KR0183703B1

KR0183703B1 - Ga-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법 및 장치

Info

Publication number: KR0183703B1
Application number: KR1019940032120A
Authority: KR
Inventors: 정성욱; 김재인; 강윤석
Original assignee: 김광호; 삼성전자주식회사
Priority date: 1994-11-30
Filing date: 1994-11-30
Publication date: 1999-05-01
Also published as: KR960018482A; JPH08159640A; JP3283408B2; US5673565A

Abstract

본 발명은 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법 및 장치에 관한 것으로서, 실험에 의한 기준 학습 데이터와 실제의 데이터를 마이크로컴퓨터에 입력하는 입력 단계와, 입력된 데이터로써 냉동실과 냉장실 각각의 착상량을 연산하는 연산 단계와, 연산된 각각의 착상량으로써 GA-퍼지 이론을 이용하여 가능한 서로 일치될 수 있는 냉동실과 냉장실 각각의 제상 주기를 추론하는 추론 단계와, 추론된 제상 주기에 의하여 제상 가열기(heater)를 제어하는 제어 단계로 이루어진 것을 그 특징으로 하여, 종래의 '0'과 '1'의 크리스프(Crisp) 논리적 알고리즘에 의한 냉동-냉장고의 제상 방법과는 달리, 미분이 불가능하고 변곡점이 많은 형태의 입력 함수에서도 정밀하고 정확하게 냉동실과 냉장실의 제상 주기를 도출하여 제어할 수 있다.

Description

GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법 및 장치

제1도는 상기 본 발명의 특징적 구성을 나타내는 개괄적 블럭도이다.

제2도는 본 실시예에 따른 냉동-냉장고의 제상 방법을 나타내는 흐름도이다.

제3도는 제2도의 흐름도에 의하여 GA-퍼지 추론을 본 실시예에 적용하는 과정을 나타내는 블럭도이다.

제4도는 본 실시예에 따른 냉동-냉장고의 제상 장치를 구현하기 위한 제어 블럭도이다.

제5도는 전제부의 파라메터 A_m ⁱ를 구하는 GA(유전자 알고리즘; Genetic Algorithm)의 한 예시도이다.

제6도는 목적 함수를 추론하는 퍼지 추론 방식의 한 예시도이다.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

1 : 냉동실과 냉장실의 제상 주기와 관계되는 입력 데이터

2 : 냉동실과 냉장실 각각의 착상량

3 : 냉동실과 냉장실 각각의 제상 주기

4 : 퍼지 모델 식별기 5 : GA(유전자 알고리즘)

6 : 기준 학습 데이터 7 : 최적의 제상 주기 결정

8 : 제1카운터(시간당 냉동실의 문을 개폐하는 회수 측정)

9 : 제2카운터(시간당 냉장실의 문을 개폐하는 회수 측정)

10 : 외기온도를 감지하는 센서

11 : 압축기(Compressor)의 운전율 측정부

12 : 냉동실의 문이 열려지는 시간 측정부

13 : 냉장실의 문이 열려지는 시간 측정부

본 발명은 두 개 이상의 증발기(Evaporator)를 사용하는 냉동-냉장고의 제상 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 GA-퍼지(유전자 알고리즘-퍼지; Genetic Algorithm-Fuzzy; 이하 GA-퍼지로 부른다) 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법 및 장치에 관한 것이다.

GA-퍼지 이론이란, GA와 퍼지 이론의 합성어이다. GA는 생태계의 재생산, 교배, 돌연변이의 과정을 응용하여, 입력 데이터의 유형에 적합한 미지의 상관함수를 지속적으로 추론하기 위한 알고리즘이다. 퍼지 이론은 '0'과 '1'의 크리스프(Crisp) 논리의 한계를 극복하기 위한 이론으로서, 이론 자체는 다양하게 전개되고 있으나 기본적으로 조건함수를 이용한 추론 방식이 그 중심이 딘다고 볼 수 있다. 일반적으로 퍼지 추론은 퍼지 이론의 창시자라 할 수 있는 수학자 자데(Zadeh)의 포넨 이론(Modus Ponens)에 입각하여, 외부에서 들어오는 입력에 대한 출력을 추론한다. 현재까지 널리 응용되는 퍼지 추론 방식으로 직접법, 간접법, 혼합법의 세 가지를 들 수 있다. 각 방식에서 사용되는 연산 방법은, 각 추론 방식에 필요한 연산을 나름대로의 효율성을 가지고 추론 과정에 도움을 주기 위해 제시되고 있다. 직접법으로는 최대-최소(Max-Min)법, 최대-도트(Max-dot) 연산법을 들 수 있고, 간접법은 각 규칙의 결론부 소속함수를 단조증가 함수만으로 사용하여 비퍼지화기를 추론기에 포함시킨 형태이다. 혼합법은 설정된 규칙의 목적 함수를 선형 방정식이나 상수값으로 단순화시켜서 수치적 계산방식으로 직접 추론하는 방식이다. 본 발명에서는 혼합법(TSK법; Takagi-Sugeno-Kang method)을 채택함과 동시에, GA를 퍼지 추론 방식에 있어서 전제부의 파라메터 설정에 적용하였다.

