선박조타의 TSK 퍼지 비선형제어시스템 설계

채양범,이원창,강근택 한국항해항만학회 2002 한국항해항만학회지 Vol.26 No.2

선박 조종방정식의 비선형 요소를 고려한 선박의 자동조타시스템의 제어기를 설계하기 위하여 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지이론을 이용하였다. TSK 퍼지모델은 비선형 시스템을 매우 효율적으로 표현할 수 있으며, 또 TSK 퍼지모델은 결론부가 선형식으로 이뤄져 있어 체계적인 제어기 설계가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 선박의 조종방정식을 TSK 퍼지모델로 표현하는 방법과 그 모델로부터 체계적으로 TSK 퍼지제어기를 설계하는 방법을 설명한다. This paper suggests a method to design TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy nonlinear control system for automatic steering system which contains the nonlinear component of a ship’s maneuvering equation. A TSK fuzzy model can be identified using input-output data and represent a nonlinear system very well. A TSK fuzzy controller can be designed systematically from a TSK fuzzy model because the consequent part of a TSK fuzzy rule is a linear input-output equation having a constant term. Therefore, this paper suggests the method identifying the TSK fuzzy model and designing the TSK fuzzy controller based on the TSK fuzzy model for ship steering.

TSK 퍼지 시스템을 이용한 퍼지 PID 제어기 설계

강근택(Geuntaek Kang),오갑석(Kabsuk Oh) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.1

TSK 퍼지 시스템의 뛰어난 성능을 일반 산업 현장에서 가장 많이 사용되고 있는 PID 제어기에 접목시켜, 비선형 시스템의 제어가 가능하고 강인성이 뛰어난 퍼지 PID 제어기의 설계를 제안한다. TSK 퍼지 제어기는 TSK 퍼지 모델로부터 극 배치법을 이용하여 설계되며, 비선형 시스템의 제어에서 시스템의 응답이 원하는 응답과 같아지도록 하는 뛰어난 능력이 있으나 구조가 복잡하여 산업 현장에서 사용되기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 구현하기 간편한 PID 제어기의 형태를 하면서, TSK 퍼지 제어기의 도움을 받아 설계되는 퍼지 PID 제어기를 제안한다. 즉, 먼저 비선형 시스템의 TSK 퍼지 제어기를 설계하고 그 TSK 퍼지 제어기의 제어 시뮬레이션으로부터 얻은 데이터를 이용하여 제안하는 퍼지 PID 제어기를 설계한다. 제안하는 제어기를 연속시간 비선형 시스템과 이산시간 비선형 시스템의 예제에 적용시켜 제어 시뮬레이션을 하였다. 그 결과 기존의 선형 PID 제어기로는 제어가 원만하지 않았으나 제안하는 제어기로는 원하는 응답 형태와 거의 같은 응답을 보이는 제어가 가능함을 알 수 있었다. In this paper, an algorithm to design fuzzy PID controllers is proposed. The proposed controllers are composed of fuzzy rules of which consequences are linear PID controllers and are designed with help of TSK fuzzy controllers. TSK fuzzy controllers are designed from TSK fuzzy model using pole assignment and have outstanding ability making the output response of nonlinear systems similar to the desired one. However, because of its structure complexity the TSK fuzzy controller is difficult to be used in industry. The proposed controllers have PID controller structure which can be easily realized, and are designed by using the data obtained from control simulations with TSK fuzzy controllers. To verify the proposed algorithm, two example simulations are performed.

비선형 미분방정식의 TSK 퍼지 모델 유도에 관하여

이상민(Sang-Min Lee),조중선(Joong-Seon Joh) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.8

비선형 미분방정식으로부터 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지모델을 유도하는 것은 퍼지 제어의 이론분야에서는 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 off-equilibrium에서 상수항을 가지는 부분 미분 방정식을 배제시키는 방법을 제안한다. 이는 전건부의 언어적 표현이 삼각형 소속함수들을 가지는 기본적인 TSK 퍼지모델에서 체계적으로 유도되어진다. 그리고 유도된 TSK 퍼지모델의 전건부 소속함수들은 GA(Genetic Algorithm)를 이용하여 최적화함으로써 실제 미분방정식에 근사화한다. 아울러 이상의 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 검증한다. Derivation of TSK fuzzy model from nonlinear differential equation is a fundamental issue in the field of theoretical fuzzy control. The method which does not yield affine local differential equations at off-equilibrium points is proposed in this paper. A prototype TSK fuzzy model which has triangular membership functions for linguistic terms of the antecedent part is derived systematically. And then GA is used to modify the membership functions optimally. Simulation results show the validity of the proposed method.

