This paper presents the automatic construction and parameter optimization technique for the fuzzy logic controller using genetic algorithm. In general the design of fuzzy controller has difficulties in the acquisition of expert's knowledge and relies to a great extent on empirical and heuristic knowledge which, in many cases, cannot be objectively justified. Therefor the performance of the controller can be degraded in the case of plant parameter variations or unpredictable incident which the designer may lave ignored. And fuzzy logic controller parameters elicited form the expert may not be global. Some of these problems can be resolved by application of genetic algorithm. Finally, we provides the second order dead time plant to evaluate the feasibility and generality of our proposed method. Comparison shows that the proposed method can produce a fuzzy logic controller with higher accuracy and a smaller number of fuzzy roles than manually billed fuzzy logic controller.
In this paper, The Fuzzy Logic Controller based on T-operators is designed. Some typical T-operators and their mathematical properties are studied. A generalized fuzzy inference model is proposed by introducing the general notion of T-operators into the conventional one which is based only on the Min and Max operators. Fuzzy Logic Control algorithms based on the T-operators are suggested. Then, by computer simulations, the effect of various T-operators on the performance of the fuzzy logic controller are studied. The purpose of these simulation studies were to observe the flexibility and system responses using the processed class of T-operators in the fuzzy inference mechanisms. This observation was made on parameters such as speed of reponses, steady-state behavior and non oscillatory responses.
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.
Fuzzy logic rule based controller has many desirable advantages, whih are simple to implement on the real time and need not the information of structure and dynamic characteristics of the system. Thus, nowadays, the scope of the application of the fuzzy logic controller becomes enlarged. But, if the controlled plant is a time-varying/nonlinear system, it is not easy to construct the fuzzy logic rules which need the knowledge of and expert. In this paper, an approach by which the logic control rules can be auto-generated using the genetic algorithm that is known to be very effective in the optimization problem will be proposed and the effectiveness of the proposed approach will be verified by computer simulation of the 2 d.o.f. planner robot.
Park, Gee-Yong;Park, Jae-Chang;Kim, Chang-Hwoi;Kim, Jung-So;Jung, Chul-Hwan;Seong, Poong-Hyun
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1996년도 추계학술발표회논문집(1)
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pp.85-90
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1996
In this paper, the self-organizing fuzzy logic controller is developed for water level control of steam generator. In comparison with conventional fuzzy logic controllers, this controller performs control task with no control rules at initial and creates control rules as control behavior goes on, and also modifies its control structure when uncertain disturbance is suspected. Selected parameters in the fuzzy logic controller are updated on-line by the gradient descent loaming algorithm based on the performance cost function. This control algorithm is applied to water level control of steam generator model developed by Lee, et al. The computer simulation results confirm good performance of this control algorithm in all power ranges. This control algorithm can be expected to be used for automatic control of feedwater control system in the nuclear power plant with digital instrumentation and control systems.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제7권3호
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pp.39-55
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2017
Preeminent performance of construction industry are unattainable with poor productivity resulting in time and cost over runs. Enhancement in productivity cannot be achieved without identifying and analyzing factors that adversely affect productivity. The objective therefore is to propose a productivity analysis model to quantify the probability of effect of factors influencing productivity by using fuzzy logic incorporated with relative importance index method, for various types of construction projects. To achieve this objective, a questionnaire survey was carried out targeting respondents of Indian construction industry, from four distinct projects, namely, residential, commercial, infrastructure and industrial projects. Based on questionnaire administered, the relative importance and ranks of factors demonstrated using relative importance index method. Probability assessment model to analyze productivity was then developed by using Fuzzy Logic Toolbox of MATLAB. The applicability of the proposed model was tested in seven construction projects and the probability of impact of factors on productivity evaluated. The results of application of model in the construction firms infers that the most contributing factor groups for most of the projects were discerned to be manpower, motivation and time group.
This paper presents a practical application of fuzzy logic control to temperature control of glass melting furnace. Due to the characteristics of glass melting furnace, a hybrid algorithm of conventional PI controller and fuzzy logic controller is proposed and discussed. Practical implementation results of the production furnace showed the effectiveness of the proposed control algorithm.
Abstract-A speed controller of a induction motor using Microcontroller and Fuzzy logic is presented in the paper. Generally fuzzy logic controller is known as a controller which 춤 be coped with a non-linear and a complex system. A fuzzy logic is used for robust and fast speed control and space vector modulation method is used for PWM wave generation in this proposed system. The results of experiment show excellence of the proposed system and that the proposed system is appropriate to control the speed of a induction motor for industrial application
Park, Sae-Hie;Kim, Yong-Ho;Choi, Young-Keel;Cho, Hyun-Chan;Jeon, Hong-Tae
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.881-886
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1993
Fuzzy logic rule-based controller has many desirable advantages, which are simple to implement on the real time and need not the information of structure and dynamic characteristics of the system. Thus, nowadays, the scope of the application of the fuzzy logic controller becomes enlarged. But, if the controlled plant is a time-varying and nonlinear system, it is not easy to construct the fuzzy logic rules which usually need the knowledge of an expert. In this paper, an approach in which the logic control rules can be self-organized using genetic algorithm will be proposed and the effectiveness of the proposed method will be verified by computer simulation of the 2 d.o.f. planar robot manipulator.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.13-26
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2023
Recently, the development of wireless network technologies has been advancing in several directions: increasing data transmission speed, enhancing user mobility, expanding the range of services offered, improving the utilization of the radio frequency spectrum, and enhancing the intelligence of network and subscriber equipment. In this research, a series of contradictions has emerged in the field of wireless network technologies, with the most acute being the contradiction between the growing demand for wireless communication services (on operational frequencies) and natural limitations of frequency resources, in addition to the contradiction between the expansions of the spectrum of services offered by wireless networks, increased quality requirements, and the use of traditional (outdated) management technologies. One effective method for resolving these contradictions is the application of artificial intelligence elements in wireless telecommunication systems. Thus, the development of technologies for building intelligent (cognitive) radio and cognitive wireless networks is a technological imperative of our time. The functions of artificial intelligence in prospective wireless systems and networks can be implemented in various ways. One of the modern approaches to implementing artificial intelligence functions in cognitive wireless network systems is the application of fuzzy logic and fuzzy processors. In this regard, the work focused on exploring the application of fuzzy logic in prospective cognitive wireless systems is considered relevant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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