Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.6
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pp.588-593
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1997
This paper shows a design and implementation of throttle valve controller for engine dynamometer system using fuzzy logic. Recently, we demanded the excellent measuring equipment so as to improve engine performance. The throttle valve control for engine dynamometer system is a very particular part in the engine control. Since the structure of engine dynamometer system is very complicated and has nonlinear elements which are influenced by disturbance of vibration, heating, cooling, and energy loss so on. In this paper, fuzzy logic control application have been successful in throttle valve control problem for engine dynamometer system in which the conventional control had difficulties dealing with the system. In this study, we propose a method that the control strategy uses Fuzzy Look-up table and normalization and obtained the satisfying result from realized throttle valve controller for engine dynamometer system.
Based on fuzzy logic algorithm this paper constructed fuzzy logic controller for automated vehicles. For passenger's convenience especially comfortability controller need to reduce the frequency of input variable's changing. So we established membership functions for comfortability as mil as speed following. It made possible to control comfortability directly. To demonstration the efficiency of fuzzy logic controller, we carried out simulation with a Automobile's transfer function. First, we designed the PID controller by using Ziegler-Nichols tunning method. Second, we calculated time response for each controller, then we compared the speed patterns of fuzzy controlled system and PID controlled system. Also we compared the difference of input variable. By comparing two controller's response, we can confirm the merit of fuzzy controller about comfortability. Fuzzy controller can reduce input changing frequency.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.3
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pp.341-346
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2004
Nowadays, versatile robots are developed around the world. Novel algorithms are needed for controlling such robots. A 2-Layer fuzzy controller can deal with many inputs as well as many outputs, and its overall structure is much simpler than that of a general fuzzy controller. The main problem encountered in fuzzy control is the design of the fuzzy controller. In this paper, the fuzzy controller is designed by the schema co-evolutionary algorithm. This algorithm can quickly and easily find a global solution. Therefore, the schema co-evolutionary algorithm is used to design a 2-layer fuzzy controller in this study. We apply it to a mobile robot and verify the efficacy of the 2-layer fuzzy controller and the schema co-evolutionary algorithm through the experiments.
Lee, J.;Jeong, H.;Park, J.H.;Lee, H.;Hwang, G.;Mun, K.
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.07d
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pp.2714-2716
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2005
In this paper, we designed the adaptive fuzzy logic controller for crane system using neural network and real-coding genetic algorithm. The proposed algorithm show a good performance on convergence velocity and diversity of population among evolutionary computations. The weights of neural network is adaptively changed to tune the input/output gain of fuzzy logic controller. And the genetic algorithm was used to leam the feedforward neural network. As a result of computer simulation, the proposed adaptive fuzzy logic controller is superior to conventional controllers in moving and modifying the destination point.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.11a
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pp.950-957
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2003
This paper deals with adaptive fuzzy logic controller design to achieve proper dynamic response of a composite thin-walled beam with a tip mass. In order to check the effectiveness of this controller, three different types of control logic are selected and applied. The adaptive control capabilities provided by a system of piezoactuators bonded or embedded into the structure are also implemented in the system. Results show that the fuzzy logic controller is more effective than the proportional or velocity feedback controller for the vibration control of composit thin-walled beam with a tip mass.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.244-249
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1998
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
Bae, Hyo-Jeong;Jin, Maolin;Suh, Jinho;Lee, Jun Young;Chang, Pyung-Hun;Ahn, Doo-sung
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.12
no.3
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pp.1271-1279
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2017
A highly accurate model-free controller is proposed for trajectory tracking control of robot manipulators. The proposed controller incorporates time-delay estimation (TDE) to estimate and cancel continuous nonlinearities of robot dynamics, and exploits fuzzy logic systems to suppress the effect of the TDE error, which is due to discontinuous nonlinearities such as friction. To this end, integral sliding mode is defined using desired error dynamics, and a Mamdani-type fuzzy inference system is constructed. As a result, the proposed controller achieves the desired error dynamics well. Implementation of the proposed controller is easy because the design of the controller is intuitive and straightforward, and calculations of the complex robot dynamics are not required. The tracking performance of the proposed controller is verified experimentally using a 3-degree of freedom PUMA-type robot manipulator.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.5
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pp.972-980
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2010
In this study, we introduce the design methodology of an optimized type-2 fuzzy cascade controller with the aid of hierarchical fair competition-based genetic algorithm(HFCGA) for ball & beam system. The ball & beam system consists of servo motor, beam and ball, and remains mutually connected in line in itself. The ball & beam system determines the position of ball through the control of a servo motor. Consequently the displacement change of the position of the moving ball and its ensuing change of the angle of the beam results in the change of the position angle of a servo motor. The type-2 fuzzy cascade controller scheme consists of the outer controller and the inner controller as two cascaded fuzzy controllers. In type-2 fuzzy logic controller(FLC) as the expanded type of type-1 fuzzy logic controller(FLC), we can effectively improve the control characteristic by using the footprint of uncertainty(FOU) of membership function. The control parameters(scaling factors) of each fuzzy controller using HFCGA which is a kind of parallel genetic algorithms(PGAs). HFCGA helps alleviate the premature convergence being generated in conventional genetic algorithms(GAs). We estimated controller characteristic parameters of optimized type-2 fuzzy cascade controller applied ball & beam system such as maximum overshoot, delay time, rise time, settling time and steady-state error. For a detailed comparative analysis from the viewpoint of the performance results and the design methodology, the proposed method for the ball & beam system which is realized by the fuzzy cascade controller based on HFCGA, is presented in comparison with the conventional PD cascade controller based on serial genetic algorithms.
This paper describes the design and hardware implementation of a Single Input Fuzzy Logic Controller (SIFLC) to regulate the output voltage of a boost power converter. The proposed controller is derived from the signed distance method, which reduces a multi-input conventional Fuzzy Logic Controller (CFLC) to a single input FLC. This allows the rule table to be approximated to a one-dimensional piecewise linear control surface. A MATLAB simulation demonstrated that the performance of a boost converter is identical when subjected to the SIFLC or a CFLC. However, the SIFLC requires nearly an order of magnitude less time to execute its algorithm. Therefore the former can replace the latter with no significant degradation in performance. To validate the feasibility of the SIFLC, a 50W boost converter prototype is built. The SIFLC algorithm is implemented using an Altera FPGA. It was found that the SIFLC with asymmetrical membership functions exhibits an excellent response to load and input reference changes.
In this paper, we present a fuzzy-sliding controller design using genetic algorithm. We can suppress chattering and enhance the robustness of controlled system by using this controller and do that genetic algorithm can easily find out a nearly optimal fuzzy rule performance of this controller is tested by simulation of car system with two pole.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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