해저면 분류를 위한 음향실험을 2003년 5월 19일부터 23일까지 5일간 남해에서 실시하였다. 실험 해역은 해저 구성물질이 각기 다른 6개의 정점을 선정하였으며 5개의 주파수 (30, 50, 80, 100, 120 kHz)를 이용하여 해저면 반사 신호를 측정하였다. 지음향 인자의 측정은 피스톤 코어를 이용하여 해저 퇴적물 샘플을 채취 후 입도분석을 하였다. 측정된 결과는 퍼지 이론을 이용하여 정점별 해저 퇴적물을 분류하였다. 반사손실 모델로 구성된 입력 소속 함수를 이용하여 측정결과를 평가 후, 그 결과를 Wentworth 입자 크기를 이용하여 출력 가능하도록 구성하였다. 퍼지 이론을 이용한 해저면 분류 기법과 잘 일치하였으며, 퍼지 이론을 통한 해저면 분류 기법의 가능성을 확인하였다.
This work presents an approach to model concrete shrinkage. The goal is to permit the concrete industry's experts to develop independent prediction models based on a reduced number of experimental data. The proposed approach combines fuzzy logic and genetic algorithm to optimize the fuzzy decision-making, thereby reducing data collection time. Such an approach was implemented for an experimental data set related to self-compacting concrete. The obtained prediction model was compared against published experimental data (not used in model development) and well-known shrinkage prediction models. The predicted results were verified by statistical analysis, which confirmed the reliability of the developed model. Although the range of application of the developed model is limited, the genetic-fuzzy approach introduced in this work proved suitable for adjusting the prediction model once additional training data are provided. This can be highly inviting for the concrete industry's experts, since they would be able to fine-tune their models depending on the boundary conditions of their production processes.
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 the floor decreases suddenly, the robot has a slip state. 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 weigh. Secondly, reposed fuzzy logic applied by the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takaki-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. In additionally, this algorithm controls recovered driving torque for the restrain the re-slip. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena through that compare fuzzy with PI control for the controller performance in the re-adhesion control strategy. These procedures are implemented using a Pioneer 2-DXE wheeled robot parameter.
Background: Spontaneous combustion of coal is one of the factors which causes direct or indirect gas and dust explosion, mine fire, the release of toxic gases, loss of reserve, and loss of miners' life. To avoid these incidents, the prediction of spontaneous combustion is essential. The safety of miner's in the mining field can be assured if the prediction of a coal fire is carried out at an early stage. Method: Adularya Underground Coal Mine which is fully mechanized with longwall mining method was selected as a case study area. The data collected for 2017, by sensors from ten gas monitoring stations were used for the simulation and prediction of a coal fire. In this study, the fuzzy logic model is used because of the uncertainties, nonlinearity, and imprecise variables in the data. For coal fire prediction, CO, O2, N2, and temperature were used as input variables whereas fire intensity was considered as the output variable.The simulation of the model is carried out using the Mamdani inference system and run by the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. Results: The results showed that the fuzzy logic system is more reliable in predicting fire intensity with respect to uncertainties and nonlinearities of the data. It also indicates that the 1409 and 610/2B gas station points have a greater chance of causing spontaneous combustion and therefore require a precautional measure. Conclusion: The fuzzy logic model shows higher probability in predicting fire intensity with the simultaneous application of many variables compared with Graham's index.
In this paper, a methodology for designing a controller based on inverse dynamics for speed control of DC motors is presented. The proposed controller consists of a prefilter, the inverse dynamic model of a system and a fuzzy logic controller. The prefilter prevents high frequency effects from the inverse dynamic model. The model of the system is characterized by a nonlinear equation with coulomb friction. The fuzzy logic controller regulates the error between the set-point and the system output which may be caused by disturbances and it simultaneously traces the change o( the reference input. The parameters of the model are estimated by a genetic a]gorithm. An experimental work on a DC motor system is carried out to illustrate the performance of the proposed controller
Tipsuwanporn, V.;Runghimmawan, T.;Krongratana, V.;Suesut, T.;Jitnaknan, P.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1066-1070
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2003
Recently technologies have created new principle and theory but the PID control system remains its popularity as the PID controller contains simple structure, including maintenance and parameter adjustment being so simple. Thus, this paper proposes auto tune PID by fuzzy logic controller based on FPGA which to achieve real time and small size circuit board. The digital PID controller design to consist of analog to digital converter which use chip TDA8763AM/3 (10 bit high-speed low power ADC), digital to analog converter which use two chip DAC08 (8 bit digital to analog converters) and fuzzy logic tune digital PID processor embedded on chip FPGA XC2S50-5tq-144. The digital PID processor was designed by fundamental PID equation which architectures including multiplier, adder, subtracter and some other logic gate. The fuzzy logic tune digital PID was designed by look up table (LUT) method which data storage into ROM refer from trial and error process. The digital PID processor verified behavior by the application program ModelSimXE. The result of simulation when input is units step and vary controller gain ($K_p$, $K_i$ and $K_d$) are similarity with theory of PID and maximum execution time is 150 ns/action at frequency are 30 MHz. The fuzzy logic tune digital PID controller based on FPGA was verified by control model of level control system which can control level into model are correctly and rapidly. Finally, this design use small size circuit board and very faster than computer and microcontroller.
This paper is concerned with scheduling in Flexible Manufacturing Systems (FMS) using a Fuzzy Logic (FL) approach. Four fuzzy input variables: machine allocated processing time, machine priority, machine available time and transportation priority are defined. The job priority is the output fuzzy variable, showing the priority status of a job to be selected for the next operation on a machine. The model will first select the machines and then assign operations based on a multi-criteria scheduling scheme. System/machine utilization, minimizing mean flow time and balancing machine usage will be covered. Experimental and comparative tests indicate the superiority of this fuzzy based scheduling model over the existing approaches.
본 연구(硏究)는 불 정보 시스템의 단점을 보완하는 방법으로 퍼지 논리(論理)를 이용한 정보검색시스템을 설계하였다. 퍼지 정보검색 시스템은 질의어(質疑語)와 문헌들을 표현하는 각 용어(用語)들에 가중치(加重値)를 부여하고, 이것을 바탕으로 질의어에 대한 각 문헌들의 적합도(適合度)를 결정하는 것이다. 본 연구에서는 기존의 연구들을 비교 분석한 후, 효과적인 모델을 제시하고 시스템 성능을 평가하였다.
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
This Paper presents an application of a on-line self-organizing fuzzy logic controller to a boiler system of fossil-power plant. A boiler-turbine system is described as a MIMO nonlinear system in this paper. Then, three single loop fuzzy logic controllers are designed independently. The control rules and the membership functions of proposed fuzzy logic control system are generated automatically without using plant model. The simulation shows successful results for wide range operation of boiler system of fossil-power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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