On Design Intelligent Control System by Fussionf of Fuzzy Logic and Genetic Algorithms

퍼지논리와 유전자 알고리즘 융합에 의한 지능형 제어 시스템

This paper presented the application of GAs as a means of finding optimal solutions over a parameter space in the controller design for a fuzzy control system. The performance can involve a weighted combination of various performance characteristics such as rise-time, settling-time, settling-time, overshoot. The results obtained here are compared with those for a traditional design obtained using the root-locus method. In contrast to traditional methods, the GA-based method does not require the usual mathematical processess or mathematical model of the system. In this paper, the Ga-based Fuzzy control system combining Fuzzy control theory with the GA, that is known to be very effective in the optimization problem, will be proposed The effectiveness of the proposed control system will be demonstrated by computer simulations using task tracking position system in stable and unstable linear systems. It is shown that the GA-based controller is better than the traditional controller used It stable and unstable linear systems.

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어 시스템 설계 방법을 제안한다. 시스템의 성능 평가는 rise-time, settling time 그리고 overshoot와 같은 성능 매개변수를 이용하였다. 제안한 방법은 root-locus 방법을 사용한 제어 시스템과 비교하였다. 기존 제어 시스템은 제어기 설계시 수학적인 처리가 필요하다. 하지만 유전자 알고리즘을 이용한 제어기 설계는 수학적인 모델링을 할 필요가 없다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색 알고리즘으로 널리 인정되고 있는 유전자 알고리즘을 사용하여 전역적인 규칙 공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지 제어기를 완성한다. 제안된 제어 시스템의 효율성은 타스크 트래킹 위치 제어 시스템을 사용하여 안정, 불안정 시스템에서 컴퓨터 모의 실험을 통해서 입증된다.