We present a hybrid self-tuning method of fuzzy inference systems with hyper elliptic Gaussian membership functions using genetic algorithm(GA) and back-propagation algorithm. The proposed self-tuning method has two phases : one is the coarse tuning process based on GA and the other is the fine tuning process based on back-propagation. But the parameters which is obtained by a GA are near optimal solutions. In order to solve the problem in GA applications, it uses a back-propagation algorithm, which is one of learning algorithms in neural networks, to finely tune the parameters obtained by a GA. We provide Box-Jenkins time series to evaluate the advantage and effectiveness of the proposed approach and compare with the conventional method.
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 퍼지 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다. Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고 자기 구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 다변수비선형 정적 함수의 데이터와 하수 처리 활성오니 공정의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
본 논문에서는 비선형 시스템의 슬라이딩 모드 관측기 설계에 대해서 논의한다. 제어 대상인 비선형 시스템을 모델링 하는데 있어서 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델 기법을 이용하였고, 이 때 발생할 수 있는 모델 불확실성과 외란에 대해 그것의 최대 최소 범위를 안다고 가정하였다. 제안된 시스템의 LMI (Linear Matrix Inequality)를 기반으로 한 슬라이딩 모드 관측기 설계 방법에서는 관측기와 시스템의 차이를 슬라이딩 표면으로 설정한다. 안정한 슬라이딩 표면을 갖는 슬라이딩 관측기의 존재 가능성을 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 슬라이딩 모드 관측기 이득은 LMI 존재 조건의 해를 이용하여 구한다.
본 논문에서 우리는 HIV-1 바이오 동역학모델의 퍼지 모델링 및 디지털 퍼지 제어 기법을 소개한다. 그것의 제어구조는 샘플링 점들에서 측정한 상태로부터 현재 상태를 대략적으로 예측하는 수치적 적분 구조를 사용한다. 제안된 지능형 디지털 재설계에서는 전역 상태-정합과 안정도 조건들을 동시적으로 만족하는 타당한 디지털 제어 이득들을 찾는 것이다. 우리는 보상된 블록-펄스 함수를 이용하여 새로운 전역 상태-정합 조건을 우선 제시하며 그리고 나서 안정도 조건들을 이 조건들에 추가한다. 유도된 조건들은 선형행렬 부등식으로 묘사되며, 그로인해 볼록 최적화 문제로 쉽게 해결될 수 있다. 또한, 안정도 조건으로 인한 성능 하강을 방지하기 위해 두 단계 지능형 디지털 재설계 과정이 제안된다. 첫 번째 단계에서는 전역 상태-정합만을 고려한 디지털 제어 이득을 찾는다. 두 번째 단계에서는 얻어진 디지털 제어하의 폐루프 시스템을 안정화 시키는 추가디지털 제어기를 설계한다.
Stability issues of linear Takagi-Sugeno fuzzy modles are thoroughly investigated. At first, a systematic way of searching for a common symmetric positive definite P matrix (common P matrix in short), which is related to stability, is proposed for N subsystems which are under a pairwise commutativity assumption. Robustness issue under modeling uncertainty in each subsystem is then considered by proposing a quadratic stability criterion and a method of determining uncertainty bounds. Finally, it is shown that the pairwise commutative assumption can be in fact relaxed by interpreting the uncertainties as mismatch parts of non-commutative system matrices. Several examples show the validity of the proposed methods.
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
This paper describes an automatic finite element (FE) mesh generation for three-dimensional structures consisting of free-form surfaces. This mesh generation process consists of three subprocesses: (a) definition of geometric model, i.e. analysis model, (b) generation of nodes, and (c) generation of elements. One of commercial sol id modelers is employed for three-dimensional sol id structures. Node is generated if its distance from existing node points is similar to the node spacing function at the point. The node spacing function is well control led by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay method is introduced as a basic tool for element generation. Automatic generation of FE meshes for three-dimensional sol id structures holds great benefits for analyses. Practical performances of the present system are demonstrated through several mesh generations for three-dimensional complex geometry.
A modified fuzzy mechanical control of large-scale multiple time delayed dynamic systems in states is considered in this paper. To do this, at the first level, a two-step strategy is proposed to divide a large system into several interconnected subsystems. As a modified fuzzy control command, the next was received as feedback theory based on the energetic function and the LMI optimal stability criteria which allow researchers to solve this problem and have the whole system in asymptotically stability. Modeling the Fisher equation and the temperature gauge for high-speed aircraft and spacecraft shows that the calculation method is efficient.
The Global Positioning System(GPS) is a satellite based precise positioning system avaliable worldwide. The GPS have many error sources. The earth's ionosphere and atmosphere cause delays in the GPS signal that translate into position errors. Some errors can be factored out using mathematics and modeling. The configuration of the satellites in the sky can magnify other errors. The problem of accuracy on GPS measurement data can be meaningful. In this study, we propose the method for GPS positioning accuracy improvement. The FUZZY set theory on PDOP(Position Dilution of Precision) and SNR(Signal to Noise Ratio) provide improved for measured positioning data. The accuracy of positioning has been improved by selecting data from original using the FUZZY set theory on PDOP and SNR.
In this paper, a simulation model for 7-phase BLDC motor drives for an Autonomous Underwater Vehicles (AUV) is proposed. A 7-phase BLDC motor is designed and the electrical characteristics are analyzed using FEA program and the power electronics drives for the 7-phase BLDC motor are theoretically analyzed and the actual implementation has been accomplished using Matlab Simulink. PI controller and fuzzy controller are compared for verifying the validity of the proposed model and the informative results are described in detail. Especially A fuzzy controller is used to characterize 7-phase BLDC motor, drive systems under normal and fault operating conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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