본 논문은 차량의 엔진을 컴퓨터를 이용하여 모델링하고, 이를 본 논문에서 설계한 Fuzzy-PID 제어기로 성능을 평가하는 것으로서, 차량의 정속주행 특성을 Fuzzy-PID제어기를 이용하여 시뮬레이션 한다. 차량의 엔진모델은 MATLAB-Simulink를 이용하여 설계하고, PID의 각 파라메터값은 Fuzzy 제어기를 이용하여 자동 추정하는 형태로 구성한다. 차량의 시뮬레이션은 직선주로상에서 이루어지고, 이를 퍼지 제어기, 그리고 PID 제어기와 비교 분석해 보았다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권4호
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pp.415-424
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2002
In this paper, a robust fuzzy precompensated PID controller using immune algorithm for load frequency control of 2-area power system is proposed. Here, a fuzzy precompensated PID controller is designed as a fuzzy logic based precompensation approach for PID controller. This scheme is easily implemented by adding a fuzzy precompensator to an existing PID controller. We optimize the fuzzy precompensator with an immune algorithm for complementing the demerit such as the difficulty of the component selection of fuzzy controller, namely, scaling factor, membership function and fuzzy rules. Simulation results show that the proposed robust load frequency controller can achieve good performance even in the presence of generation rate constraints.
본 연구에서는 졸음운전 방지를 위한 방법으로 기존의 3단계 경고음법과 fuzzy logic을 이용한 가성도 측정 및 제어법을 시뮬레이션으로 비교 및 분석하였다. 각성상태를 제어하는 방법으로 사용되었던 기존의 각성제어지표는 실 차에는 사용될 경우 효과적이지 못하므로 각성상태에 따른 영역별 Nz와 IRI의 상관분포도를 분석하여 기존의 각성제어지표를 수정하였다. Fuzzy 추론으로는 Sugeno의 방법을 사용하였고 멤버쉽함수와 제어규칙 베이스는 수정된 각성제어지표로부터 결정하였다. 시뮬레이션 결과 60이하의 IRI가 발생되는 경우, Nz의 변화에 따라 두 제어방법 모두 small, medium, big의 경고음이 발생되었으나 3단계 경고음법은 다음 단계의 발생영역이 될 때까지 같은 출력만을 발생한다. 그러나 퍼지추론의 출력은 피검자의 각성수준의 변화에 잘 추종하여 변화되었으므로 3단계 경고음법의 문제점을 해겨할 수 있었고 더욱이 퍼지 추론의 출력과 Nz와의 상관계수(r=0.99)가 매우 높았으므로, 실제 운전시 퍼지추론 방법을 이용한 각성도 평가 및 제어에 적용할 경우 3단계 경고음법 보다 효과적일 것으로 기대된다.
본 논문은 벡터로 제어되는 유도전동기 드라이브를 위하여 퍼지논리에 기초한 속도 및 자속제어기의 적응제어를 제시한다. 적응 메카니즘에서 제시된 모델기준 적응방법은 전동기의 속도와 기준모델의 출력 사이에서 측정한 오차와 오차의 변화에 의하여 퍼지논리를 수행한다. MIRAC(Model Reference Adaptive Control) 퍼지제어기는 다양한 동작조건을 위하여 시뮬레이션에 의해 평가한다. 제시한 MIRAC 퍼지제어기의 타당성은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 성능 결과로 입증한다.
DC 모터는 브러시 구조가 있는 DC 모터와 브러시 구조가 없는 BLDC(Brushless DC) 모터로 분류된다. BLDC 모터는 DC 모터의 브러시가 없이 정류를 전자적으로 수행하는 모터로 BLDC 모터의 속도제어를 대표하는 것은 PI 제어이다. PI 제어기를 이용한 속도제어는 정상상태에 도달하는 응답 특성이 느리다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 정상 상태까지 도달하는 시간이 짧고 비선형 제어에도 쉽게 제어가 가능한 FLC(Fuzzy Logic Controller)를 이용해 전압을 가감하는 방식의 전압 제어 속도 제어기 제안하였다. 제시한 퍼지 속도 제어기의 타당성과 유용성은 MATLAB 프로그램의 Simulink를 통해 모의실험으로 입증하였다. 모의실험은 기준 속도를 500rpm, 800rpm, 1500rpm의 3가지 경우로 각각 PI 제어기와 제안한 퍼지 속도 제어기를 실험하였다. 실험 결과 제안한 퍼지 속도 제어기가 30% 정도 개선된 정상 상태 속도 응답 특성을 보이며 PI 제어기에 비해서 빠른 속도 응답 특성을 갖고 있음을 입증하였다.
In general, the fusion of neural network and fuzzy logic theory is based on the fact that neural network and fuzzy logic theory have the common properties that 1) the activation function of a neuron is similar to the membership function of fuzzy variable, and 2) the functions of summation and products of neural network are similar to the Max-Min operator of fuzzy logics. In this paper, a fuzzy-neural network will be proposed and a force controller of the robot gripper, utilizing the fuzzy-neural network, will be presented. The effectiveness of the proposed strategy will be demonstrated by computer simulation.
This paper proposes fuzzy control algorithms for a DC moter speed control. The proposed algorithms are constructed by the fuzzy controller and the fuzzy compensator. The fuzzy compensator used to overcome rapidly the effects caused by the disturbance and is mounted outside of the closed loop of the fuzzy controller. The fuzzy control rules are established from human operator experience and basic engineering knowledge about the process dynamics. Simulation results show that the proposed algorithms compensate for parameter variation and disturbance.
This paper proposes an algorithm of fuzzy model modification which improves fuzzy relation matrix for multi-input/single output dynamic systems. Zadeh's possibility distribution plays an important role in the proposed algorithm and in the use of fuzzy models which are constructed by the proposed algorithm. The required computer capacity and time for implementing the proposed algorithm and resulting models are significantly reduced by introducing the concept of the referential fuzzy sets. A nonlinear system is given to show that the proposed algorithm can provide the fuzzy model with satisfactory accuracy.
지진하중을 받는 구조물의 능동제어를 위한 퍼지관리제어기법(fuzzy supervisory control technique)에 관하여 연구하였다. 제시하는 제어기법은, 구조물에 발생하는 변위 및 속도 등의 정보를 이용하여 퍼지추론과정을 거쳐서 구조물의 상태를 파악함으로써 기설계된 제어이득들을 실시간으로 관리 및 조정한다. 알고리즘의 검증을 위하여 지진하중을 받는 3자유도 구조물에 대하여 수치모사를 수행하여 정적이득을 갖는 LQR제어기와 비교하였으며, 해석결과 제시한 제어기는 지진응답의 제어에 매우 효과적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 유전 알고리즘을 사용하여 불확실한 플랜트에 대한 근사적 퍼지 소속함수를 얻은 후, 퍼지-신경망 제어기의 적응학습에 의해 최적의 퍼지 소속함수를 조정할 수 있는 제어구조를 제안하였다. 제안된 제어기를 사용했을 때의 효율성과 정확성을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어 실험을 통해 GA-Fuzzy 제어기를 사용했을 때와 비교분석 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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