Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.12
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pp.1101-1105
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2012
This study proposes a method for improvement of PD type fuzzy controller. The method includes self tuner using gradient algorithm that is one of the optimization algorithms. The proposed controller improves simple Takagi-Sugeno type FLC (Fuzzy Logic Control) system. The simple Takagi-Sugeno type FLC system changes nonlinear characteristic to linear parameters of consequent membership function. The simple FLC system could control the system by calibrating parameter of consequent membership function that changes the system response. While the determination on parameter of the simple FLC system works well only partially, the proposed method is needed to determine parameters that work for overall response. The simple FLC system doesn't predict the response characteristics. While the simple FLC system works just like proportional part of PID, our system includes derivative part to predict the next response. The proposed controller is constructed with P part and D part FLC system that characteristic parameter on system response is changed by self tuner for effective response. Since the proposed controller doesn't include integral part, it can't eliminate steady state error. So we include a gain to eliminate the steady state error.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.2
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pp.109-114
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2002
Various inverted pendulum systems have been frequently used as a model for the performance test of the proposed control system. We first identify a rotary-type inverted pendulum system by the Euler-Lagrange method and then design a FLC (Fuzzy Logic Controller) fur the plant. FLC`s are one of useful control schemes fur plants having difficulties in deriving mathematical models or having performance limitations with conventional linear control schemes. Many FLC`s imitate the concept of conventional PD (Proportional-Derivative) or PI (Proportional-Integral) controller. That is, the error e and the change-of-error are used as antecedent variables and the control input u the change of control input Au is used as its consequent variable for FLC`s. In this paper we design a simple-structured FLC for the rotary inverted pendulum system. We also perform some computer simulations to examine the tracking performance of the closed-loop system.
This paper presents an application where a Fuzzy-Logic Controller (FLC) is used at a supervisory level to implement mutual coordination of the steering of the two front wheels of a motorcar. The two front wheels are steered by two independent discrete time state feedback controllers with a view to optimize the steering slip angles. The functions of the two controllers are tied together by way of a FLC. Because of the presence of unmodelled dynamics and disturbances acting on the two sides, it is difficult to achieve the desired performance using conventional control systems. This is the primary reason that FLC is emploged to solve the problem. The results show that the implemented system achieved desired coupling between the two independent systems and thereby reduces the difference between the two steered angles.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.93-99
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2003
One of the methods to simplify the design process for a fuzzy logic controller (FLC) is to reduce the number of variables representing the rule antecedent. This in turn decreases the number of control rules, membership functions, and scaling factors. For this purpose, we designed a single-input FLC that uses a sole fuzzy input variable. However, it is still deficient in the capability of adapting some varying operating conditions although it provides a simple method for the design of FLC's. We here design two simple-structured adaptive fuzzy logic controllers (SAFLC's) using the concept of the single-input FLC. Linguistic fuzzy control rules are directly incorporated into the controller by a fuzzy basis function. Thus some parameters of the membership functions characterizing the linguistic terms of the fuzzy control rules can be adjusted by an adaptive law. In our controllers, center values of fuzzy sets are directly adjusted by an adaptive law. Two SAFLC's are designed. One of them uses a Hurwitz error dynamics and the other a switching function of the sliding mode control (SMC). We also prove that 1) their closed-loop systems are globally stable in the sense that all signals involved are bounded and 2) their tracking errors converge to zero asymptotically. We perform computer simulations using a nonlinear plant.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.7
no.4
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pp.58-64
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1997
FLC(Fuzzy Logic Controller) is stronger to the disturbance than a classical controller and its overshoot of the intialized value is excellent. In case an unknown process or the mathematical modeling of a complicated system is impossible, a fit control quantity can be acquired by the Fuzzy inference. But FLC can not converge correctly to the desirable value because the FLC's output value by the size of the quantization level of the Fuzzy variable always has a minor error. There are many ways to eliminate the minor error, but I will suggest GA-FLC and EP-FLC Hybrid controller which csombines FLC with GA(Genetic Algorithm) and EP(Evo1ution Programming). In this paper, the output characteristics of this Hybrid controller will be compared and analyzed with those of FLC, it will he showed that this Hybrid controller converge correctly to the desirable value without any error, and !he convergence speed performance of these two kinds of Hyhrid controller also will be compared.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.5
