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Type-2 퍼지 논리 시스템의 시계열 예측 공정으로 응용
백진열(Jin-Yeol Baek),오성권(Sung-Kwan Oh),김현기(Hyun-Ki Kim) 대한전기학회 2008 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2008 No.1
본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 합수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 · 후반부 맴버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 목적 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치적인 예를 보인다.
HVAC 시스템에 대한 PSO 알고리즘을 이용한 최적화된 Multi-Fuzzy 제어기 설계
정승현(Seung-Hyun Jung),최정내(Jeoung-Nae Choi),오성권(Sung-Kwan Oh),최한종(Han-Jong Choi),류병진(Byoung-Jin Ryu) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10
본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 대해 Particle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 이용하여 최적화된 Multi-Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi-Fuzzy 제어기를 설계한다. 그리고 최적화 알고리즘 중 하나인 사회적인 행동양식을 기반한 PSO 알고리즘을 이용하여 설계된 Multi-Fuzzy 제 어기를 최적화한다. 시뮬레이션의 결과 비교를 통해, 대표적인 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용한 최적화된 제어기와 제안한 PSO 알고리즘을 이용한 최적화된 제어기의 성능을 평가한다.