비선형 시스템의 계단 입력 응답과 GA를 이용한 퍼지 모델링과 퍼지 제어기 설계

이원창(Wonchang Lee),강근택(Geuntaek Kang) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.1

비선형 시스템 제어에 TSK 퍼지 모델을 이용하는 연구가 많다. 그러나 비선형 시스템을 TSK 퍼지 모델로 표현하기 위해서는 대상 시스템의 비선형 동특성 방정식을 알고 있거나 시스템으로부터 실험으로 입출력 공간에 충분히 분포된 데이터를 얻을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 TSK 퍼지 모델링에 계단 입력 응답과 GA만을 이용하는 방법을 제안한다. 연구 대상인 시스템은 제어 입력에 비선형인 경우와 출력에 비선형인 두 경우로 하였다. 제어 입력에 비선형인 경우 여러 입력 값에 대한 계단 입력 응답 데이터들로 모델링 하며, 제어 입력에 비선형인 경우에는 계단 입력 응답 데이터와 제어 입력값이 0인 경우 응답 데이터를 이용하여 모델링 한다. 또한 제안한 방법으로 구해진 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제시한다. 제안한 방법들을 예제들에 적용하여 모의 실험한 결과 원하는 제어 결과를 얻을 수 있었다. For nonlinear control system design, there are many studies based on TSK fuzzy model. However, TSK fuzzy modelling needs nonlinear dynamic equations of the object system or a data set fully distributed in input-output space. This paper proposes an modelling technique using only step input response data. The technique uses also the genetic algorithm. The object systems in this paper are nonlinear to control input variable or output variable. In the case of nonlinear to control input, response data obtained with several step input values are used. In the case of nonlinear to output, step input response data and zero input response data are used. This paper also presents a fuzzy controller design technique from TSK fuzzy model. The effectiveness of the proposed techniques is verified with numerical examples.

계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기 설계

안태천(Tae-Chon Ahn),노석범(Seok-Beom Roh),김용수(Yong Soo Kim) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.4

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다. In this paper, we proposed the new fuzzy pattern classifier which combines several fuzzy models with simple consequent parts hierarchically. The basic component of the proposed fuzzy pattern classifier with hierarchical structure is a fuzzy model with simple consequent part so that the complexity of the proposed fuzzy pattern classifier is not high. In order to analyze and divide the input space, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm. In addition, we exploit Conditional Fuzzy C-Means clustering algorithm to analyze the sub space which is divided by Fuzzy C-Means clustering algorithm. At each clustered region, we apply a fuzzy model with simple consequent part and build the fuzzy pattern classifier with hierarchical structure. Because of the hierarchical structure of the proposed pattern classifier, the data distribution of the input space can be analyzed in the macroscopic point of view and the microscopic point of view. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.

상관관계 분석을 통해 선택된 입력변수를 이용한 단일 입력 기반 퍼지 모델 설계

김욱동,오성권 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.6

In this paper, a new methodology to select the input variables is introduced through analyzing the correlation between input and output and also the design methodology of a single variable-based TSK fuzzy model is presented by using the selected input variables. In order to deal with high-dimensional problems, selecting essential input variables serves as an important role in improving the structure as well as the learning efficiency of a model by eliminating unnecessary variables. Therefore, the correlation coefficients between individual inputs and output are obtained, and then some of which has a large linear relationship between input and output are selected in this study. In a high dimensional problem, the conventional fuzzy inference system not only requires a long computing time but also suffers an over-fitting problem due to exponential increase of fuzzy rules. To solve such problem, a single variable-based TSK fuzzy model is constructed independently by using the selected input variables by means of correlation analysis, and as a result, the increase of fuzzy rules is minimized and an interpretability of each TSK fuzzy model is enhanced. 본 논문에서는 입-출력사이의 상관관계를 분석을 통해 입력변수를 선택하는 방법을 소개하며 선택된 입력변수를 이용하여단일 변수기반 퍼지 모델의 설계방법론이 제시된다. 고차원 문제를 다루는데 있어 중요한 입력변수 선택은 불필요한변수를 제거함으로써 모델 구조 및 학습의 효율을 높이고 성능을 개선하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 본 연구에는각각의 입-출력사이의 상관계수를 구하여 입-출력사이의 선형관계가 큰 입력변수들을 선택한다. 고차원 문제에서 기존퍼지 추론 시스템은 입력변수에 비례한 지수적인 퍼지 규칙 생성으로 인해 많은 연산시간이 필요할 뿐만 아니라 과적합문제에 직면하게 된다. 이를 해결하기 위해 상관계수 분석을 통해 선택된 입력변수마다 독립적인 단일 변수기반 퍼지 모델을생성하여 규칙 생성을 최소화하며 각 모델의 해석력을 높인다

PSO을 기반으로 한 최적의 퍼지추론 시스템 설계

이동진(Dong-Jin Lee),김욱동(Wook-Dong Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 PSO 알고리즘을 적용한 효과적인 최적의 퍼지 모델 동정방법을 소개한다. 즉, 퍼지 모델의 구조 동정하기 위하여 입자 군집 최적화( PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용한다. PSO는 자연선택의 진화 메카니즘이 아닌 새 떼와 물고기 떼와 같은 생체군집의 사회적 행동양식을 바탕으로 하고 있으며 또한 군집 기반 알고리즘으로 병렬처리 특징을 가진다. 본 논문에서는 PSO를 기반으로 하여 퍼지 추론 시스템의 최적화에 많은 영향을 미치는 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 각 입력에 대한 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수의 형태를 삼각형 또는 가우시안을 결정하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델에 널리 사용되는 가스로 공정의 시계열 데이터와 하수처리 공정 데이터를 통하여 평가한다.

