This study presents an effective variable forgetting factor method based on fuzzy logic to suppress frequency droop in extended integral load frequency control. The performance of the extended integral control is greatly dependent on the decaying factor. For an optimal or near optimal performance, it is necessary that the decaying factor as well as the feedback gains should be changed very quickly in response to changes in the system dynamics. However, because of its time-varing characteristic, the optimal decaying factor is difficult to be selected analytically. By adopting fuzzy set theory, the decaying factor can be determined quickly to respond to the variation of the feedback signals. This study builds a fuzzy rule base with use of the change of frequency and its rate as inputs. The computer simulation has been conducted for the single machine system. The simulation results show that the proposed fuzzy 1o81c based controller yields more improved control performance than the conventional PI controller.
With an expansion in automation of welding processes, emphasis has been shifted from other welding processes to the GMA welding. However, there is a problem with this process that the spatter occurs very frequently. In GMA welding, there are several types in the way of metal transfer from the electrode wire to the weld pool, which have a close relatonship with the spatter genetration. This study was concerned with the spatter occurring in the short-circuiting transfer. In welding with short-circuiting, the electromagnetic force formed by the welding current facilitatics the rupture of the metal bridge between the wire and workpiece and ensures the normal process of the welding process. However, the spatter can be genetrated from the droplet because of the upward magnetic force, when the droplet contacts with the weld pool. The passage of current through the bridge results in the accumulation of the thermal energy, which causes the bridge to explode in the final stage of short-circuiting, thus forming the spatter. Based on the above phenomena in conjunction with other experimental results published, the physical phenomenon related with the occurrence of spatter was modeled and the current waveform was investigated to reduce the spatter. Finally, the fuzzy rule based method was proposed to predict the time of short-circuiting and arcing in the metal transfer.
자동제어는 그 대상이 근사적 수식화가 가능한 선형시스템에 주로 적용되고 있다. 제어대상에 대한 수학적 모델링이 명확하게 결정되지 않는 경우에는 사람이 직접 제 어하는 수동제어를 하게 된다. 본 논문에서는 수영장과 같이 거의 전적으로 숙력가의 경험에 의존하고 있는 수동제어를 자동제어가 가능하게 FLC(Fuzzy Logic Controller) 를 구축하고, 여기서 사용되는 지식을 가장 최적의 상태로 유지하기 위해 genetic 알고리즘을 사용하여 전문가로부터 얻어온 지식을 개선한다. 또한 규칙부와 소속함수 는 동시에 수정되도록 알고리즘을 설계하여 수동제어보다 제어 성능이 향상됨을 보인 다.
본 연구에서는 졸음운전 방지를 위한 방법으로 기존의 3단계 경고음법과 fuzzy logic을 이용한 가성도 측정 및 제어법을 시뮬레이션으로 비교 및 분석하였다. 각성상태를 제어하는 방법으로 사용되었던 기존의 각성제어지표는 실 차에는 사용될 경우 효과적이지 못하므로 각성상태에 따른 영역별 Nz와 IRI의 상관분포도를 분석하여 기존의 각성제어지표를 수정하였다. Fuzzy 추론으로는 Sugeno의 방법을 사용하였고 멤버쉽함수와 제어규칙 베이스는 수정된 각성제어지표로부터 결정하였다. 시뮬레이션 결과 60이하의 IRI가 발생되는 경우, Nz의 변화에 따라 두 제어방법 모두 small, medium, big의 경고음이 발생되었으나 3단계 경고음법은 다음 단계의 발생영역이 될 때까지 같은 출력만을 발생한다. 그러나 퍼지추론의 출력은 피검자의 각성수준의 변화에 잘 추종하여 변화되었으므로 3단계 경고음법의 문제점을 해겨할 수 있었고 더욱이 퍼지 추론의 출력과 Nz와의 상관계수(r=0.99)가 매우 높았으므로, 실제 운전시 퍼지추론 방법을 이용한 각성도 평가 및 제어에 적용할 경우 3단계 경고음법 보다 효과적일 것으로 기대된다.
