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.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 비선형 네트워크 제어 시스템의 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 특히나, 분산 제어를 위한 네트워크 제어 시스템은 출력의 패킷 손실과 입력 전송 실패를 가진다고 가정한다. 제어기 설계를 위해 먼저 비선형 하위 시스템의 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 제시하고, 각 하위 시스템에 대한 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 Lyapunov 방정식을 통하여 구하고, 구해진 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내어, 이를 통해 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
This paper addresses an observer-based output-feedback sampled-data controller design problem for nonlinear systems in Takagi-Sugeno (T-S) form including singular perturbations. The design condition is represented in terms of linear matrix inequalities. The separation principle is also investigated.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권2호
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pp.151-157
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2008
A non-fragile guaranteed cost control (GCC) problem is presented for a class of discrete time-delay nonlinear systems described by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The systems are assumed to have norm-bounded time-varying uncertainties in the matrices of state, delayed state and control gains. Sufficient conditions are first obtained which guarantee that the closed-loop system is asymptotically stable and the closed-loop cost function value is not more than a specified upper bound. Then the design method of the non-fragile guaranteed cost controller is formulated in terms of the linear matrix inequality (LMI) approach. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed design method.
본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 시스템의 슬라이딩 모드 관측기 설계에 대해서 논의한다. 제어 대상인 비선형 시스템을 모델링 하는데 있어서 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델 기법을 이용하였고, 이때 발생할 수 있는 모델 불확실성과 외란에 대해 그 것의 최대 최소 범위를 안다고 가정하였다. 제안된 시스템의 LMI (Linear Matrix Inequality)를 기반으로 한 슬라이딩 모드 관측기 설계 방법에서는 관측기와 시스템의 차이를 슬라이딩 표면으로 설정한다. 안정한 슬라이딩 표변을 갖는 슬라이딩 관측기의 존재 가능성을 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 슬라이딩 모드 관측기 이득은 LMI 존재 조건의 해를 이용하여 구한다. 모의 실험을 통하여 논문에서 제안한 슬라이딩 모드 관측기의 성능을 시험한다.
This paper presents an internal oil leakage detection problem for a hydraulic single-rod cylinder. We derive the dynamics of the hydraulic cylinder as a state space model, and then design a T—S fuzzy model-based fault detection observer. We adopt an H∞ observer design scheme so that the observer is robust against disturbance and relatively sensitive to the leakage fault. Sufficient design conditions are derived in the form of linear matrix inequalities. A numerical example is provided to verify the proposed techniques.
This paper presents an optimal Fuzzy Control Technique to control the load frequency control of multiarea power system with a given stepwise load disturbance. The related simulation results show that the optimized fuzzy control technique are more effective than the conventional control technique (TBC, Optimal Control and etc) for reduction of load frequency deviation in transient and stedy-state, and for minimization of settling time.
This paper describes a design and performance evaluation of robust controller which overrides unstable motion and pulls out quickly after water entry of underwater vehicle dropped from aircraft or surface ship. We use 6-DOF equation for model of motions and assume parameter uncertainty to reflect the difference of real motion from modelled motion equation. we represent a nonlinear system with uncertainty as Takagi and Sugeno's(T-S) fuzzy models and design controller stabilizing them. The fuzzy controller utilizes the concept of so-called parallel distributed compensation (PDC). Finally, we confirm stability and performance of the controller through computer simulation and hardware in the loop simulation (HILS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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