퍼지-뉴럴 융합을 이용한 제어시스템의 설계 = Design of a Control System using Fuzzy-Neural Fusion
저자
김용호 (중앙대학교 공과대학 전자공학과) ; 강훈 (중앙대학교 공과대학 제어계측공학과) ; 전홍태 (중앙대학교 공과대학 제어계측공학과) ; 임광우 (중앙대학교 공과대학 전자공학과)
발행기관
학술지명
생산공학연구소 논문집(Journal of The Research Institute of Production Engineering)
권호사항
발행연도
1992
작성언어
Korean
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
170-202(33쪽)
제공처
소장기관
본 논문에서는 퍼지 논리와 신경회로망의 장점들을 결합한 퍼지-신경망(fuzzy-neural network;FNN)을 제안한다. FNN의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현한 것이며 퍼지 제어기의 중요한 매개변수들은 신경회로망의 가중치들로 표현된다. 그리고, FNN과 일반적인 선형제어기인 P-제어기를 병렬로 연결한 새로운 형태의 퍼지-뉴럴 하이브리드 제어기를 설계한다. 제안한 구조에서 FNN의 규칙베이스는 오차 역전파 학습 알고리듬에 의하여 자동생성된다. 또한, FNN과 병렬 연결한 P-제어기는 FNN의 규칙베이스가 완전히 생성되기 전인 초기상태에서 제어기의 안정성을 보장 할 것이다. 본 논문에서 제안한 방법의 효율성은 2자유도 평면 로봇 매니퓰레이터를 이용한 컴퓨터 모의 실험을 통해 입증된다.
In this paper we propose a fuzzy-neural network(FNN) which includes both advantages of the fuzzy logic and the neural network. The basic idea of the FNN is to realize the fuzzy rule-base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters be expressed by the connection weights of neural network. After constructing the FNN, a novel controller consisting of a conventional P-controller and a FNN is explained. In this control scheme, the rule-base of a FNN are automatically generated by error back-propagation algorithm. Also the parallel connection of the P-controller and the FNN can guarantee the stability of a plant at initial stage before the rules are completely created. Finally the effectiveness of the proposed strategy will be verified by computer simulations using a 2 degree of freedom robot manipulator.
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