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TSK 퍼지 시스템을 이용한 퍼지 PID 제어기 설계
Design of Fuzzy PID Controllers using TSK Fuzzy Systems 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.24 no.1, 2014년, pp.102 - 109  

강근택 (부경대학교 전자공학과) ,  오갑석 (동명대학교 자동차공학과)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 assig...

주제어

#퍼지 PID 제어   #TSK 퍼지 모델   #TSK 퍼지 제어기   #비선형 시스템   #극 배치  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
PID 제어기의 장점은? 산업현장에서 실제 사용되는 제어방식에서 90%이상이 PID 제어기이다. PID 제어기는 선형성이 강한 시스템의 경우, 정확한 모델 없이 파라미터를 구하는 여러 알고리즘이 나와 있어 쉽게 설계 가능한 장점이 있다. 그러나 시스템들은 그 규모가 점점 커지고 복잡해짐에 따라 비선형성이 강해지며 이러한 시스템에서는 고정된 이득을 갖는 일반적인 선형 제어기를 사용해서는 만족할 만한 좋은 결과를 얻기 어렵다.
PID 제어기의 한계는 무엇인가? PID 제어기는 선형성이 강한 시스템의 경우, 정확한 모델 없이 파라미터를 구하는 여러 알고리즘이 나와 있어 쉽게 설계 가능한 장점이 있다. 그러나 시스템들은 그 규모가 점점 커지고 복잡해짐에 따라 비선형성이 강해지며 이러한 시스템에서는 고정된 이득을 갖는 일반적인 선형 제어기를 사용해서는 만족할 만한 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 연구에서는 비선형 시스템의 제어를 위하여 제어 시스템의 극 배치가 가능한 퍼지 PID 제어기의 설계를 제안한다.
TSK 퍼지 모델은 어떻게 나뉘어 지는가? TSK 퍼지 모델은 시스템의 입출력 데이터를 이용하여 인식되어지며 전제부 인식과 결론부 인식으로 나눠진다. 전제부 인식은 complex법 또는 유전적 알고리즘 등과 같은 비선형 최적화 수법을 사용하며, 결론부 인식 즉 결론부 파라미터들은 식(4)에서 출력 y가 결론부 파라미터들의 선형식으로 표현되므로 쉽게 구해진다.
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참고문헌 (11)

  1. E.H. Mamdani, "Application of fuzzy algorihms for control of simple dynamic plant,"Proceedings of the Institution of Electrical Engineering, 121, pp.1585-1588, 1974. 

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  2. T. Takagi, M. Sugeno, "Fuzzy identification of systems and its application to modelling and control," IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, 15(1), pp.116-132, 1985. 

  3. W. Li, "Design of a hybrid fuzzy logic propotional plus conventional integral-derivative controller," IEEE Trans. on fuzzy systems, 6(4), pp.449-463, 1998. 

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  10. G. Kang, W. Lee, "Design of TSK fuzzy controller based on TSK fuzzy model", Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S., 35(11), pp.53-67, 1998. 

  11. K.S. Narendra, K. Parthasarathy, "Identification and Control Dynamical Systems using Neural Networks", IEEE Trans. on Neural Networks, 4, pp.4-27, 1990. 

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