• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.615-620
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• 2015

본 논문에서는 화력발전소 보일러-터빈 제어시스템의 고장검출 시스템을 설계한다. 이를 위하여 보일러-터빈의 비선형 동특성을 측정 가능한 시변 파라메터를 갖는 T-S 퍼지시스템으로 나타내고 관측기 기반의 고장검출 필터를 사용하여 오차발생기를 설계한다. 고장발생 측정기를 식별하기 위하여 고장검출 필터 출구에 근사적인 역시스템을 연결하였다. 제시한 방법의 효용성을 컴퓨터 모의실험을 통하여 입증한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제49권6호
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• pp.701-711
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• 2023

In order to fully reflect variation characteristics of composite concrete dam health state, the monitoring data is applied to diagnose composite concrete dam health state. Composite concrete dam lesion development to wreckage is a precursor, and its health status can be judged. The monitoring data are generally non-linear and unsteady time series, which contain chaotic information that cannot be characterized. Thus, it could generate huge influence for the construction of monitoring models and the formulation of corresponding health diagnostic indicators. This multi-scale diagnosis process is from point to whole. Chaotic characteristics are often contained in the monitoring data. If chaotic characteristics could be extracted for reflecting concrete dam health state and the corresponding diagnostic indicators will be formulated, the theory and method of diagnosing concrete dam health state can be huge improved. Therefore, the chaotic characteristics of monitoring data are considered. And, the extracting method of the chaotic components is studied from monitoring data based on fuzzy dynamic cross-correlation factor method. Finally, a method is proposed for formulating composite concrete dam health state indicators. This method can effectively distinguish chaotic systems from deterministic systems and reflect the health state of concrete dam in service.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.56-64
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• 1999

본 논문에서는 연속 어핀 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템의 안정도를 판정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최근 각광을 받고 있는 선형 행렬 부등식이라는 컨벡스 최적화 기법을 이용하여 쉽게 구현할 수 있다. 우선 어핀 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템이 안정하도록 되는 조건을 유도하고 이를 선형 행렬 부등식의 형태로 변형하고 수치적 접근방식을 제안한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 확인한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.185-190
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• 2007

최근 반도체 및 디스플레이 산업 등에서 초정밀 가공, 측정 등이 필요함에 따라, 외란과 내부 진동을 차단하는 방진 시스템에 대한 연구가 활성화 되고 있다. 기존에 소개된 여러 방진 시스템 중에서 가장 많이 연구되는 공기스프링은 압축 공기를 이용하여 큰 하중을 지지할 수 있으면서 상대적으로 낮은 강성으로 낮은 고유진동수를 유지할 수 있다. 본 연구는 기존의 레벨링 밸브를 이용한 수동 방진 시스템을 분석하여 이를 개선하고 능동 방진 시스템을 설계한다. 공기의 비선형 특성에 기인하는 복잡한 비선형 시스템 제어에 PID 제어기 보다 유리한 퍼지 제어기를 설계하였고, 실험과 해석을 비교하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권1호
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• pp.29-38
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• 2010

An ElectroMagnetic Actuator (EMA) is designed and assessed numerically and experimentally. The EMA has the advantage to be without contact with the structure so it could be applied to light and small mechanism. Nevertheless, the open-loop instability and the nonlinear dynamic behavior with respect to the excitation frequency could limit its application field. The EMA is designed and dimensioned as a function of the experimental structure to be controlled. An inverse model of the EMA is proposed in order to implement a linear action block for the used frequency range. The control strategy is a fuzzy controller with displacements and velocities as inputs. A fuzzy controller of Takagi-Sugeno type is used. The air gap is estimated by using a modal approximation of the displacements issued from all measurements. Several configurations of control are assessed by using numerical simulations. The block diagram used for numerical simulations is implemented under Dspace$^{(R)}$ environment. The implemented controller was tested experimentally in the context of impact perturbations. The results obtained show the effectiveness of the developed procedures and the robustness of the implemented control.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2762-2764
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• 2001

In this study, we introduce and investigate a class of dynamic perceptron architectures, discuss a comprehensive design methodology and carry out a series of numeric experiments. The proposed dynamic perceptron architectures are called as Polynomial Neural Networks(PNN). PNN is a flexible neural architecture whose topology is developed through learning. In particular, the number of layers of the PNN is not fixed in advance but is generated on the fly. In this sense, PNN is a self-organizing network. PNN has two kinds of networks, Polynomial Neuron(FPN)-based and Fuzzy Polynomial Neuron(FPN)-based networks, according to a polynomial structure. The essence of the design procedure of PN-based Self-organizing Polynomial Neural Networks(SOPNN) dwells on the Group Method of Data Handling (GMDH) [1]. Each node of the SOPNN exhibits a high level of flexibility and realizes a polynomial type of mapping (linear, quadratic, and cubic) between input and output variables. FPN-based SOPNN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. Simulations involve a series of synthetic as well as experimental data used across various neurofuzzy systems. A detailed comparative analysis is included as well.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.130-135
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• 2004

본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.372-377
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• 2011

본 논문에서는 하이브리드 자기베어링 시스템의 효과적인 제어 방안 마련을 위한 기법 제안을 목표로 한다. 자기베어링 시스템에서의 제어 목적이란, 회전자(rotor)의 회전을 외부의 물리적 접촉 없이 자기장의 힘만으로 동작하도록 베어링의 위치를 최대한 센터에 위치케 하는 것이다. 기본적으로 자기베어링 시스템은 비선형적 동적방정식으로 구성되기 때문에, 제어 목적을 달성하기 위한 제어 입력 신호의 설계가 쉽지 않으며, 외부 환경의 영향에 따른 시스템 파라미터 변화율에도 많이 민감한 편이다. 본 논문에서는 자기베어링 시스템의 비선형성에 대한 해석 방안으로 퍼지 모델링을 통해 시스템을 재해석하게 되며, 제어 목적에 대한 설정은 선형행렬 부등식 기반 안정화 문제로 변환하여 제어 입력을 설계하고자 한다. 해당 퍼지 모델링 및 제어 알고리즘의 정당성은 시뮬레이션을 통해 검증된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권1호
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• pp.85-97
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• 2017

The aim of this research is to develop a new method to use magnetorheological (MR) damper for vibration control. It is a new way to achieve the MR damper response without the need to have detailed constant parameters estimations. The methodology adopted in designing the control structure in this work is based on the experimental results. In order to investigate and understand the behaviour of an MR damper, an experiment is first conducted. Force-displacement and force-velocity responses with varying current have been established to model the MR damper. The force for upward and downward motions of the damper piston is found to be increasing with current and velocity. In cyclic motion, which is the combination of upward and downward motions of the piston, the force with hysteresis behaviour is seen to be increasing with current. In addition, the energy dissipated is also found to be linear with current. A proportional-integral-derivative (PID) controller, based on the established characteristics for a quarter car suspension model, has been adapted in this study. A fuzzy rule based PID controller (F-PID) is opted to achieve better response for a varying frequency input. The outcome of this study can be used in the modelling of MR damper and applied to control engineering. Moreover, the identified behaviour can help in further development of the MR damper technology.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권9호
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• pp.51-58
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• 2002

Vehicle dynamics control systems are. complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed is good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented. In this paper, we estimate the absolute vehicle speed by using the wheel speed data from standard 50-tooth anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used. Ten algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of those is perfectly shown to estimate the vehicle speed with a 4% error during a braking maneuver.