비선형 제어이론중 퍼지 제어 이론에 대하여 알기 쉽게 설명한 리포트

소개

비선형 제어이론중 퍼지 제어 이론에 대하여 알기 쉽게 설명한 리포트입니다.

목차

Ⅰ. 퍼지 제어 이론

Ⅱ. 퍼지 집합론
2.1 퍼지 집합의 정의
2.2 퍼지 집합의 표현
2.4 퍼지 집합의 연산
※ 퍼지 집합 연산자
※ 퍼지 분할 (Fuzzy Partition)
2.5 퍼지수 (Fuzzy Number)

Ⅲ 퍼지 논리와 퍼지 추론 (Fuzzy inference)
3.1 퍼지 추론법
3.2 퍼지 추론의 합성 규칙
3.3 퍼지 추론 시스템

Ⅳ 퍼지 제어 시스템의 설계
5.1 기존의 PI제어기와 퍼지 PI 제어기의 비교
5.2 퍼지 제어의 Robustness
5.3 퍼지 제어시스템의 안정도

본문내용

Ⅰ. 퍼지 제어 이론
가장 널리 알려진 지능 제어(intelligent control)의 하나가 제어 대상에 인간의 경험을 바탕으로 설계하는 퍼지 제어 이다. 즉 퍼지 제어는 인간이 경험이나 학습에 의하여 얻어진 지식으로부터 제시된 문제를 해결하기 위해 추론하는 과정을 모방하여 설계 된다.

퍼지이론을 사용하는 이유

① 퍼지이론은 개념적으로 이해하기가 쉽다. 퍼지이론의 배경이 되는 수학적인 개념이 매우 간단하다.
② 퍼지이론은 유연성이 있다. 어떤 시스템에 대해서도 부가적인 기능을 추가 하거나 문제를 해결하기가 쉽다.
③ 퍼지이론은 부정확한 데이터에 대해 허용적(tolerant)이다. 즉 강인(robust)하다.
④ 퍼지이론은 임의의 복잡성(complexity)을 가지는 비선형 함수를 모델링 할 수 있다.
⑤ 퍼지이론은 전문가의 경험이나 지식을 사용하여 구현될 수 있다.
⑥ 퍼지이론은 고전적인 제어 기법과 혼합되어 사용될 수 있다.
⑦ 퍼지이론은 자연언어에 기초한다.

퍼지 이론과 확률이론은 조금은 연관성이 있다고 볼 수 있다. 그러나 퍼지 이론이 다루는 애매함은 확률론과는 구분이 된다. 확률론(probability)은 어떤 사건(event)이 일어나는지 일어나지 않는지를 확실하게 알지 못할 때, 그 사건이 일어나는 확실성을 수량적으로 정하는 것으로 일어날 수 있는 모든 확률의 총 합은 1이 되어야 한다. 퍼지이론은 일상 언어에서 부정확성을 확률적이기보다는 가능성 이론(possibility)에 기초를 두고 이해하며 명확한 판단을 내릴 수 없는 문제 즉 주관에 바탕으로 둔 애매함을 다룬다. 둘 사이의 관계는 다음과 같다.
퍼지이론에서 취급하는 애매함(Fuzziness)은 여러 가지 애매함의 형태 가운데에서 특히 , 인간의 언어 및 사고에 관련한 애매함이다. 확률론에서 취급하는 애매함고는 그 형태가 다르다. 확률적 의미에서의 애매함은 시행을 몇 회 라도 중복하는 것에 의해 엄밀한 판단 기준을 내리는 것이 가능하다(예를 들어 주사위). 이것에 비해 ‘미인’, ‘젊다’ 등의 언어 판단 기준은 사람마다 다르고, 죽을 때까지 실험 및 시행을 중복해도 엄밀한 기준을 내리는 것은 불가능하다.

참고자료

· 1) 박종진,최규석, “퍼지 제어 시스템”, 교우사, 2005
· 2) Shehu S.Farinwata, Fuzzy Control, wiley, 2000
· 3) 중앙대학교 지능로봇비젼 연구실 “지능 정보 시스템” Lecture Note