정규화 퍼지 시스템을 이용한 전력부하 예측

방영근(Young-Keun Bang),이철희(Chul-Heui Lee),박하용(Ha-Yong Park) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.1

본 논문은 전력부하 데이터를 예측하기 위한 예측 시스템의 설계법을 다룬다. 제안된 예측 시스템은 퍼지 추론의 이점과 고전 회귀모형의 이점을 동시에 취하는 TSK 퍼지모델을 기본 구조로 하여 설계되며, 상관성 기반 K-평균 퍼지 군집화 기법을 이용하여 생성된 규칙기반의 적합성을 높이고 원형의 데이터를 정규화 전처리를 통해 시스템에 대한 적합성을 높이도록 한다. 이때 정규화 과정에는 보간기법과 추세 차분을 이용하게 되며, 두 종류의 전력부하데이터를 시뮬레이션 하고 다른 시스템들과 비교하여 제안된 예측 시스템의 설계방법에 대한 효용성을 검증한다. This paper deals with design methods of the forecasting systemto forecast the electricity load data. To build the proposedo rfecasting system, TSK fuzzy model which takes advantages of the fuzzy inference and classical regression method is used for main frame, at this time, the cross correlation-based K-means clustering algoitrhm is used to generate the suitable rule base. To improve th seuitability of the given data for the system, normalization preprocessing method which applies the interpolation and trend difference metohds is considered. In simulation section, two types of electricity load data are used for the performance evaluation, through comparing the proposed system with other systems, the efficiency of the propsoed methods is verified.

조이스틱 및 음성인식 겸용 이동기제어시스템 개발

이상배(Sang-bae Lee),강성인(Sung-in Kang) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.1

본 논문은 실시간 음성인식명령으로 구동되는 지능형 이동기제어시스템을 제안한다. 제안된 이동기제어시스템은 메인모듈, 음성인식모듈, 모터구동모듈, 센서모듈로 구성된다. 80C196KC로 구현된 메인모듈에서 퍼지논리가 적용된 지능형 제어시스템을 제안한다. 사용자의 몸무게 및 여러 가지 주변 환경요인들에 의한 비선형성을 개선하기 위해서 피드백제어가 가능한 모터구동모듈과 센서모듈이 구현된다. 또한 제안된 시스템에서 이동로봇의 제어를 위한 9개의 단어를 사용하여 동작을 테스트하였고, 제어입력으로 음성명령과 조이스틱 사용 시 이동로봇의 성능을 평가하였다. This paper presents the design of intelligent moving machine control system using a real time speech recognition. The proposed moving machine control system is composed of four separated module, which are main control module, speech recognition module, servo motor driving module and sensor module. In main control module with microprocessor(80C196KC), one part of the artificial intelligences, fuzzy logic, was applied to the proposed intelligent control system. In order to improve the non-linear characteristic which depend on an user's weight and variable environment, encoder attached to the servo motors was used for feedback control. The proposed system is tested using 9 words for control of the mobile robot, and the performance of a mobile robot using voice and joystick command is also evaluated.

신경회로망을 이용한 지능형 가공 시스템 제어기 구현

김관형,강성인,이태오 한국정보통신학회 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.6

본 논문은 신경회로망의 학습 알고리즘과 패턴인식을 위한 신경회로망 모델을 논의하였고, 생산가공 시스템에서의 광량 센서에 대한 물체 검출, 신경회로망을 이용한 패턴 분류, 마이크로 컨트롤러 시스템 그리고 DC 서보 모터의 제어기 설계에 대하여 논의하였다. 본 논문은 제시된 시스템의 구조를 기반으로 생선의 아가미와 꼬리 부분을 절단하는 어류 가공 시스템에 적용하여 실험하였고, 산업현장에 응용할 수 있는 지능제어시스템의 성능을 그 결과로 제시하였다. In this study, this system makes use of the analog infrared rays sensor and converts the feature of fish outline when sensor is operating with CPU(80C196KC). Then, after signal processing, this feature is classified a special feature and a outline of fish by using the neural network, one of the artificial intelligence scheme. This neural network classifies fish pattern of very simple and short calculation. This has linear activation function and the error back propagation is used as a teaming algorithm. And the neural network is learned in off-line process. Because an adaptation period of neural network is too long when random initial weights are used, off-line teaming is induced to decrease the progress time.