본 논문은 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 관측기-제어기의 독립 설계 원리를 조사한다. T-S 퍼지 시스템의 전건부 변수가 측정 가능하거나 출력으로부터 계산 가능한 경우 T-S 퍼지 모델 기반 관측기와 T-S 퍼지 모델 기반제어기는 독립적으로 설계 가능하며, 이에 따른 관측기 기반 출력 궤환 제어기는 전역적 안정화 가능성을 보장한다. 한편 T-S 퍼지 시스템의 전건부 변수가 측정 불가능하거나 출력으로부터 계산 불가능한 경우에는, T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 관측기를 구현하기 위하여 퍼지 추론 시스템의 전건부 변수를 추정해야 한다. 본 논문은 전건부 변수가 측정 불가능한 경우 T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 T-S 퍼지 모델 기반 관측기의 독립적 설계 가능성을 조사한다. T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 관측기의 수렴속도가 충분히 빠를 경우 전역적인 독립 설계가 가능함을 보이며, 그렇지 않은 경우 국소적인 독립 설계가 가능함을 보인다.
본 논문에서는 부하외란이 존재하는 경우에 T-S 퍼지모델을 이용한 비선형 외란 관측기를 제안함으로써 IPMSM(Interior Permanent Magnet Motor)의 제어성능 향상을 도모하였다. T-S퍼지모델은 국부선형모델들의 퍼지결합으로 비선형계통을 T-S퍼지모델을 구한 다음, 각 국부선형모델의 역함수에 대한 T-S퍼지모델을 구함으로써 비선형 역함수를 구하는 방법을 제안하였다. 역함수를 이용한 외란관측기의 구성은 선형계통에서와는 달리 비선형 계통에서는 용이하지 않으나 T-S퍼지 모델을 사용함으로써 이 문제를 해결한 것이다. 제안된 비선형 외란관측기는 T-S퍼지제어기의 대표 격인 PDC 제어기와 함께 사용되었고 시뮬레이션을 통해서 그 유용성을 입증하였다.
대상 지점의 수질 예측은 단순한 모델로 설명하는데 쉽지 않을 뿐만 아니라 많은 오차를 내포하고 있다. 그러나 최근, 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘과 같은 인공지능이 대두되면서 복잡한 비선형 과정들을 나타낼 수 있게 되었다. 나아가 진정한 인공 지능을 실현하기 위해서는 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘을 보다 효과적으로 이용하고 통합해야 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 T-S 퍼지시스템(Takagj-Sugeno Fuzzy system)의 삼각형 멤버쉽 함수 형태와 규칙 베이스를 최적화하기 위한 도구로 사용하였으면, 예측은 T-S 퍼지 시스템을 이용하여 실시하였다. 대상지점은 영산강 유역의 나주지점을 선정하여 유량자료 및 수질자료를 이용하여 GA와 T-S 퍼지 시스템의 결합에 의해 수질 예측을 실시할 결과 돌연변이율$(P_m)$$0.05\~0.1$에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
비선형성이 강한 컨테이너 크레인은 작업 시에 호이스트 와이어로프의 길이와 화물의 질량 변화로 인해 더욱 복잡한 동역학적 특성을 나타낸다. 이 같은 복잡한 비선형시스템을 다루기 위해 퍼지로직이 종종 사용되는데, 특히 각 퍼지 규칙의 결론부를 상태 방정식으로 표현하는 T-S 퍼지모델이 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 T-S 퍼지모델을 이용하여 호이스트 와이어로프의 길이나, 화물의 질량이 변화하는 환경에서도 컨테이너 크레인의 동특성을 표현할 수 있는 퍼지모델을 얻는 방법을 제안한다. 이때, 퍼지모델의 소속함수 파라미터는 RCGA가 결합된 모델조정기법을 통해 최적으로 조정된다. 이렇게 구현한 퍼지모델과 컨테이너 크레인 비선형시스템의 개루프 응답을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 비선형 시스템에 대하여 Takagi-sugeno(T-S) 퍼지 Identification을 이용하여 유도전동기의 비선형 다변수 시스템을 선형화 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. T-S 퍼지 모델의 선형화는 퍼지 규칙들 및 소속 함수들의 산술적인 계산으로 인해 선형화가 쉽지 않다. 그러므로 T-S 퍼지 Identification을 이용하여 퍼지 규칙 및 소속함수들의 추정을 통해 높은 정확도를 가지는 선형 모델로 제공한다.
본 논문에서는 다중 입력을 가지는 비선형 시스템의 제어기 설계를 위한 다중 입력 T-S 퍼지 궤환 선형화 기법이 제안되었으며 그 기법을 바퀴형 이동로봇의 궤도 추적 제어를 위한 제어기를 설계하는 데에 사용하였다. 이를 위하여, 먼저 바퀴형 이동로봇의 에러 동특성 방정식을 T-S 퍼지 모델로 나타내었고, 이 퍼지 모델을 비선형 퍼지 좌표 변환과 비선형 상태 궤환 입력에 의해 하나의 선형 제어 시스템으로 변환시켰다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 다중 입력 궤환 선형화 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기가 T-S 퍼지 시스템을 제어하기 위해 널리 사용되어지는 기존의 PDC 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기보다 더 나은 성능을 제공함을 보여주었다.
본 논문은 이산 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델의 제어기 설계 시 시스템과 제어기가 상이한 소속 함수를 가지는 불완전한 전반부 정합 하에서의 제어기 설계에 대해 다룬다. 이산 T-S 퍼지 모델의 안정화 조건을 구할 때, 단일 Lyapunov 함수를 이용하여 구한 기존의 보수적인 안정화 조건보다 완화된 안정화 조건을 구하기 위해 퍼지 Lyapunov 함수를 고려한다. 퍼지 Lyapunov 함수를 이용하여 선형 행렬 부등식 기반의 완화된 안정화 조건을 구하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증한다.
본 논문은 고분자 전해질 연료전지 시스템(PEMFC)을 위한 비선형 상호결합 시스템의 분산 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 이를 위해 연료전지 시스템의 비선형성을 확인하고, Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 시스템을 퍼지 모델로 변환한다. 변환된 퍼지 모델을 기반으로 퍼지 관측기를 설계하고 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 마지막으로, 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.
본 논문은 매개변수 불확실성을 가지는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 시스템의 안정도 해석과 안정화 조건을 고려한다. T-S 퍼지 시스템의 안정도 해석 시 conservativeness를 줄이기 위해 퍼지 리아푸노프 함수를 이용한다. 매개변수 불확실성을 가지고 있는 시스템의 안정도를 해석하고 시스템을 안정화 시키는 퍼지 강인 제어기 설계 기법을 제시한다. 안정도조건과 안정화조건은 선형행렬부등식의 형태로 표현된다. 모의실험을 통해 제안된 접근 방법의 효용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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