It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.
A knowledge-based system with fuzzy production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a strategy to reflect the dynamic nature of real system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper proposes a strategy of dynamic inferencing for a knowledge-based system with fuzzy production rules. The strategy suggested in this paper applies weights of attributes of conditions of a rule in the knowledge-base. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by AHP(Analytic Hierarcy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with MIN operator, into a single DM for the rule. In this way, overall DM for a rule changes depending on the importance of attributes of the rule. As a result, the dynamic nature of a real system can be incorporated in an inference with fuzzy production rules.
An elevator system, which is essential equipment for vertical movement of an object, as a property of building, has been driven by various expenditures and purposes. Since developing electrical control technology, control system are highly developed. The elevator system has expanded widely, but a data accuracy acquisition technique and safety predict technique for securing system safety is still at a basic level. So, objective verification for elevator confidence condition requires an absolute accuracy measurement technique. Therefore, this study is executed in order to acquire a method of depending on sense of a manager with simple numeric measurement data, and to construct a logical, analytical foresight system for more efficient elevator management system. As an artificial intelligence for diagnosis, the fuzzy inference algorithm is used for foreseeing the system in this thesis, because the fuzzy algorithm is the most useful method for resolving subjective ideas and a vague judgment of humans. The fuzzy inference algorithm is developed for each sensor signal(i.e. vibration, velocity, current).
본 연구는 객관적인 생리신호로부터 인간의 감성을 추론할 수 있는 감성평가 전문가 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로 측정된 생리신호를 이용하여 인간의 긴장도를 판단하는 알고리즘의 개발을 목표로 한다. 감성평가와 관련된 애매함을 수리적으로 취급하기 위해 퍼지이론을 적용하여 임의의 감성영역에 속하는 정도를 소속함수로 정량화함으로써 감성평가를 가능하게 하고자 하였다. 소속함수의 결정은 상상을 통해 유발된 긴장/이완의 생리신호 데이터베이스 결과를 사용하였다. 그리고 두 가지 이상의 생리신호 측정결과와 각 생리신호의 소속함수로부터 하나의 최종결과(긴장도)를 유추하기 위해서 Dempster-Shafer증거합 법칙을 적용하였고, 이를 통해 최종적인 긴장도를 도출할 수 있도록 하였다.
If the fault occurs on the underground power cable systems, the fault current on the sheath has an influence on all sections of cable because it's returned through earth at the directly grounded point and operation point of SVL(Sheath Voltage Limiter) on each insulated joint box. Therefore, the earth resistance and the operation of SVL have an effect on the zero-sequence current, and then the impedance between relaying point and fault point is increased. That causes the overreach of distance relay. For these reasons, the distance relay algorithm for protecting an underground power cable systems hasn't been developed till now. In this paper, new distance relay algorithm is developed for protecting a underground power cable system using fuzzy inference system which is the one of ACI(Advanced Computational Intelligence) techniques. This algorithm is verified by EMTP simulation of real power cable system, and proves to effectively advance the errors
In this paper, we propose the fuzzy inference algorithm with multi-layer structure. MFIS(Multi-layer Fuzzy Inference System) uses PNN(Polynomial Neural networks) structure and the fuzzy inference method. The PNN is the extended structure of the GMDH(Group Method of Data Hendling), and uses several types of polynomials such as linear, quadratic and cubic, as well as the biquadratic polynomial used in the GMDH. In the fuzzy inference method, the simplified and regression polynomial inference methods are used. Here, the regression polynomial inference is based on consequence of fuzzy rules with the polynomial equations such as linear, quadratic and cubic equation. Each node of the MFIS is defined as fuzzy rules and its structure is a kind of neuro-fuzzy structure. We use the training and testing data set to obtain a balance between the approximation and the generalization of process model. Several numerical examples are used to evaluate the performance of the our proposed model.
선박의 충돌회피 알고리즘은 인적 요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 본 논문에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 고안한다. 기존의 선박 충돌 회피를 시스템보다 안전한 충돌 회피를 위해서 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 계산하고 일정 시간 이후에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 충돌 위험도를 예측함으로써 보다 안전하고 효율적인 충돌 위험도를 결정한다. 본 논문에서 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 기존의 DCPA와 TCPA를 이용한 퍼지 추론 방법보다 효율적으로 충돌 위험도를 추정할 수 있다.
Fuzzy controller design consists of intuition, and any other information about how to control system, into a set of rules. These rules can then be applied to the system. It is very important to decide parameters of IF-THEN rules. Because fuzzy controller can make more adequate force to the plant by means of parameter optimization, which is accomplished by learning procedure. In this paper, we apply fuzzy controller designed to the Swing-UP Inverted pendulum.
In this paper, a hierarchical fuzzy controller is proposed for the stabilization control of the inverted pendulum system. The design of controller for that system is difficult because of its complicated nonlinear mathematical model with unknown parameters. Conventional fuzzy control strategy based only on dynamics of pendulum made have failed to stabilize. However, proposed control strategies are to swing pendulum from natural stable up equilibrium point to an unstable equilibrium point and are to transport a cart from an arbitrary position toward a center of rail. Thus, the proposed fuzzy stabilization controller have a hierarchical fuzzy inference structure; that is, the lower level is for inference interface for the virtual equilibrium point and the higher level one for the position control of cart according to the firstly inferred virtual equilibrium point.
본 논문에서는 실내 환경에서 발생 할 수 있는 각종 냄새를 구분하고 농도를 검출하여 냄새 발생지로의 탐색과 이에 관련된 정보를 전송하는 지능 로봇을 구현 하였다. 온도변화에 따라 구동 되는 반도체식 가스센서를 이용하여 에탄올, 암모니아 및 이들의 혼합가스를 신경망 알고리즘을 통해 구분하고, 퍼지 추론방식으로 농도 측정이 가능한 후각 기능을 구현 하여 탑재함과 동시에 비전 시스템을 이용하여 장애물 회피 이동이 가능하게 하였다. 또한 로봇은 센서 네트워크 내에서 동작하며 유해 가스 및 냄새 관련 정보와 이에 따른 경고 메시지를 멀티홉 방식으로 네트워크 내 다른 노드로 전송한다. 비전 시스템과 후각 센서를 이용한 알고리즘으로 냄새의 종류 구분 및 농도 측정, 발생지 탐색이 가능 하였고 센서 네트워크 내 동작으로 이러한 정보전송이 가능한 로봇을 제시 하였다. 실제 실험을 통하여 냄새 인식 및 농도검출, 그리고 냄새 발생지로의 탐색 알고리즘 및 정보전송 성능의 효용성을 입증 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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