A fuzzy dynamic learning controller is proposed and applied to control of time delayed, non-linear and unstable chemical processes. The proposed fuzzy dynamic learning controller can self-adjust its fuzzy control rules using the external dynamic information from the process during on-line control and it can create th,, new fuzzy control rules autonomously using its learning capability from past control trends. The proposed controller shows better performance than the conventional fuzzy logic controller and the fuzzy self organizing controller.
본 논문에서는 새로운 방법의 Fuzzy PID 제어기를 제안한다. 우선 절대형 디지털 PID 제어기에서 두 가지 문제점이 있다. 첫째는 매 제어 주기마다 많은 데이터의 합을 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요되고, 둘째는 이 계산을 위해 이전의 모든 데이터를 보관하고 있어야 되기 때문에 메모리가 많이 필요한 문제점이 있다. 위의 문제점을 개선하기 위해 속도형 디지털 PID 제어기를 사용한다. 제안한 제어기에서는 PID 제어기의 목표 값과 현재 출력 값의 차인 크리스퍼(crisp) 출력 오차를 그대로 사용하지 않고 퍼지추론의 단계는 가지면서 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위에 의해 도식화된 영역에서 삼각형 무게 중심법으로 비퍼지화된 비선형 출력 값을 PID 계수에 인가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권8호
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pp.1246-1253
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2009
논문은 서보계에 퍼지제어를 위하여 퍼지 $\alpha$-레벨 집합 분해에 기초하한 퍼지추론 계산식이 유도 되었다. 유도한 계산식에 기초한 PI+PD형 퍼지 제어기는 퍼지 추론에서 비퍼지화까지 일체형으로 구성되어 PWM 조작량 u를 발생하는 퍼지 로직 회로가 제안되었다. 시뮬레이션에 의해 퍼지추론의 $\alpha$-레벨의 효과가 검토되어 직류 서보계의 퍼지제어에서 $\alpha$-레벨 양자화수는 4단계이면 충분한 것을 알 수 있다. 제안한 하드웨어 퍼지제어기는 직류 서보계의 위치제어에 시뮬레이션과 실험이 성공적으로 행할 수 있었다.
본 연구에서는 최근 많은 관심이 되고 이는 퍼지제어 알고리즘을 이용하여 유도 전동기 가변속 운전을 실현하였다. 퍼지 제어기는 전문가의 지식이나 경험에 기초로 하여 설계되기 때문에 안전한 제어 성능을 기대하기는 어렵다. 따라서, 견실한 퍼지 제어기 설계를 위하여 최적스케일 팩터 선정법을 제안하였다. 실험 결과, 퍼지 제어기의 제어 성능 및 외란 특성이 종래의 PI제어기에 비하여 우수함을 입증하였다.
본 논문은 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위한 적응 퍼지-뉴로 제어기를 제시한다. 이 알고리즘의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용하는 퍼지-신경회로망 제어기에 기초한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기는 신경회로망의 학습패턴과 같은 퍼지 룰을 사용하고 또한 지령값과 실제값 사이의 오차를 최소화하기 위하여 신경회로망의 뉴런사이의 하중을 역전파 알고리즘 방법을 사용하여 조절한다. 적응 기준 모델 설계는 기준모델의 출력과 전동기 속도 사이의 오차와 오차 변화분을 기초로 한 퍼지 로직에 의하여 실행되는 적응 메카니즘을 제시한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에 대한 분석으로 평가한다. 제안한 제어시스템의 실험 결과는 고성능과 파리미터 변동과 정상상태 정확성, 순시응답의 강인성을 가진다.
BGA 또는 SMD 형태를 갖는 반도체 칩을 인쇄회로 기판에 장착/제거 등의 수리작업에 사용되는 리워크 시스템은 작업 대상물의 손상을 줄이기 위해 열풍 토출구의 온도를 정밀하게 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 비선형 시스템인 리워크 시스템의 열풍 온도 제어를 위해 TSK 퍼지 규칙으로 구성되는 퍼지 PID 제어기 설계 방법을 제시한다. 먼저 제안하는 제어기의 설계 알고리즘을 제시하고, 리워크 시스템에 적용하여 제어기를 설계하는 과정을 보인다. 제안한 제어기의 성능을 확인하기 위하여 온도 제어를 실험한 결과, 제안 방법의 최소자승오차는 9.44로서 일반적으로 사용하는 PID 제어기를 사용한 경우의 오차인 15.88보다 설정온도에 잘 수렴함을 보였다.
기존의 대부분의 퍼지 제어기는 퍼지 추론시 [0, 1]의 소속도를 갖는 퍼지 소속함수들의 실수연산으로 인하여 연산수행 속도가 저하되는 문제를 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기 위한 새로운 퍼지연산 기법으로 실수 값을 갖는 퍼지 소속함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑시켜 정수형 퍼지 소속 함수값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있는 고속 퍼지제어기를 제안한다. 또한 퍼지 제어시스템 설계시에 퍼지 입출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다
A solution to the problem of robot manipulator tracking of a smoothly moving object is given. It is shown that fuzzy prediction rule, fuzzy control can compensate the adverse effects of noise, time delay, unknown object trajectory, and robot modeling uncertainty. Simulations show that the fuzzy logic control results in acceptable precision,
본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 대해 Particle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 이용하여 최적화된 Multi-Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi-Fuzzy 제어기를 설계한다. 그리고 최적화 알고리즘 중 하나인 사회적인 행동양식을 기반한 PSO 알고리즘을 이용하여 설계된 Multi-Fuzzy 제어기를 최적화한다. 시뮬레이션의 결과 비교를 통해, 대표적인 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용한 최적화된 제어기와 제안한 PSO 알고리즘을 이용한 최적화된 제어기의 성능을 평가한다.
This paper presents a Petri net approach for the control and monitoring of discrete event system. The proposed model is fuzzy Petri nets based on the fuzzy logic with Petri nets and the hierarchy concept. Fuzzy Petri nets have been used to model the imprecise situations which can arise within automated manufacturing system, and also the hierarchy concept allow to handle the refinement of places and transition in Petri nets model. These will form the foundation of a simulator-tool with manipulation interface for application of fuzzy Petri nets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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