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A neuro-fuzzy approach to optimization and control of complex nonlinear processes
김성신 Georgia Institute of Technology Press 1996 해외박사
여러 개의 국지적인 제어기들도 구성되어 있는 많은 생산공정들은 최고 품질의 생산품을 생산하기 위하여 많은 종류의 기계 작동범위를 필요로 합니다. 공정을 위한 전체적인 시스템의 복잡성과 불확실성들은 시스템의 관찰 또는 데이터의 분석에 의한 작동범위의 최적화를 어렵게 합니다. 생산 시스템에 있어서의 주요한 어려움 들은 다음과 같습니다. 1)연속적인 공정들의 통합, 2)생산성의 극대화를 위한 개별적인 공정의 최적화 작동범위 결정과 3)시스템의 제어, 이러한 문제들의 해결을 위하여 계층적인 퍼지 제어 방법을 제안하였습니다. 제시되어진 방법은 다음의 네 부분으로 구성되어 있습니다: 1)모델링, 2)통합, 3)최적화, 그리고 4)국지적인 제어. 앞에서 언급한 제어전략의 모델링 부분을 위하여 다항식 퍼지 신경회로망(PFNN) 모델링 방법이 제시되었습니다. 이 방법은 퍼지 추론 시스템의 성능을 향상시킵니다. 이 방법은 또한, 전문가의 지식으로부터 추출한 if-then 규칙을 세분화 할 수 있으며, 시스템의 경험적인 데이터로부터 if-then규칙을 유도할 수도 있습니다. 이러한 이유로 시스템의 모델링을 위하여 PFNN 방법을 제시, 사용하였습니다. 또한, 최적화된 공정의 작동범위 탐색을 위하여 PFNN을 이용한 퍼지 목적함수를 이용하였습니다. 모델링 성능 평가를 위하여 판단기준을 정의하였습니다. 유전학적인 최적화 알고리즘과 심플렉스 방법을 결합한 히이브리드 유전학적인 최적화 방법이 제시되었습니다. 이 방법은 퍼지 시스템의 규칙들과 퍼지 목적함수, 그리고 퍼지제어 규칙들의 최적화에 이용됩니다. 퍼지 시스템을 위한 유전학적인 최적화 알고리즘에 있어서 유동적인 탐색영역을 위하여 새로운 코딩계획이 제시되었습니다. 마지막으로, 유전학적인 최적화 방법과 PFNN모델링이 사용되는 자동-조정 퍼지 로직 제어 알고리즘이 소개되었습니다. PFNN 추론 시스템의 성능 평가를 위하여 세 개의 잘 알려져 있는 문제들이 다른 방법들과의 비교를 위하여 사용되었습니다. 이들 비교 결과들은 PFNN 추론 시스템의 성능이 다른 방법들의 결과 보다 우수함을 보여주고 있습니다. 또한, 제시한 계층적인 퍼지 제어 방법을 생산공정에의 적용 예제로서 섬유생산 공정에 있어서 사용되는 슬래셔에 적용한 결과를 보여주었습니다.
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