Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Design of Fuzzy PID Controllers using TSK Fuzzy Systems

TSK 퍼지 시스템을 이용한 퍼지 PID 제어기 설계

  • Kang, Geuntaek (Department of Electronics Engineering, Pukyong National University) ;
  • Oh, Kabsuk (Department of Automobile, TongMyong University)
  • Received : 2013.11.07
  • Accepted : 2014.01.21
  • Published : 2014.02.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, an algorithm to design fuzzy PID controllers is proposed. The proposed controllers are composed of fuzzy rules of which consequences are linear PID controllers and are designed with help of TSK fuzzy controllers. TSK fuzzy controllers are designed from TSK fuzzy model using pole assignment and have outstanding ability making the output response of nonlinear systems similar to the desired one. However, because of its structure complexity the TSK fuzzy controller is difficult to be used in industry. The proposed controllers have PID controller structure which can be easily realized, and are designed by using the data obtained from control simulations with TSK fuzzy controllers. To verify the proposed algorithm, two example simulations are performed.

TSK 퍼지 시스템의 뛰어난 성능을 일반 산업 현장에서 가장 많이 사용되고 있는 PID 제어기에 접목시켜, 비선형 시스템의 제어가 가능하고 강인성이 뛰어난 퍼지 PID 제어기의 설계를 제안한다. TSK 퍼지 제어기는 TSK 퍼지 모델로부터 극 배치법을 이용하여 설계되며, 비선형 시스템의 제어에서 시스템의 응답이 원하는 응답과 같아지도록 하는 뛰어난 능력이 있으나 구조가 복잡하여 산업 현장에서 사용되기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 구현하기 간편한 PID 제어기의 형태를 하면서, TSK 퍼지 제어기의 도움을 받아 설계되는 퍼지 PID 제어기를 제안한다. 즉, 먼저 비선형 시스템의 TSK 퍼지 제어기를 설계하고 그 TSK 퍼지 제어기의 제어 시뮬레이션으로부터 얻은 데이터를 이용하여 제안하는 퍼지 PID 제어기를 설계한다. 제안하는 제어기를 연속시간 비선형 시스템과 이산시간 비선형 시스템의 예제에 적용시켜 제어 시뮬레이션을 하였다. 그 결과 기존의 선형 PID 제어기로는 제어가 원만하지 않았으나 제안하는 제어기로는 원하는 응답 형태와 거의 같은 응답을 보이는 제어가 가능함을 알 수 있었다.

Keywords

References

  1. E.H. Mamdani, "Application of fuzzy algorihms for control of simple dynamic plant,"Proceedings of the Institution of Electrical Engineering, 121, pp.1585-1588, 1974. https://doi.org/10.1049/piee.1974.0328
  2. T. Takagi, M. Sugeno, "Fuzzy identification of systems and its application to modelling and control," IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, 15(1), pp.116-132, 1985.
  3. W. Li, "Design of a hybrid fuzzy logic propotional plus conventional integral-derivative controller," IEEE Trans. on fuzzy systems, 6(4), pp.449-463, 1998. https://doi.org/10.1109/91.728430
  4. B.G. Hu, G.K.I. Mann, R.G. Gosine, "A systematic study of fuzzy PID controllers- function-based evaluation approach," IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 9(5), pp.699-712, 2001. https://doi.org/10.1109/91.963756
  5. C.W. Park, JH. Choi, H.G. Sung, "Indirect Adaptive Regulator Design Based on TSK Fuzzy Models," International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 6(1), pp.52-57, 2006. https://doi.org/10.5391/IJFIS.2006.6.1.052
  6. Y.K. Bang, C.H. Lee, "Design of Multiple Prediction System based on Interval Type-2 TSK Fuzzy Logic System," J ournal of The Korean Institute of Intelligent Systems, 20(3), pp.447-454, 2010. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2010.20.3.447
  7. H. Lee, S. Hong, E. Kim, "Robust Camera Calibration using TSK Fuzzy Modelling", International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 7(3), pp. 216-220, 2007. https://doi.org/10.5391/IJFIS.2007.7.3.216
  8. B. Lee, I. Kim, J. Kim, "A Study on the Nonlnear Fuzzy PID Conroller with Variable Parameters", Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, 15(2), pp.127-134, 2005 https://doi.org/10.5391/JKIIS.2005.15.2.127
  9. M. Sugeno, G.T. Kang, "Structure identification of fuzzy model," Fuzzy Sets and Systems, 28-1, pp. 15-33, 1988. https://doi.org/10.1016/0165-0114(88)90113-3
  10. G. Kang, W. Lee, "Design of TSK fuzzy controller based on TSK fuzzy model", Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S., 35(11), pp.53-67, 1998.
  11. K.S. Narendra, K. Parthasarathy, "Identification and Control Dynamical Systems using Neural Networks", IEEE Trans. on Neural Networks, 4, pp.4-27, 1990.