Visible light communication (VLC) using LED lamps is suitable for implementing an indoor positioning system in an indoor environment where the global positioning system (GPS) signal does not reach. In this paper, we present an indoor positioning system for mobile robots using a VLC beacon and fuzzy rules. This system consists of an autonomous mobile robot, VLC modules, and device application software. Fuzzy rules are applied to plan the global and local paths along which the mobile robot navigates indoors. The VLC transmitter modules are attached to the wall or the ceiling as beacons to transmit their own location information. The variable pulse position modulation (VPPM) algorithm is used to transmit data, which is a new modulation scheme for VLC providing a dimming control mechanism for flicker-free optical communication. The mobile robot has a receiver module to receive the location information while performing its mission in the environment where VLC transmitters are deployed.
최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
TIA(: Trend Impact Analysis)는 발생될 가능성이 있는 미래의 예기치 못한 사건들을 식별하고 분석하기 위한 고급 예측 도구에 속한다. 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템은 인공신경망의 일종으로 신경망과 퍼지 로직 원리를 모두 통합하고 보편적 추정되는 것으로 간주한다. 본 논문에서는 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템을 사용하여 예기치 못한 사건에 관한 심각성의 정도를 추론하고 이를 시간의 함수로서 도입하여 예기치 못한 사건들의 출현 확률에 관해 보다 타당한 추정치를 얻는데 있다. 이러한 접근방식에 대한 배후 개념은 예기치 못한 사건이 갑자기 출현되는 것이 아니라 관련 사건이 가지고 있는 속성 값에 대한 건드림 혹은 변화가 기존 속성 값의 한계를 벗어나 마치 새로운 사건인 것처럼 등장할 수 있음을 전제로 하고 있다. ANFIS 접근 방식은 이러한 사건을 식별해서 예기치 못한 사건의 심각성의 정도를 추론하는데 매우 적절한 방식이라 할 수 있다. 속성들의 변화 값들은 확률적인 동적 모델 및 Monte-Carlo 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 제안된 모델에 관한 타당성은 강 유역의 예상치 못한 가뭄에 따른 충격 추세 곡선을 기존 연구 결과와의 비교를 통해 나타낸다.
This paper proposes a practical gain-scheduling control law considering robust stability and performance of Linear Parameter Varying(LPV) systems in the presence of nonlinearities and uncertainties. The proposed method introduces LMI-based pole placement synthesis and also associates with a recently developed fuzzy control system based on Takagei-Sugenos fuzzy model. The sufficient conditions for robust controller design of linearized local dynamics and robust stabilization of fuzzy control systems are reduced to a finite set of Linear Matrix inequalities(LMIs) and solved by using co-evolutionary algorithms. The proposed method is applied to the longitudinal acceleration control of high performance aircraft with linear and nonlinear simulations.
본 연구에서는 단순한 구간대신에 구간내에 제한된 형태의 가능성 분포를 갖 는 복합구간으로 학장하는 것이다. 그리고 이러한 가능성 분포는 퍼지 집합이론에서 사용되는 것처럼 일반적인 분포형태 전체를 사용하는 것이 아니라, 가능성 분포의 무 게중심만 정의하고 이 무게중심과 구간경계만을 사용하여 시스템 변수가 갖는 정성값 을 나타낸다. 이를 바탕으로 새로운 상태변화와 그 규칙을 정의함으로써 정성 모델 링과 시뮬레이션을 할 수 있는 정성 수학을 공식화하였다.이와 같은 방식으로 구한 정성 모델과 추론방법으로 기존의 논문에 나와 있는 시뮬레이션 결과와 비교하여 본 논문에서 제시한 정성해의 논리적 건전성(soundness)을 보였다.
Short shot is a molded part that is incomplete since insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to solve short shot can be done by injection molding experts based on their empirical knowledge. Modifying mold and part, changing resin to less viscous one, and adjusting process conditions are general remedies. Experts of injection molding might try to adjust process conditions such as mold temperature, melt temperature, injection time based on their empirical knowledge as the first remedy because adjustment of process conditions is the most economic way in time and cost. However it is difficult to find appropriate process conditions as they are highly coupled and there are so many elements to be considered. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been proposed to find an appropriate mold temperature. With the percentage of the insufficient Quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature can be obtained by the fuzzy logic algorithm.
This paper deals with modeling method and application of Fuzzy Discrete Event System(FDES). FDES have characteristics which Crisp Discrete Event System(CDES) can't deals with and is constituted with the events that is determined by vague and uncertain judgement like biomedical or traffic control. We proposed Real-time Fuzzy Temporal Logic Framework(RFTLF) to model Fuzzy Discrete Event System. It combines Temporal Logic Framework with Fuzzy Theory. We represented the model of traffic signal systems for intersection to have the property of Fuzzy Discrete Event System with Real-time Fuzzy Temporal Logic Framework and designed a traffic signal controller for smooth traffic flow. Moreover, we proposed the method to find the minimum-time route to reach the desired destination with information obtained in each intersection. In order to evaluate the performance of Real-time Fuzzy Temporal Logic Framework model proposed in this paper, we simulated unit-time extension traffic signal controller model of the latest signal control method on the same condition.
This thesis proposes a fuzzy logic cross coupled controller for a multi axis servo system. The overall control system consists of three elements: the axial position controller, the speed controller, and a fuzzy logic cross coupled controller. In conventional multi axis servo system, the motion of each axis is controlled independently without regard to the motion of other axes, in which the contour error, defined as the shortest distance between the desired and actual contours is compensated only by the position error of each axis. This decoupled control approach may result in degraded contouring performance due to such factors as mismatch of axial dynamics and axial loop gains. In practice, such systems contain many uncertainties, Therefore, the multi axis servo system must receive and evaluate the motion of all axes for a better contouring accuracy. Cross coupled controller utilizes all axis position error information simultaneously to produce accurate contours. However the existing cross coupled controllers cannot overcome friction, backlash and parameter variation. Also, since it is difficult to obtain an accurate mathematical model of multi axis system, here we investigate a fuzzy logic cross coupled controller method. Some simulations and experimental results are presented to illustrate the performance of the proposed controller.
Sliding mode control guarantees robustness in the presence of modeling uncertainties and external disturbances. However, this can be obtained at the cost of high control activity that may lead to chattering As one way to alleviate this problem a boundary layer around sliding surface is typically used. In this case the selection of controller gain, control ban width and boundary layer thickness is a crucial problem for the trade-off between tracking error and chattering. The parameter tuning is usually done by trail-and-error in practice causing significant effort and time. An auto tuning method based on fuzzy rules is proposed in the paper in this method tracking error and chattering are monitored by performance indices and the controller tunes the design parameters intelligently in order to compromise both indices. To demonstrate the efficiency of the propose method a mass-spring translation system and a roboic control system are simulated and tested It is shown that the proposed algorithm is effective to facilitae the parameter tuning for sliding mode controllers.
인간의 계속적인 도움 없이 거칠고 변화하며 구조화되지 않은 환경에서 원하는 작업을 수행하는 자율주행 로봇은 확실하거나 불확실한 주변 환경을 극복하는 능력을 지녀야 한다. 이를 위해서는 센서로부터 얻어진 불확실한 정보를 바탕으로 유용한 결론을 도출하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 지식의 표현 및 처리에 유용한 방법으로 주목을 받고 있는 온톨로지에 기반한 자율주행 로봇의 자율주행 알고리즘을 제안하고 이의 타당성을 컴퓨터 모의실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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