Nowadays fuzzy logic in control applications is a well-recognized alternative, and this is thanks to its inherent advantages. Generalized type-2 fuzzy sets allow for a third dimension to capture higher order uncertainty and therefore offer a very powerful model for uncertainty handling in real world applications. With the recent advances that allowed the performance of general type-2 fuzzy logic controllers to increase, it is now expected to see the widespread of type-2 fuzzy logic controllers to many challenging applications in particular in problems of structural control, that is the case study in this paper. It should be highlighted that this is the first application of general type-2 fuzzy approach in civil structures. In the following, general type-2 fuzzy logic controller (GT2FLC) will be used for active control of a 9-story nonlinear benchmark building. The design of type-1 and interval type-2 fuzzy logic controllers is also considered for the purpose of comparison with the GT2FLC. The performance of the controller is validated through the computer simulation on MATLAB. It is demonstrated that extra design degrees of freedom achieved by GT2FLC, allow a greater potential to better model and handle the uncertainties involved in the nature of earthquakes and control systems. GT2FLC outperforms successfully a control system that uses T1 and IT2 FLCs.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.47-55
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2000
In this paper, a vision-based roadway detection algorithm for an automated vehicle control system, based on roadway sign information on roads, is proposed. First, in order to detect roadway signs, the color scene image is enhanced under hue-invariance. Fuzzy logic is employed to simplify the enhanced color image into a binary image and the binary image is morphologically filtered. Then, an effective algorithm of locating signs based on binary rank order transform (BROT) is utilized to extract signs from the image. This algorithm performs better than those previously presented. Finally, the inner shapes of roadway signs with curving roadway direction information are recognized by neural networks. Experimental results show that the new detection algorithm is simple and robust, and performs well on real sign detection. The results also show that the neural networks used can exactly recognize the inner shapes of signs even for very noisy shapes.
This paper deals with the relationship between the order structure and topological structure in the historical point of view. We first investigate how the order structure has developed along with the set theory and logic in the second half of the nineteenth century. After the general topology has emerged in the beginning of the twentieth century, two disciplines of the order theory and topology give each other a great deal of effect for their development via various dualities, compactifications by maximal filter spaces and Alexandroff's specialization order, which form eventually a fundamental setting for the development of the category theory or functor theory.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. In additionally, this algorithm adjusts the driving torque for restraining re-slip. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy, These procedures are implemented using a Pioneer 2-DXE wheeled robot parameter.
Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy.
프로그램의 정적 검증을 위한 명세는 1차 술어 논리(First Order Logic)가 주로 사용된다. 하지만 1차 술어 논리가 모든 정보를 표현할 수가 없기에 이를 보완하기위해 양상논리(Modal Logic)를 사용할 수가 있다. 정적 프로그램 검증을 위해 양상 논리를 이용하여 확장된 BML(Bytecode Modeling Language)은 BIRS로 변환 되어야 한다. 본 논문에서는 확장된 BML을 중간 표현 언어인 BIRS(Bytecode Intermediate Representation Specification)로 표현하기 위하여 BIRS 문법을 확장한다.
검증에 사용하는 명세는 대부분 1차 술어 논리(First Order Logic)로 이루어져 있다. 1차 술어 논리가 자연언어 대부분을 표현하지만 표현하지 못하는 부분도 존재한다. 이를 해결하기위해 양상논리(Modal Logic)를 추가한 명세방법이 존재하지만 간접적인 방법으로만 존재할 뿐 이다. 본 논문에서는, 양상논리를 이용한 명세의 직접적인 표현을 위해 BML(Bytecode Modeling Language)을 확장한다. 이를 통해, 명세정보 표현의 정확성을 향상시킨다.
기존의 논리 프로그램을 병렬로 실행하는 방법들은 병렬화의 제약이 되었던 공유 변수들의 생산변수-사용변수의 의존관계로 인해 서술적인 표현력이 강한 논리 언어에 잠재된 병렬성을 살리지 못했다. 이 논문에서는 공유 변수의 의존 관계를 제거하기 위해 논리 프로그램의 실행을 증명 나무의 생성 단계와 사실을 처리하는 두 단계로 분리하는 방법을 제시한다. 첫단계에서는 변수마다 유일한 번호를 붙여 증명 나무에 생성되는 연구들을 변수 수열로 차별화하고, 사실 처리시 각 변수의 값을 차별화된 변수로 구하여 증명 나무의 성공 여부를 확인할 수 있다. 따라서, 생산 변수가 값을 생산한 후 사용 변수가 있는 술어의 처리가 가능했던 기존의 병렬 처리 방식보다 더 높은 병렬성을 이룰 수 있다.
This paper proposes a reference model following control system using fuzzy logic controller and genetic algorithm. A fuzzy logic controller is designed such that plant output follows the output generated by a reference model. In this paper, First-order and second-order reference model with no overshoot and fast rise time is designed. Experiment results show the effectiveness of the proposed controller in tracking property and robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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