• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.504-506
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• 1999

In this paper, we propose a method which control parametric uncertainty systems using PID controller by fuzzy auto tuning. We get the error and the error change rate of plant output correspond to the initial value of parameter using the Ziegler-Nickols tuning and determine the new proportional gain$(K_p)$ and the integral time $(T_i)$ from fuzzy tuner by the error and error change rate of plant output as a membership function of fuzzy theory. The Fuzzy Auto-tuning algorithm for PID controller operate to adapt variable parameter of plant in parametric uncertainty systems. It is shown this method considerably improve the transient response at computer simulation.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.228-231
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• 2000

A hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. The control input for the system in the HFC is a convex combination of the FLC's output in transient state and PlD's output in steady state by a fuzzy variable. The HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance than any other controller. A auto-tuning algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller using genetic algorithms. The algorithms estimates automatical Iy the optimal values of scaling factors, PID parameters and membership function parameters of fuzzy control rules. Especially, in order to auto-tune scaling factors and PID parameters of HFC using GA three kinds of estimation modes are effectively utilized. The HFCs are applied to the second process with time-delay. Computer simulations are conducted at step input and the performances of systems are evaluated and also discussed in ITAE(Integral of the Time multiplied by the Absolute value of Error ) and other ways.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3019-3021
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• 2000

In this paper. a new fuzzy modeling algorithm is proposed : it can express a given unknown system with a small number of fuzzy rules and be easily implemented. This method uses an independent array instead of a lattice form for a premise membership function. For the purpose of getting the initial value of fuzzy rules. the method uses the fuzzy c-means clustering method. To optimally tune the initial fuzzy rule. the DNA coding method is also utilized at same time. Box and Jenkins's gas furnace data is used to illustrate the validity of the proposed algorithm.

• 정보학연구
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• 제5권4호
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• pp.57-64
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• 2002

부품들에 대한 열반응 검증 시스템은 모델링이 없으므로 일반적으로 PID 알고리즘에 의해 제어된다. 그러나 이 알고리즘에 의한 제어는 적절한 제어에 있어서 많은 한계성을 지닌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템에 대한 자율 탐색기능을 갖는 퍼지 알고리즘에 기반 된 제어기를 설계한다. 퍼지 입력소속함수가 설정된 안정영역에 기반 되어 적응되고, 규칙기반이 시스템 반응에 기초되어 변환된다. 추론과 비퍼지화를 통해 계산된 출력값이 시스템 동작에 알맞은 값으로 변환된다. 이러한 조절을 통해 시스템이 불안정 영역으로 이동하는 것을 최소화시킨다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.81-91
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• 1996

본 논문은 퍼지 논리 제어기의 제어 성능을 향상시키는 최적의 COA(Center Of Area) 비퍼지화 방법을 제안한다. 제안한 비퍼지화 방법은 플랜트의 제어를 위해 필요한 확정치(Crisp Value)를 얻기 위해 소속 함수값과 소속함수의 폭을 동시에 이용한다. 주어진 문제에 가장 최적인 소속 함수의 폭은 유전자 알고리즘에 의해 자동적으로 결정된다. 제안한 비퍼지화 방법을 트럭 후진(Truck backer-upper) 제어 문제에 적용하여 얻어진 시뮬레이션 결과로부터 소속 함수만을 고려한 기존의 COA 비퍼지화 방법보다 평균 주행거리 면에서 20% 이상 짧아짐을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.188-193
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• 2000

본 논문에서는 플랜트를 위한 규칙수가 줄어든 뉴로-퍼지 모델을 얻기 위한 접근을 제안한다. 뉴로-퍼지 네트워크는 가우시안 소속함수를 가진 RBF(Radial Basis Function) 네트워크들로 구성되고 오차 역전파 학습 알고리듬에 의해 학습된다. 러프 집합 이론에서 의존도는 규칙들으 줄이는데 사용된다. 모델에서 각 규칙이 조건 소속함수 값과 플랜트의 출력 값 사이의 의온도는 플랜트를 동정하기 위하여 규칙이 얼마나 많은 공헌을 하는가를 알 수 있도록 한다. 줄어든 모델은 원래의 것으로써 동일한 성능을 유지하는 동안 선택 알고리듬은 복잡성과 구조의 잉여성을 최소화할 수 있다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권12호
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• pp.85-98
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.246-251
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• 2001

본 연구에서는 성공적인 전자상거래시스템 관리를 위하여 지능적 검색 에이전트 모델을 제안했다. 퍼지 이론은 모호한 키워드 조건에서 시스템이 검색을 수행해야 할 경우에 매우 유용한 방법이다. 따라서, 퍼지 이론을 이용하여 고객의 모호한 검색어를 효과적으로 처리할 수 있는 모델을 제안했다. 이를 통해, 다른 크리스프한 검색어 환경에서의 시스템에 비해 상대적으로 적합한 결과를 도출할 수 있음을 확인했다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1230-1233
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• 1993

Numerical solution of inverse problem of Takagi-Sugeno fuzzy model is proposed. The method is located on the application of numerical optimization to the fuzzy model. Steepest descent method is used for the numerical optimization. We use the linear approximation of fuzzy model, called pseudo first order approximation, by fixing the membership value on the neighborhood of the corresponding input. It is introduced in order to reduce the difficulty of optimization process. The efficiency of this method is shown by a numerical experiment.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1177-1180
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• 1993

In this paper, a fuzzy-neural interpolating network is proposed to efficiently approximate a nonlinear function. Specifically, basis functions are first constructed by Fuzzy Membership Function based Neural Networks (FMFNN). And the fuzzy similarity, which is defined as the degree of matching between actual output value and the output of each basis function, is employed to determine initial weighting of the proposed network. Then the weightings are updated in such a way that square of the error is minimized. To show the capability of function approximation of the proposed fuzzy-neural interpolating network, a numerical example is illustrated.