이호재 연구실은 샘플치 퍼지 제어(Sampled-Data Fuzzy Control)와 디지털 재설계(Digital Redesign) 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 샘플치 퍼지 제어는 연속시간 시스템을 이산시간 제어기로 변환하는 과정에서 발생하는 성능 저하와 불확실성 문제를 극복하기 위한 핵심 기술입니다. 연구실에서는 Takagi-Sugeno 퍼지 모델을 기반으로 한 비선형 시스템의 샘플치 제어기 설계, 그리고 아날로그 제어기의 성능을 최대한 보존하는 디지털 재설계 기법을 개발하고 있습니다. 특히, 본 연구실은 선형행렬부등식(Linear Matrix Inequality, LMI) 및 이중선형행렬부등식(Bilinear Matrix Inequality, BMI) 기반의 설계 조건을 도입하여, 실제 시스템의 불확실성, 외란, 시간 지연 등 다양한 현실적 제약을 고려한 강인한 제어기 설계 방법론을 제시합니다. 이를 통해 기존의 근사적 이산화 모델이 가지는 한계를 극복하고, 실제 구현 단계에서의 안정성 및 성능 저하를 최소화할 수 있습니다. 이러한 연구는 수중글라이더, 자율주행로봇, 로봇 매니퓰레이터, 전력계통 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 실제로 수중글라이더의 안정화, 자율주행로봇의 추종제어, 대규모 전력계통의 부하주파수 제어 등에서 연구실의 기술이 활용되고 있으며, 이론적 연구와 실용적 응용의 균형을 이루고 있습니다.

본 연구실은 강인 제어(Robust Control)와 고장진단(Fault Detection and Isolation, FDI) 시스템 분야에서도 활발한 연구를 전개하고 있습니다. 강인 제어는 시스템의 파라미터 불확실성, 외란, 비선형성 등 다양한 환경 변화에도 안정성과 성능을 보장하는 제어기 설계 기법입니다. 연구실에서는 Takagi-Sugeno 퍼지 모델을 활용하여 비선형 시스템의 강인 정적 및 동적 출력궤환 제어, 분산 제어, 그리고 다중 에이전트 시스템의 합의 제어 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 고장진단 시스템 연구는 센서 및 액추에이터의 고장 발생 시 이를 신속하게 탐지하고, 시스템의 안전성과 신뢰성을 유지하는 데 중점을 두고 있습니다. 퍼지 관측기 기반의 고장진단 알고리즘, H-/H-infinity 성능을 보장하는 고장 검출 및 분리 기법, 그리고 대규모 시스템 및 네트워크 제어 시스템에서의 분산형 고장진단 방법론 등이 주요 연구 주제입니다. 이러한 기술들은 실제 산업 현장, 예를 들어 무인잠수정, 자율주행로봇, 전력계통 등에서의 실시간 고장 대응에 적용되고 있습니다. 연구실은 이론적 분석뿐만 아니라 수치적 시뮬레이션, 실험적 검증을 통해 제안된 방법론의 실효성을 입증하고 있습니다. 또한, 다양한 국내외 연구과제와 산학협력을 통해 실제 시스템에 적용 가능한 고장진단 및 강인 제어 솔루션을 개발하고 있습니다.