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pp.25-32
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1994
A nonlinear control algorithm for the depth control of underwater vehicles is presented. In order to consider the deadzone effect of the flow control valve, a nonlinear fuzzy logic controller (FLC) is synthesized and combined with a linear proportional-derivative-acceleration (PDA) controller, which is called the PDA/FLC controller. And to show the effectiveness of the PDA/FLC control system, it is compared with the linear PDA control system through computer simulation. It is found that the PDA/FLC control system is suitable one to maintain the desirable depth of underwater vehicles with deadzone.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.1
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pp.13-18
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2000
In this paper, an Adaptive Evolutionary Computation(AEC) is proposed. AEC uses a genetic algorithm(GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner is order to take merits of two different evolutionary computations: global search capability of GA and local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. AEC is used to design the membership functions and the scaling factors of fuzzy logic controller (FLC). To evaluate the performances of the proposed FLC, we make an experiment on FLC for the speed control of an actual DC series motor system with nonlinear characteristics. Experimental results show that the proposed controller has better performance than that of PD controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.67
no.3
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pp.143-148
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2018
In this paper, the optimal fuzzy logic controller(FLC) for a hybrid renewable energy system(HRES) is proposed. Generally, hybrid renewable energy systems can consist of wind power, solar power, fuel cells and storage devices. The proposed FLC can effectively control the entire HRES by determining the output power of the fuel cell or the absorption power of the electrolyzer. In general, fuzzy logic controllers can be optimized by classical optimization algorithms such as genetic algorithms(GA) or particle swarm optimization(PSO). However, these FLC have a disadvantage in that their performance varies greatly depending on the control parameters of the optimization algorithms. Therefore, we propose a method to optimize the fuzzy logic controller using the teaching-learning based optimization(TLBO) algorithm which does not have the control parameters of the algorithm. The TLBO algorithm is an optimization algorithm that mimics the knowledge transfer mechanism in a class. To verify the performance of the proposed algorithm, we modeled the hybrid system using Matlab Tool and compare and analyze the performance with other classical optimization algorithms. The simulation results show that the proposed method shows better performance than the other methods.
Kim, B.S.;Ryu, K.B.;Min, S.S.;Lee, K.C.;Kim, C.E.;Cho, K.B.
Proceedings of the KIEE Conference
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1992.07a
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pp.225-230
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1992
In this paper, a new learning fuzzy logic controller(LFLC) is presented. The proposed controller is composed of the main control part and the learning part. The main control part is a fuzzy logic controller(FLC) based on linguistic rules and fuzzy inference. For the learning part, artificial neural network(ANN) is added to FLC so that the controller may adapt to unknown plant and environment. According to the output values of the ANN part, which is learned using error back-propagation algorithm, scale factors of the FLC part are determined. These scale factors transfer the range of values of input variables into corresponding universe of discourse in the FLC part in order to achieve good performance. The effectiveness of the proposed control strategy has been demonstrated through simulations involving the control of an unknown robot manipulator with load disturbance.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.972-974
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1993
This paper presents a new method to automatically design fuzzy logic controller(FLC). The main problems of designing FLC are how to optimally and automatically select the control rules and the parameters of membership function (MF). Cell state space algorithms (CSS), differential competitive learning (DCL) and multialyer neural network are combined in this paper to solve the problems. When the dynamical model of a control process is known. CSS can be used to generate a group of optimal input output pairs(X, Y) used by a controller. The(X, Y) then can be used to determine the FLC rules by DCL and to determine the optimal parameters of MF by DCL and to determine the optimal parameters of MF by multilayer neural network trained by BP algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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