종래에는 냉동-냉장고의 제상 방법에 있어서, GA-퍼지 이론이 아닌 '0'과 '1'의 크리스프(Crisp) 논리적 알고리즘으로써 마이크로컴퓨터에 프로그래밍을 하여 사용해온 결과, 미분이 불가능하고 변곡점이 많은 형태의 입력 함수에서 본질적으로 정밀도와 정확도의 한계성을 갖게 된다. 예를 들어, 두 개 이상의 증발기(Evaporator)를 갖는 냉동-냉장고의 제상 주기를, 수시로 변하는 입력 변수의 상황에 따라 '가능한' 일치시키는 데에는 많은 문제점이 뒤따랐다. 즉, 냉동실과 냉장실의 서로 일치하지 않는 제상 주기는, 전체적 냉동-냉장의 효율을 떨어뜨리고 소비전력을 상대적으로 증대시키게 된다.

따라서 본 발명의 목적은, 상기 종래 기술의 한계성을 상대적으로 극복할 수 있는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 의한 냉동-냉장고의 제상 방법은, 실험에 의한 기준 학습 데이터와 실제의 데이터를 마이크로컴퓨터에 입력하는 입력 단계와, 입력된 데이터로써 냉동실과 냉장실 각각의 착상량을 연산하는 연산 단계와, 연산된 각각의 착상량으로써 GA-퍼지 이론을 이용하여 가능한 서로 일치될 수 있는 냉동실과 냉장실 각각의 제상 주기를 추론하는 추론 단계와, 추론된 제상 주기에 의하여 제상 가열기(heater)를 제어하는 제어 단계로 이루어진 것을 그 특징으로 한다. 제1도는 상기 본 발명의 특징적 구성을 나타내는 개괄적 블럭도이다.

또한 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 의한 냉동-냉장고의 제상 장치는, 실험에 의한 기준 학습 데이터와 실제의 데이터를 입력하는 입력부와, 입력된 데이터로써 착상량을 연산한 후 GA-퍼지 이론을 이용하여 제상 주기를 추론하는 마이크로컴퓨터와, 추론된 제상 주기에 의하여 제상 가열기(heater)를 제어하는 가열기 제어부로 이루어진 것을 그 특징으로 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

제3도의 적용 과정은 마이크로컴퓨터의 프로그래밍에 의하여 수행된다. 여기서 퍼지 모델 식별기(4)는 적용되는 '퍼지 규칙'을 수행하는 부분이고, GA(5)는 퍼지 모델 식별기(4)의 기능을 보조하는 알고리즘이다.

실제 냉동-냉장고의 제상 주기를 나타내는 변수 즉, 퍼지 규칙 중에서의 목적 함수는 입력의 미세한 변화에 따라 수시로 변하게 된다. 이러한 성질에 의거하여, 본 실시예에서 적용되는 퍼지 규칙은 다음에 기술되는 조건 함수로 표현될 수 있다. 이 조건 함수는 제3도의 퍼지 모델 식별기(4)에서 사용되는 i번째 퍼지 규칙이 된다.

일반적으로 퍼지 모델을 설정하는 데에 있어서, 전제부의 구조와 파라메터 설정, 결론부의 구조와 파라메터 설정으로 분류되어진다. 위의 조건 함수에서 x_m은 전제부와 결론부의 구조에 해당된다. 제3도의 GA(5)는 전제부의 파라메터 A_m ⁱ를 구하고, 퍼지 모델 식별기(4)는 x_m을 결정함과 동시에 구해진 A_m ⁱ로써 결론부의 파라메터라 할 수 있는 a_m ⁱ를 구하여 목적 함수를 추론한다. 따라서 전체적인 퍼지 추론 방식은 혼합법(TSK법)이 적용되고, 그중에서 전제부의 파라메터 설정에 GA가 적용된다.

