변화에 대처할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 지금까지 스스로 조직화하는 퍼지제어 및 신경망에 기초한 뉴로퍼지등의 기법이 도입되었다.그러나 이러한 기존 방법들은 동적으로 변화된 퍼지 규칙이 완전하지 않거나 모순될 수 있음으로 해서 퍼지 제어기를 위험한 상황에 처하게 할수도 있다. 본 논문에서는 예측 신경망을 사용하여 새로운 적응퍼지 제어기법을 제안한다.제안된 퍼지제어기는 비록 제어 플랜트나 환경 파라메터가 변화할지라도 초기의 완전하고 모순되지 않은 퍼지 규칙과 계속해서 학습하는 예측 신경망의 예측에러를 이용하여 제어출력을 안전하게 적응적으로 변화시켜간다. 직류 서보모터의 위치제어문제를 이용하여 실험해본 결과 제안한 방법이 적응면에서 매우 유용함을 보였다.
온실의 환기제어시 외기의 온도와 풍속변화에 보다 유연하게 대처하면서 온도제어성능을 향상시키기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 수립하고 제어실험을 실시하였다. 환기창을 열어 환기 시 온실의 실내온도 변화는 실내외온도차 및 외기 풍속의 세기와 방향에 영향을 받으므로 실내온도 기울기를 퍼지변수의 하나로 취급하여 퍼지변수의 수를 줄였다. 설정온도가 일정할 때 제어오차의 증분은 실내온도 증분과 같으므로, 전건부 퍼지변수는 제어오차(실내온도-설정온도)와 그 증분으로 결정하고, 후건부 퍼지변수는 환기창열음량 증분으로 결정하여 실내온도 하나만의 계측으로 제어출력이 가능한 퍼지제어 알고리즘을 구성하였다. 퍼지변수의 범위는 기초환기실험을 통하여 결정한 후 제어주기 3분을 갖는 실제실험 시 최적 값으로 보정하였다. 전건부 퍼지변수인 제어오차와 제어오차 증분의 최적범위는 각각 목표 제어오차의 3배와 1.5배, 후건부 퍼지변수인 환기창열음량 증분의 최적범위는 최대 열림량의 30%로 나타났다. 최적화한 19개의 퍼지규칙을 적용한 퍼지제어 알고리즘을 개발하고 상대적 성능평가를 위하여 최적 게인을 부여한 PID제어와 비교하였다. 퍼지제어와 PID제어의 실내온도 제어오차는 각각 1.3$^{\circ}C$, 2.2$^{\circ}C$ 미만으로 나타났다. 퍼지제어와 비교하였다. 퍼지제어와 PID제어의 실내온도 제어오차는 각각 1.3$^{\circ}C$, 2.2$^{\circ}C$ 미만으로 나타났다. 퍼지제어는 PID제어에 비해 환기창 적산열음량, 조작회수 및 반전조작회수가 0.4배, 05배 및 0.3배로 적게 나타나 외기풍속과 실내외온도차의 변동에 유연하게 대처하며 환기창의 점진적 여닫음 조작이 가능하고, 조작에너지도 1/2로 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기존의 PID 제어기의 P 부분만을 퍼지 논리제어기로 대체한 퍼지 P+ID 제어기를 제안하였으며. 제안된 퍼지 P+ID 제어기는 단지 하나의 제어파라미터만을 추가하여 기존 PID 제어기를 조절하기 때문에 쉽게 설계 할 수 있으며, PID 제어기의 구조를 유지함으로서 기존 장치의 하드웨어 부분을 수정할 필요가 없다. 또한, 퍼지 P+ID 제어기는 기존 PID 제어기와 비교해서 충분한 안정성을 보여주며, 구조가 단순하고 계산 량이 적어 제어기의 동조시간을 기존의 퍼지 제어기에 비해서 많이 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안된 Fuzzy P+ID 제어기를 BLDC 모터에 적용하여, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 제어기가 기존의 제어기보다 제어성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지신경망 제어기를 이용하여 직류서보 모터의 위치제어를 실행한다. 위치 제어를 위하여 인공지능 제어기중 설계가 간단한 퍼지제어기를 사용한다.그러나 퍼지 제어기 설계시 문제가 되는 삼각 소속함수의 형태를 신경망의 BP학습법을 이용하여 설정한다. 퍼지신경망 제어기의 위치제어 성능을 펑가하기 위하여 특성이 다른 가상 플랜트를 제어시켜 보았다.그리고 실시간 실험으로 퍼지신경망 제어기에 의한 직류서보 모터 위치제어를 실시하였다.
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.
본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어하는 Multi Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve(확장 밸브) 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루어져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 HVAC 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이고 안정적이지 못했다. 본 논문에서는 HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 파열도와 저압을 제어하기 위해, 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Fuzzy 제어기는 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식을 사용하여 제어기를 설계하고, 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 Fuzzy 제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식의 각각의 제어기를 사용한 결과를 비교한다.
본 논문은 에어컨 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어하는 Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. 에어컨 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve(확장 밸브) 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루어져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 에어컨 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이고 안정적이지 못했다. 본 논문에서는 에어컨 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여, Expansion Valve 와 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Fuzzy 제어기는 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식을 사용하여 제어기를 설계하고, 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 Fuzzy 제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식의 각각의 제어기를 사용한 결과를 비교한다.
여러 가지 고급 제어 이론들에 관한 연구가 심도있게 진행되고 있음에도 불구하고 아직까지 산업현장에는 여러가지 변형된 형태의 PID 제어기가 널리 사용되고있다. 이는 PID 제어기 자체가 가진 제어 구조의 단순성, 효율성, 강건성, 그리고 제어 기술자들에 대한 친밀감 등에 기인한다. 또한 요즘 제어 분야에서는 퍼지 이론을 도입하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 퍼지 이론을 사용해서 거의 모든 함수들을 근사화시킬 수 있다는 연구 결과들이 발표되면서 수학적으로 안정성 및 강건성을 명확히 증명하기에 다소 미흡하였던 퍼지 논리 제어에 관한 연구가 활기를 띠고 있다. 본 논문에서는 먼저 간단한 퍼지 제어기로부터 선형 PID 제어기를 유도한다. 그리고 나서 다소 일반적인 경우의 퍼지 제어기를 사용하여 산업 현장에서 가장 널리 사용되고있는 선형PID 제어기를 유도하여 결굴 PID 제어기는 퍼지 제어기의 일종에 불과함을 입증할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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