In this paper, we suppose a fuzzy logic controller for cruise control of vehicle. Generally, fuzzy logic controller is known as a controller which can be coped with a non-linear and a complex system. The proposed fuzzy logic controller consists of three input variables; that is, a desired speed, a current vehicle speed, and a current acceleration, and one output variable, throttle angle. The supposed fuzzy logic controller is for engine speed control system is implemented on 80586 microprocessor with DT-2801.
This paper describes a method of approximate reasoning for fuzzy control of servo system, based on decomposition of -level fuzzy sets. It is propose that logic circuits for fuzzy PI+PD are a body from fuzzy inference to defuzzificaion in cases where the output variable u directly is generated PWM. The effectiveness for robust and faster response of the fuzzy control scheme is verified for a variable parameter by comparison with a PID control and fuzzy control. A position control of DC servo system with a fuzzy logic controller successfully demonstrated.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.26-30
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1995
In this study, the fuzzy approximator and sliding mode control (SMC) scheme are considered. An adaptive sliding mode control is proposed based on the SMC theory. This proposed control scheme is that a adaptive law is utilized to approximate the unknown function f by fuzzy logic system in designing the sliding mode controller for the nonlinear system. In order to reduce the approximation errors, the differences of nonlinear function and fuzzy approximator, an adaptive law is also intoduced and the stability of proposed control scheme are proven with simple adaptive law and roburst adaptive law. This proposed control scheme is applied to a single link robot arm.
교차로의 신호시간 계획이나 간선도로 축의 제어에 있어서 가장 대표적인 문제는 수시로 변화하는 교통상황이다. 또한 이러한 변화로 인해 정확한 교통 데이터를 얻기 힘들고, 그에 대한 분석 또한 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 불명확한 교통데이터를 이용하여 교차로 및 간선도로의 제어를 하기 위해, 인간의 사고와 유사한 추론이 가능하다고 판단되는 Fuzzy Logic을 적용함으로써 불명확한 상황에 대하여 수학적인 함수로 표현되지는 않지만 언어적인(Linguistic) 제어가 가능하도록 하여, 기존의 교통제어 방법보다 교통상황에 민감하게 대처할 수 있는 새로운 제어전략을 제시하였다. 본 연구는 "영상검지기를 이용한 실시간 교통신호 감응제어(김성호, 1996)"의 독립교차로의 신호 제어 부분을 기초로 하여 간선도로 상의 연속진행 제어에 대한 전략을 제안하고, 그 효과를 기존의 제어 방법에 의한 효과와 비교·분석하였다. 또한 각 제어 방법에 대한 분석을 위하여, 교통 시뮬레이션 소프트웨어인 TRAF-NETSIM을 이용하여 각각의 효과를 비교하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.232-239
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2015
Studies on the control of the inverted pendulum type system have been widely reported. This is because it is a typical complex nonlinear system and may be a good model for verifying the performance of a proposed control system. In this paper, we propose the design of some fuzzy logic control (FLC) systems for controlling a Segway-type mobile robot, which is an inverted pendulum type system. We first derive a dynamic model of the Segway-type mobile robot and then analyze it in detail. Next, we propose the design of some FLC systems that have good performance for the control of any nonlinear system. Then, we design two conventional FLC systems for the position and balance control of the Segway-type mobile robot, and we demonstrate their usefulness through simulations. Next, we point out the possibility of simplifying the design process and reducing the computational complexity,, which results from the skew symmetric property of the fuzzy control rule tables. Finally, we design two other FLC systems for position and balance control of the Segway-type mobile robot. These systems have only one input variable in the FLC systems. Furthermore, we observe that they offer similar control performance to that of the conventional two-input FLC systems.
Nowadays fuzzy logic in control applications is a well-recognized alternative, and this is thanks to its inherent advantages. Generalized type-2 fuzzy sets allow for a third dimension to capture higher order uncertainty and therefore offer a very powerful model for uncertainty handling in real world applications. With the recent advances that allowed the performance of general type-2 fuzzy logic controllers to increase, it is now expected to see the widespread of type-2 fuzzy logic controllers to many challenging applications in particular in problems of structural control, that is the case study in this paper. It should be highlighted that this is the first application of general type-2 fuzzy approach in civil structures. In the following, general type-2 fuzzy logic controller (GT2FLC) will be used for active control of a 9-story nonlinear benchmark building. The design of type-1 and interval type-2 fuzzy logic controllers is also considered for the purpose of comparison with the GT2FLC. The performance of the controller is validated through the computer simulation on MATLAB. It is demonstrated that extra design degrees of freedom achieved by GT2FLC, allow a greater potential to better model and handle the uncertainties involved in the nature of earthquakes and control systems. GT2FLC outperforms successfully a control system that uses T1 and IT2 FLCs.
This paper describes an approach for synthesizing a modularized gain scheduled PD type fuzzy logic controller(FLC) of nonlinear magnetic bearing system where the gains of FLC are on-line adapted according to the operating point. Specifically the systematic procedure via root locus technique is carried out for the selection of the gains of FLC. Simulation results demonstrate that the proposed gain scheduled fuzzy logic controller yields not only maximization of stability boundary but also better control performance than a single operating point (without gain scheduling)fuzzy controller.
Using a sole input variable simplifies the design process for the fuzzy logic controller(FLC). This is called single-input fuzzy logic controller(SFLC). However it is still deficient in the capability of adapting to the varying operating conditions. We here design a single-input adaptive fuzzy logic controller(AFLC) using a switching function of the sliding mode control. The AFLC can directly incorporate linguistic fuzzy control rules into the controller. Hence some parameters of the membership functions characterizing the linguistic terms of the fuzzy rules can be adjusted by an adaptive law. In the proposed AFLC center values of fuzzy sets are directly adjusted by a fuzzy logic system. We prove that 1) its closed-loop system is globally stable in the sense that all signals involved are bounded and 2)its tracking error converges to zero asymptotically. We perform computer simulation using a nonlinear plant.
Maximum Power Point Tracker (MPPT) is the big issue in generating power based on Wind Energy Conversion System. In case of unknown turbine characteristic, it is useful to implement MPPT based on fuzzy logic control. This kind of control is able to find the value of duty cycle to meet maximum power point at particular wind speed. There are many methods to develop MPPT based fuzzy logic controls. In this paper, two of the methods are compared both at low and high fluctuating wind speed.
In the paper, Fuzzy Logic Controller(FLC) that determines its optimal coefficients using Genetic Algorithms is considered. It is also applied to the inverted pendulum problem known popularly as a standard plant. Flexibility of the inverted pendulum has been taken into account. In the results, Fuzzy Logic Controller under consideration successfully controls both rigid mode and flexible mode. The rule base of Fuzzy Logic Controller is automatically tuned using not only trial-error method but also Genetic Algorithms.
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