This paper proposes a new COA (center of area) defuzzifier that is working in the accurate and fast manner. The proposed COA defuzzifier involves both membership values and the spans of membership functions in clauclating a crisp value. In additon, it avoid division by replacing the COA calculation with the searching of the momentum equilibrium point. The moment equilibrium point is searched in the coarse-to-fine manner such that the moment computing points during the coarse searching are moved in the interval of fuzzy terms until they are reached at two adjacent fuzzy terms searching method accerlates the finding of the moment equilibrium point by O(M) mazimally when compared iwth the equal interval searching method of ruitz. In order to verify the accuracy of the proposed COA defuzzifier, the crisp values obtained form the proposed coarse-to-fine searching are compared with the precise crisp values from the arithmetic calculation. Application to the truck backer-upper control problem of the proposed COA defuzzifier is presented. The control performance is compared with that of the conventional COA defuzzifier in tems of the average tracing distance.
본 논문은 저비용이면서 정확한 비퍼지화 연산을 수행하는 새로운 COA(Center of Area) 비퍼지화기를 제안한다. 제안한 COA 비퍼지화기의 정확성은 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기의 저비용성은 비퍼지화 연산시 요구되는 나눗셈 연산을 좌.우측 모멘트의 균형점을 찾는 것으로 대신함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기는 승산기가 부가적으로 필요하고 모멘트의 균형점을 찾는데 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 첫번째 단점은 승산기를 확률적 AND 연사으로 대치함으로서 극복되고, 두번째 단점은 모멘트의 균형점을 빠르게 탐색하는 coarse-to-fine 탐색 알고리즘에 의해 해결된다. VHDL 시뮬레이션을 통해 제안한 COA 비퍼지화기를 트럭 후진 주차 문제에 적용한 결과 기존의 COA 비퍼지화기보다 향상된 평균 주행 거리 특성을 보임을 확인하였다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기의 제어 성능을 향상시키는 최적의 COA(Center Of Area) 비퍼지화 방법을 제안한다. 제안한 비퍼지화 방법은 플랜트의 제어를 위해 필요한 확정치(Crisp Value)를 얻기 위해 소속 함수값과 소속함수의 폭을 동시에 이용한다. 주어진 문제에 가장 최적인 소속 함수의 폭은 유전자 알고리즘에 의해 자동적으로 결정된다. 제안한 비퍼지화 방법을 트럭 후진(Truck backer-upper) 제어 문제에 적용하여 얻어진 시뮬레이션 결과로부터 소속 함수만을 고려한 기존의 COA 비퍼지화 방법보다 평균 주행거리 면에서 20% 이상 짧아짐을 확인하였다.
In this paper an electro-hydraulic servo system is designed by using a fuzzy control algorithm. In order to drive an optimal fuzzy control system, a simulation program for the control system has been developed. By this program the fuzzifier and defuzzifier, a fuzzy inference method, a fuzzy relational matrix, and a fuzzy inference method are investigated. As a result, Larsen inference method, 9*9 fuzzy relational matrix, and center of area defuzzifier are turned out the best as parameters. Finally this method is compared with the conventional PID algotithm, and showed that the fuzzy control performs better than PID algorithm. The fuzzy control performs very well adap- tation against uncertain disturbances.
This paper concerns a VHDL design and simulation of an accurate and cost-effective fuzzy logic controller (FLC). The accurcy of the proposed FLC is obtained by using the center of gravity (COG) defuzzifier that considers both membership values and spans of membership functions in calculating a crisp value. The cost-effectiveness of the proposed FLC is obtained by restructuring the conventional FLC in the following ways: Firstly, the MAX-MIN inference is inference is replaced by a read-modify-write operation that can be implemented economically in the structure of register files. Secondly, the division in the COG defuzzifier is avoided by finding the moment equilibrium point. The proposed COG defuzzifier has two disadvantages that it requires additional multipliers and it takes a lot of computation time to find the moment equilibrium point. The first disadvantage is overcome by replacing the mulitpliers with stochastic AND operations and the second disadvantage is alleviated by using a coarse-to-fine searching algorithm. The proposed FLC is described in VHDL structurally and behaviorally and whether it is working well or not is checked on SYNOPSYS VHDL simulator by using the truck backer-upper control problem.
The look up table method conventionally applied to control the inner temperature and humidity of a laver drying machine has repeatedly occurred not only laver's damage but also inferior goods since the reaching time at the optimum state takes a long time. In this paper, a fuzzy control theory instead of the look up table was proposed to reduce the reaching time at the optimum state. The proposed method used six input variables and four output variables for the fuzzy control, and a triangle rule for a fuzzifier, The Mandani's min-max method was applied to a fuzzy inference. Also, the mean method of maximum was applied to a defuzzifier. The method applied to the fuzzy controller contributed to reduce the reaching time at the optimum state, and to minimize not only laver's damage but also inferior goods.
In supply chain management, supplier capacity is very important to meet the customer demand quickly. This paper studies a supplier evaluation structure and then suggests a methodology using fuzzy theory for selecting an effective supplier. Several quantitative and qualitative evaluation factors should be analyzed in the evaluation structure. The qualitative factors includes not only product and service qualities but financial condition. The methodology deals with both the quantitative and qualitative factors together through fuzzy inference. A case study is also presented to show how to choose the best one among potential suppliers.
본 논문에서는 기존의 계층 퍼지 시스템에서 입력 변수로 사용되던 이전 계층의 출력값을 퍼지 규칙의 전건부에서는 사용하지 않고 후건부에서만 사용하는 계층 퍼지 시스템을 제안하였다. 또한 제안된 계층 퍼지 시스템을 구성할 때에 싱글톤 퍼지화기와 평균 중심법 비퍼지화기를 사용하는 경우에는 시스템 입력 변수의 멤버쉽 함수가 주어진 컴팩트 도메인 내에서 완전하기만 하다면, 임의의 연속 함수에 대하여 그에 해당하는 제안된 형태의 계층 퍼지 시스템이 존재한다는 것을 수학적으로 증명하였다.
This paper proposes the MIMO indirect adaptive fuzzy controller to control the two-link manipulators. The input-output linearization technique, equivalent control input plus integral term, augmented error model and recursive least square adaptive law are used fer the controller. The linear type of fuzzifier-defuzzifier fuzzy logic system used for nonlinear function makes easy to farm the error model and able to follow the adaptive system approach. Such that control approach, the control system is not required joint speed and accerelation measurement and easy to implement and tune. The simulation results showed that the proposed controller has good control performance, stability, very small tracking error, decoupling, fast convergence, robust to parameter variation and load.
본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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