전제부의 파라메터 A_m ⁱ를 GA로써 구하는 방식은 제5도에 도시되어 있다. 여기서 x는 퍼지 모델 식별기(4)에서 설정된 각 입력 변수의 데이터이고, p_m은 GA(5)로써 기준 학습 데이터(6)에 의거하여 각 입력 변수 별로 구해진 상수들이다. 즉, i번째의 입력 데이터 x가, 제5도의 하단에 기술되어 있는 식의 우변을 만족시키는 경우, 전제부의 파라메터 A_m ⁱ가 설정되어진다. 기준 학습 데이터(6)란, 실험에 의하여 입력 변수의 데이터 조합에 따라, 각 경우의 수 별로 나타나는 결과치의 데이터를 말한다. 즉, 본 발명에 의한 실시예의 경우, 기준 학습 데이터(6)란, 실험에 의하여 냉동실 착상량과 냉장실 착상량의 조합에 따라, 각 경우의 수 별로 나타나는 최적의 제상 주기 데이터이다.

상기와 같이 전제부의 파라메터 A_m ⁱ가 설정되면, 퍼지 모델 식별기(4)는 기준 학습 데이터(6)와 퍼지 추론 방법 중 혼합법(TSK법)에 의하여 제6도와 같은 알고리즘으로써 i번째 목적 함수를 추론하게 된다. 제6도는 변수가 두 가지인 경우만을 알기 쉽게 표현한 도면이다.

본 발명에 의한 실시예에서는, 퍼지 입력 변수가 제2도에서 예시된 바와 같이 냉동실의 착상량과 냉장실의 착상량으로써 두 가지이므로 위의 퍼지 규칙은 다음과 같이 정리되어진다.

제3도의 GA(5)는 전제부의 파라메터 A_m ⁱ를 상기와 같은 방식으로 구하고, 퍼지 모델 식별기(4)는 x_m즉, 세 가지 입력 변수의 유형을 결정함과 동시에 구해진 A_m ⁱ로써 결론부의 파라메터라 할 수 있는 a_m ⁱ를 구하여 목적 함수 즉, 냉동실과 냉장실의 각 제상 주기를 추론한다.

상기와 같은 알고리즘으로써 마이크로컴퓨터에 프로그래밍을 하게 되면, 제4도와 같이 GA-퍼지 이론을 이용한 냉장고의 제상 장치를 구현할 수 있게 된다. 본 발명의 중심이 될 수 있는 마이크로컴퓨터(14)는, 입력부(8,...13)에서 출력되는 실제의 데이터를 다음 회로의 사양대로 조정하는 주는 입력 인터페이스부(14c)와, 입력 인터페이스에서 조정된 현재의 데이터를 저장하여 주는 제1-RAM(Random Access Memory)부(14d)와, 기준 학습 데이터와 실행 프로그램을 저장시켜 주는 PROM(Programmable Read Only Memory)부(14a)와, 제1-RAM부와 PROM부의 데이터와 프로그램을 실행시켜서 냉동실과 냉장실 각각의 최적 제상 주기를 추론해내는 CPU(14b)와, 추론된 출력을 일시 저장하여 주는 제2-RAM부(14e)와, 제2-RAM부의 데이터를 가열기 제어부의 사양에 맞도록 조정하여 주는 출력 인터페이스부(14f)로 이루어진 것을 그 특징으로 한다. 여기서 PROM부(14a)에는, 기준 학습 데이터, 냉동실과 냉장실의 착상량을 구하는 연산 프로그램, 그리고 GA-퍼지 추론 프로그램이 연계되어 저장된다. CPU(14b)는 PROM부(14a)에 저장된 연산 프로그램을 실행하여 냉동실과 냉장실 각각의 착상량을 구한 후, 구해진 각각의 착상량을 입력 변수로 하여 GA-퍼지 추론 프로그램을 실행한다. CPU(14b)에서 추론된 목적 함수 즉, 냉동실과 냉장실 각각의 최적 제상 주기 데이터는 제2-RAM부(14e)와 출력 인터페이스부(14f)를 거쳐서 한다.

이상 설명된 바와 같이 본 발명에 의하면, 종래의 '0'과 '1'의 크리스프(Crisp) 논리적 알고리즘에 의한 냉동-냉장고의 제상 방법과는 달리, 미분이 불가능하고 변곡점이 많은 형태의 입력 함수에서도 정밀하고 정확하게 냉동실과 냉장실의 제상 주기를 도출하여 제어할 수 있다.

