In order to control systems which contain nonlinearities of uncertainties, control strategies must deal with the effects of them. Since most of control methods based on system mathematical models have been mainly developed focused on stability robustness against nonlinearities or uncertainties under the assumption that controlled systems are linear time invariant, they have certain amount of limitations to smartly improve the transient responses of systems disturbed by nonlinearities or uncertainties. In this paper, a nonlinear fuzzy PID control method is suggested which can stably improve the transient responses of systems disturbed by nonlinearities, as well as systems whose mathematical characteristics are not perfectly known. Although the derivation process is based on the design process similar to general fuzzy logic controller, resultant control law has analytical forms with time varying PID gains rather than linguistic forms, so that implementation using common-used versatile microprocessors cna be achieved easily and effectively in real-time control aspect.
In this paper, (E, L)-preproximity and uniformity spaces in matriod theory as a generalized to a classical proximity and Uniformity spaces introduced by Csaszar [1] is introduced. Recently, Shi [17]-[18] introduced a new approach to the fuzzification of matroids.Here introduce (E, L)-preproximity and uniformity spaces, Uniformity and strong uniformity on (E, L)-fuzzifying matroid space, Not only study the properties of this new notions, but it has been generated (E, L)-fuzzifying matroid Space from (E, L)-preproximity and uniformity spaces. Next to introduced (E, L)-preproximity continuous in (E, L)-fuzzifying matroid space and used it in more properties. Finally we solve combinatorial optimizations problem via (E, L)-fuzzifying matroid space.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제19권2호
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pp.67-80
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1995
In order to control systems which are dominantly subjected to modeling errors and uncertainties, control strategies must deal with the effect of modeling errors and uncertainties. Since most of control methods based on system mathematical model, such as LQG/LTR method, have been developed mainly focused on stability robustness, they can not smartly improve the transient response disturbed by modeling errors and/or uncertainties. In this research, a fuzzy PID control method is suggested, which can stably improve the transient responses of systems disturbed by modeling errors as well as systems not entirely using mathematical models. So as to assure the effectiveness of suggested control method, computer simulations are accomplished for some example systems, through the comparison of transient responses.
In this paper, the nonlinear I/O characteristic of fuzzy logic controller is analyzed by using cell concept. Sources of the nonlinearity in a fuzzy logic controller include the fuzzification, the fuzzy reasoning and the defuzzification. A closed form expression for the defuzzified output is derived in case of a fuzzy logic controller with two inputs, triangular memberships, MacVicar-Whelan type linguistic rules, and direct fuzzy reasoning. As a result, it is shown that fuzzy logic controller is a nonlinear controller. Also its nonlinearity is analyzed with respect to the conventional PID control and the sliding mode control.
In this paper, a fuzzy expert system is developed for fault diagnoisis of a drum-type boiler system in fossil power plants. The develped fuzzy espert system is composed of knowledge base, fuzzification module, knowledge base process module, knowledge base management module, inference module, and linguistic approximation module. The main objective of the fuzzy expert system is to check the states of the system including the drum level and detect faults such as the feedwater flow sensor fault, feedwater flow control valve fault, and water wall bube rupture. The fuzzy expert system diagnoses faults using process values, manipulated values, and knowledge base which is built via interviews and questionaries with the experts on the plant operations. Finally, the validity of the developed fuzzy expert system is shown via experiments using the digital simulator for boiler system is Seoul Power Plant Unit 4.
Fuzzification of a fantastic filter in a lattice implication algebra is considered. Relations among a fuzzy filter, a fuzzy fantastic filter, and fuzzy positive implicative filter are stated. Conditions for a fuzzy filter to be a fuzzy fantastic filter are given. Using the notion of level set, a characterization of a fuzzy fantastic filter is considered. Extension property for fuzzy fantastic filters is established. The notion of normal/maximal fuzzy fantastic filters and complete fuzzy fantastic filters is introduced, and some related properties are investigated.
본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.
본 논문은 컴포넌트 재사용 환경에서 사용자 피드백에 의해 선택된 컴포넌트가 검색 시스템의 성능을 효율적으로 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수를 사용하였으며, 이는 사용자 프로필에 의해 만들어진다. 함수 변화는 컴포넌트의 지속적이고 장기적인 선택의 결과로써 이루어지며, 이 방법은 단일 질의에 대한 최적화보다는 시스템의 전반적인 향상을 목적으로 한다
본 논문은 각종 보조설비가 연계된 열병합발전시스템에서 가능성 퍼지이론을 이용한 단기운전계획 수립을 나타내고 있다. 가능성 퍼지이론은 계수에 퍼지성을 부여하여 해의 가능성의 범위를 구하는 이론으로서 논문에서는 열출력의 최대값에 퍼지성을 부여하였다. 시뮬레이션은 각 시간대별 열출력의 운전가능범위를 구하는 방향으로 수행되어졌으며 그 결과로서 유연한 운전범위 값을 얻었으며 효과적인 운전계획이 수립되었다.
Conventional stereo matching techniques are based on the assumption that the features representing an object in left and right images have fixed attribute values. But, in fact, such features may take different values due to the practical stereo image formation and the image acquisition error, and thus the conventional techniques tend to result in the in the incorrect matching of features. In this paper, we propose a stereo matching mathod with a possibilistic view which copes with the possible variability of feature values. As a result, this method decreases the number of incorrect matching features when the values of corresponding features are somewhat large. The effectiveness of the proposed method is shown via computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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