본 논문은 순수 퍼지 제어기와 신경망을 도입한 퍼지 신경망 제어기의 응답 특성 에 대해 연구 고찰하였다. 퍼지 제어기는 초기치에서 과도 응답 특성이 우수하고 외 란에도 강한 장점을 가지고 있지만 목표치에서 약간의 오차가 항상 있다. 이러한 정 상 상태의 오차를 제거하기 위한 여러 방법이 소개되고 있다. 이런 관점에서 본 논문 은 학습 능력이 있는 신경망(neural network)을 응용한 퍼지 신경망 제어기(fuzzy neural network controller)을 제안하였다. 이 퍼지 신경망제어기는 목표치에서 오차 가 발생하는 기존 퍼지 제어기의 단점을 보완하여 오차없이 목표치에 정확하게 수렴 하여 정밀 제어가 가능하게 된다. 이와 같은 두 제어기 간의 목표치에 수렴하는 응답 특성은 실험을 통해 비교하였다.
This study examines the response characteristics of the fuzzy controller and the fuzzy neural network controller. The former is excellent in terms of the overshoot at its values and has great advantages on the disturbance. But there exist some errors in its desired output. Many methods have been introduced that remove the errors of the desired state. This study is in more favor of the fuzzy neural network controller using the neural network than any other method. The fuzzy neural network controller complements the shortcomings of fuzzy controller and can be an accurate controller by being well-without any disturbance or error-converged to the desired output. And it is through simulation that the comparison of the two controllers is carried out in this study.