Claims

실험에 의한 기준 학습 데이터와 실제의 데이터를 마이크로컴퓨터에 입력하는 입력 단계와, 입력된 데이터로써 냉동실과 냉장실 각각의 착상량을 연산하는 연산 단계와, 연산된 각각의 착상량으로써 GA-퍼지 이론을 이용하여 가능한 서로 일치될 수 있는 냉동실과 냉장실 각각의 제상 주기를 추론하는 추론 단계와, 추론된 제상 주기에 의하여 제상 가열기(heater)를 제어하는 제어 단계로 이루어진 것을 그 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법.
제1항에 있어서 상기 기준 학습 데이터가, 실험에 의하여 입력 변수의 데이터 조합에 따라, 각 경우의 수 별로 나타나는 결과치의 데이터인 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법.
제2항에 있어서 상기 입력 변수가, 냉동실 증발기의 착상량과 냉장실 증발기의 착상량인 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법.
제1항에 있어서 상기 GA-퍼지 이론이, 퍼지 추론방식 중 혼합법(TSK법)을 적용한 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법.
제4항에 있어서 상기 혼합법(TSK법)의 전제부 파라메터 설정에 있어서, GA(Genetic Algorithm; 유전자 알고리즘)를 적용한 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법.
제1항에 있어서 상기 실제의 데이터가 시간당 냉동실의 문을 개폐하는 회수, 시간당 냉장실의 문을 개폐하는 회수, 외기온도, 압축기(Compressor)의 운전율, 냉동실의 문이 열려지는 시간, 그리고 냉장실의 문이 열려지는 시간인 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법.
실험에 의한 기준 학습 데이터와 실제의 데이터를 입력하는 입력부와, 입력된 데이터로써 착상량을 연산한 후 GA-퍼지 이론을 이용하여 제상 주기를 추론하는 마이크로컴퓨터와, 추론된 제상 주기에 의하여 제상 가열기(heater)를 제어하는 가열기 제어부로 이루어진 것을 그 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제7항에 있어서 상기 기준 학습 데이터가, 실험에 의하여 입력 변수의 데이터 조합에 따라, 각 경우의 수 별로 나타나는 결과치의 데이터인 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제8항에 있어서 상기 입력 변수가, 냉동실의 증발기 착상량과 냉장실의 증발기 착상량인 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제7항에 있어서 상기 GA-퍼지 이론이, 퍼지 추론방식 중 혼합법(TSK법)을 적용한 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제10항에 있어서 상기 혼합법(TSK법)의 전제부 파라메터 설정에 있어서, GA(Genetic Algorithm; 유전자 알고리즘)를 적용한 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제7항에 있어서 상기 실제의 데이터가 시간당 냉동실의 문을 개폐하는 회수, 시간당 냉장실의 문을 개폐하는 회수, 외기온도, 압축기(Compressor)의 운전율, 냉동실의 문이 열려지는 시간, 그리고 냉장실의 문이 열려지는 시간인 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제7항에 있어서 상기 마이크로컴퓨터가, 입력부에서 출력되는 실제의 데이터를 다음 회로의 사양대로 조정하여 주는 입력 인터페이스부와, 입력 인터페이스에서 조정된 현재의 데이터를 저장하여 주는 제1-RAM부, 기준 학습 데이터와 실행 프로그램을 저장시켜 주는 PROM부, 제1-RAM부와 PROM부의 데이터와 프로그램을 실행시켜서 냉동실과 냉장실 각각의 최적 제상 주기를 추론해내는 CPU와, 추론된 출력을 일시 저장하여 주는 제2-RAM부와, 제2-RAM부의 데이터를 가열기 제어부의 사양에 맞도록 조정하여 주는 출력 인터페이스부로 구성된 것을 그 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제13항에 있어서 상기 PROM부에, 기준 학습 데이터, 냉동실과 냉장실의 착상량을 구하는 연산 프로그램, 그리고 GA-퍼지 추론 프로그램이 연계되어 저장되는 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.
제13항에 있어서 상기 CPU가, 상기 PROM부에 저장된 연산 프로그램을 실행하여 냉동실과 냉장실 각각의 착상량을 구한 후, 구해진 각각의 착상량을 입력 변수로 하여 GA-퍼지 추론 프로그램을 실행하는 것을 특징으로 하는 GA-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 장치.