The Optimiazation of Knowledgebase for Swimming Pool Temperature Control Systems using Genetic Algorithms

Genetic 알고리즘을 이용한 풀 온도 제어 시스템의 지식베이스 최적화

Automatic control has been for the most part applied to linear systems where ti can be approximately formalized. In case that it is not definitely established the mathematical modelling to control objects, it requires manual control strategies which put under the human rule. In this paper, it constructs an FLC (Fuzzy Logic Controller) in order to turn a hand control into an automatic control in the domain of swimming pool that has been almost absolutely dependant on a skilled worker's experience. Genetic algorithms upgrade the knowledge which is acquired from human expert, using by FLC, so as to maintain knowledge in the very optimal way. It also designs an algorithm that modifies the rule base and the membership function at the same time, and ultimately will show that it can get better result than human controllers.

자동제어는 그 대상이 근사적 수식화가 가능한 선형시스템에 주로 적용되고 있다. 제어대상에 대한 수학적 모델링이 명확하게 결정되지 않는 경우에는 사람이 직접 제 어하는 수동제어를 하게 된다. 본 논문에서는 수영장과 같이 거의 전적으로 숙력가의 경험에 의존하고 있는 수동제어를 자동제어가 가능하게 FLC(Fuzzy Logic Controller) 를 구축하고, 여기서 사용되는 지식을 가장 최적의 상태로 유지하기 위해 genetic 알고리즘을 사용하여 전문가로부터 얻어온 지식을 개선한다. 또한 규칙부와 소속함수 는 동시에 수정되도록 알고리즘을 설계하여 수동제어보다 제어 성능이 향상됨을 보인 다.