A novel approach has been promoted for FNN ship controllers. An Electro-hydraulic governor has been widely adopted to the ship speed control of propulsion marine diesel engines for a long time, it was very difficult for Electro-hydraulic governor to regulate the speed of high power engine with long stroke at low speed and low load, because of the jiggling phenomena by rough fluctuation of rotating torque and the hunting phenomena by long dead time occurred in fuel combustion process in the engine cylinder. This paper provides an efficient way for improving control performance by FNN controller. An RBF neural network and GA optimization are employed in a fuzzy neural controller to deal with the nonlinearity, time varying and uncertain factors, the rule base and membership functions can be auto-adjusted by GA optimization. The parameters of neural network can be decreased by using union-rule configuration in the hidden layer of the network. The performance of controller is evaluated by the system simulation using simulink tools.
As a part of the effort for improving the durability design based on a set of the deem-to-satisfy specifications, it is important and primary to quantitatively identify the environmental impact to a target reinforced concrete structure. In this work, an effort is made to quantitatively calculate the environmental affecting factor with using a fuzzy inference that it indicates the severity of environmental impact to the exposed reinforced concrete structure or member. This system is composed of input region, output region and rule base. For developing the fuzzy inference system surface chloride concentration{chloride), cyclic degree of wet and dry(CWD), relative humidity(RH) and temperature (TEMP) were selected as the input parameter to environmental affecting factor(EAF) of output parameter. The Rules in inference engine are generated from the engineering knowledge and intuition based on some international code of practises as well as various researcher's experimental data. The devised fuzzy inference system was verified comparing the inferred value with the investigation data, and proved to be validated. Thus it is anticipated that this system for quantifying EAF is certain to be considered into the starting point to develop the performance-based durability design considering the service life of structure.
Crane operation is manually accomplished by skilled operators. Recently, the concept of automation is widely introduced in shipping and unloading operation using the overhead crane for the enhanced productivity. In this regards, we designed an angle detector and 3D position detectro which are key evices for this operation. As well as an intellignet control algorithm is developed for the implementation of swing free crane. The performance of the presented algorithm is tested for the swing angle and the position of the overheas crand. The control scheme adopts a feedback control of an angular velocity of swing in initial phase and then the fuzzy controller whose rule base is optimized by a genetic algorithm.
In this paper, search method and sliding mode observer are developed for efficiency optimization of induction motor. The proposed control scheme consists of efficiency controller and adaptive backstepping controller. A search controller for which information of input of fuzzy controller is included in efficiency controller that uses a direct vector controlled induction motor. The search controller is based on the "Rosenbrock" method and finds the flux level at the minimum input power of induction motor. Once this optimal flux level has been determined, this information is utilized to update the rule base of a fuzzy controller A sliding mode observer is designed to estimate rotor flux and an adaptive backstepping controller is also used to compensate for mechanical uncertainties in the speed control of induction motor. Simulation results are presented to validate the proposed controller.
In this paper, we heat 12 blood vessels which are ends of limbs of a body and measure the time for the patient to feel the pain. Using the time data and the fuzzy rule base, we implement a diagnosis system which can informs the present condition of the patient. It is shown by experiments that the proposed diagnosis system yields reasonable results and it can be easily utilized by beginners.
Due to the influence of nonlinearity and time-variation, it is difficult to establish an accurate model of concrete frame structures that adopt active controllers. Fuzzy theory is a relatively appropriate method but susceptible to human subjective experience to decrease the performance. To guarantee the stability of multi-time delays complex system with multi-interconnections, a delay-dependent criterion of evolved design is proposed in this paper. Based on this criterion, the sector nonlinearity which converts the nonlinear model to multiple rule base of the linear model and a new sufficient condition to guarantee the asymptotic stability via Lyapunov function is implemented in terms of linear matrix inequalities (LMI). A numerical simulation for a three-layer reinforced concrete frame structure subjected to earthquakes is demonstrated that the proposed criterion is feasible for practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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