제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.412-416
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1993
In this paper, fuzzy-neural network is proposed to identify the Activated Sludge Process(A.S.P) in sewage treatment such as "IF-THEN" type fuzzy rules and using various learning methods and improved complex method, the performance index of the identified model is improved. The proposed FNN has the neural network structure of which the connection weights have particular meanings for obtaining fuzzy inference rules and for tuning membership functions. And based on the identified model, graphic simulator which can analize nonlinear characteristics of A.S.P and generate control strategy for A.S.P is being developed.developed.
The test method using simulator to objectively measure the steering feel from several drivers was proposed. It has also described the ideas to analyse the principal factors affecting the steering feel of the driver using the correlation analysis of the measured data and the questionnaire. Proportional Derivative(PD) controller has been used to measure the steering feel, and the control parameters have been selected to obtain the optimal steering feel. Membership frictions of Sugeno fuzzy model are constructed from the assist torque values calculated from PD controller at each steering state. Moreover to verify the performance, this fuzzy controller has been compared with the another fuzzy controller of which membership frictions are derived from the knowledge of drivers. As a result it can be concluded that the proposed fuzzy controller improves the steering feel at each steering state more than any other conventional methods.
대부분의 포탈영상이 그에 상응하는 시뮬레이터 영상을 참조 영상으로 하여 방사선치료 계획을 수행하고 있다. 이것은 선형가속기의 높은 에너지 X선으로서 얻어지는 포탈 영상의 물리적 특성 때문에, 구조적으로 대단히 불량한 포탈 영상의 개선과 잃어버린 영상 정보의 복원에 시뮬레이터 영상 자체에서의 영상정보를 이용할 수 있다는 가능성을 보여주고 있는 것이다. 본 연구에서는 최대 퍼지 엔트로피를 평가함수로 이용한 유전자 알고리듬을 사용하여 영상에서의 퍼지 영역을 자동적으로 결정하고, 그것을 멤버쉽 함수에서 적용하여 퍼지영상 개선 기법으로서 포탈 영상과 시뮬레이터 영상을 개선한 후, 잡음이 중첩된 시뮬레이터 영상들로서 연관기억장치를 학습시키고 여기에 퍼지 방법으로 개선시킨 포탈 영상을 입력하여 기존의 영상기법으로 처리된 영상보다 좋은 포탈 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 쓰레기 소각로의 효율적인 연소 제어를 위해 쓰레기 소각 플랜트의 다변수 퍼지 모델을 구한다. 먼저 복잡하고 비선형 시스템인 소각로의 모델을 구하기 위해 다변수 퍼지 모델링을 수행한다. 얻어진 다변수 퍼지 모델은 주어지는 입력에 대해 소각로의 출력을 정확하게 예측한다. 그리고 얻어진 퍼지 모델은 시뮬레이터 구현에 사용되어 소각로의 출력예측에 의한 제어전략의 구축 및 운전자의 훈련 등에 사용되는 운전보조 시뮬레이션 시스템을 구현할 수 있다.
This paper presents the design and realization of a digital PV simulator with a Push-Pull Forward (PPF) circuit based on the principle of modular hardware and configurable software. A PPF circuit is chosen as the main circuit to restrain the magnetic biasing of the core for a DC-DC converter and to reduce the spike of the turn-off voltage across every switch. Control and I/O interface based on a personal computer (PC) and multifunction data acquisition card, can conveniently achieve the data acquisition and configuration of the control algorithm and interface due to the abundant software resources of computers. In addition, the control program developed in Matlab/Simulink can conveniently construct and adjust both the models and parameters. It can also run in real-time under the external mode of Simulink by loading the modules of the Real-Time Windows Target. The mathematic models of the Push-Pull Forward circuit and the digital PV simulator are established in this paper by the state-space averaging method. The pole-zero cancellation technique is employed and then its controller parameters are systematically designed based on the performance analysis of the root loci of the closed current loop with $k_i$ and $R_L$ as variables. A fuzzy PI controller based on the Takagi-Sugeno fuzzy model is applied to regulate the controller parameters self-adaptively according to the change of $R_L$ and the operating point of the PV simulator to match the controller parameters with $R_L$. The stationary and dynamic performances of the PV simulator are tested by experiments, and the experimental results show that the PV simulator has the merits of a wide effective working range, high steady-state accuracy and good dynamic performances.
In this paper, an application of fuzzy-neuron reasoning to the control of an activated sludge plant is presented. The activated sludge process is widely used in modern wastewater treatment plants. The operation control of the activated sludge process, however, is difficult due to the following reasons : 1)The complexity of the wastewater components, 2)the change of the wastewater influent, and 3)the adjustment errors in the control process. Because of these reasons, it is difficult to obtain mathematical model that really reflect the relationship between the variables and parameters in the process of wastewater treatment correctively and effectively. In this paper, the activated sludge process(A.S.P.) is modeled by a new fuzzy-neuron network representing nonlinear characteristics. These fuzzy-neurons have fuzzy rules with complementary membership function. Based on the constructed model, graphic simulator on X-window system as a graphic integrated environment is implemented. The efficacy of the proposed control scheme was evaluated and demonstrated by means of the field test.
This paper presents a Petri net approach for the control and monitoring of discrete event system. The proposed model is fuzzy Petri nets based on the fuzzy logic with Petri nets and the hierarchy concept. Fuzzy Petri nets have been used to model the imprecise situations which can arise within automated manufacturing system, and also the hierarchy concept allow to handle the refinement of places and transition in Petri nets model. These will form the foundation of a simulator-tool with manipulation interface for application of fuzzy Petri nets.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.925-928
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1993
In this paper the caracteristics of the fuzzy flip-flop which was proposed as a fuzzy sequential circuit is firstly mentioned. Secondly the circuit construction of typical fuzzy flip-flip circuits using VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware Description Language) compiler and simulator is presented. Finally the possibility of the application of the fuzzy sequential circuit will be mentioned.
나로우주센터 발사관제시스템 실시간 모의장치의 데이터를 퍼지-칼만 필터의 오차 공분산으로 후처리 분석하여 센서 사이에 존재하는 연관성을 시나리오를 전혀 모르는 상태에서 유추하는 연구를 수행하였다. 유추된 연관성은 시나리오 상의 관계와 정확히 일치하였다. 퍼지-칼만 필터의 최적화 성질을 역이용하여 센서의 신호를 분석하였다. 이 연구의 결과로 다중의 센서 시스템이 존재하는 한국형 우주발사체와 탑재 유상하중 그리고 지상지원 시스템에 대한 신호분석의 가능성을 확인하였다
A feedwater controller targeted for an ABWR has been implemented using a modern field programmable gate array (FPGA), and verified using the full scope simulator at Taipower's Lungmen nuclear power station. The adopted control algorithm is a rule-based fuzzy logic. Point to point validation of the FPGA circuit board has been executed using a digital pattern generator. The simulation model of the simulator was employed for verification and validation of the controller design under various plant initial conditions. The transient response and the steady state tracking ability were evaluated and showed satisfactory results. The present work has demonstrated that the FPGA based approach incorporated with a rule-based fuzzy logic control algorithm is a flexible yet feasible approach for feedwater controller design in nuclear power plant applications.
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