Urban traffic situations are extremely complex and highly interactive. The multi-agent systems approach can provide a new desirable solution. Currently, a traffic simulator is needed to understand and explore the difficulties in an agent-oriented traffic control. This paper presents an agent-oriented fuzzy logic controller for multiple crossroads simulation. A fuzzy logic control simulation with variables of arrival, queue, and traffic volume could alleviate traffic congestion. We developed an agent-oriented simulator suitable for traffic junctions with η$\times$η intersections in Visual C++. The proposed method adaptively controls the cycle of traffic signals even though the traffic volume varies. The effectiveness of this method was shown through simulation of multiple intersections.
새로운 3차원 도립진자 시스템의 구현 및 퍼지제어에 관하여 논한다. 기존의 1차원 또는 2차원 도립진자 시스템과 달리, 3차원 도립진자 시스템은 상하 운동을 포함하는 인간의 도립진자 제어행위를 적절히 모사할 수 있는 새로운 시스템이다. 3차원 도립진자 시스템의 특성 분석과 퍼지제어기 설계를 위하여 3축 직교로봇과 도립진자를 포함하는 기구부의 동력학식을 유도한다. 로봇의 여유자유도와 제한된 작업영역을 고려하면서 도립진자의 요오(yaw) 및 피치(pitch)각을 제어하기 위한 퍼지제어기 설계 방법을 제안한다. 개발된 PC 기반의 다축제어보드를 이용한 실험 결과를 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
본 연구에서는 MR 감쇠기와 FPS를 사용하여 구성된 스마트 스카이브릿지를 제안하였으며 스마트 스카이브릿지로 연결된 인접건물의 지진응답 제어성능을 분석하였다. 이를 위하여 스마트 스카이브릿지로 연결된 10층과 20층 구조물을 예제 구조물로 선택하였고 근거리 (near fault) 및 원거리 (far fault) 지진의 특성을 가지는 El Centro 지진과 Kobe지진을 사용하여 시간이력해석을 수행하였다. 스마트 스카이브릿지블 효과적으로 제어하기 위해서 퍼지논리제어기를 개발하였으며 퍼지논리제어기를 최적화하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 사용하였다. 최적화결과 10층 건물의 지진응답과 20층 건물의 지진응답 사이에는 상충관계 (trade-off)가 있는 것을 알 수 있었고 다목적 유전자알고리즘을 통해서 두 건물의 지진응답 제어에 대한 퍼지논리제어거의 파레토 해집합을 구할 수 있었다. 수치해석결과 본 연구에서 제안한 스마트 스카이브릿지를 사용하면 연결된 건물의 지진응답을 효율적으로 저감시킬 수 있는 것을 알 수 있었다.
The main objective of this paper is the robust multi-objective optimization design of semi-active tuned mass damper (STMD) system using genetic algorithms and fuzzy logic. For optimal design of this system, it is required that the uncertainties which may exist in the system be taken into account. This consideration is performed through the robust design optimization (RDO) procedure. To evaluate the optimal values of the design parameters, three non-commensurable objective functions namely: normalized values of the maximum displacement, velocity, and acceleration of each story level are considered to minimize simultaneously. For this purpose, a fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) approach is used to find a set of Pareto-optimal solutions. The torsional effects due to irregularities of the building and/or unsymmetrical placements of the dampers are taken into account through the 3-D modeling of the building. Finally, the comparison of the results shows that the probabilistic robust STMD system is capable of providing a reduction of about 52%, 42.5%, and 37.24% on the maximum displacement, velocity, and acceleration of the building top story, respectively.
This paper is proposed artificial neural network(ANN) rotor resistance estimation of induction motor drive controlled by multi-adaptive fuzzy learning controller(AFLC). A simple double layer feedforward ANN trained by the back-propagation technique is employed in the rotor resistance identification. In this estimator, double models of the state variable estimations are used; one provides the actual induction motor output states and the other gives the ANN model output states. The total error between the desired and actual state variables is then back propagated to adjust the weights of the ANN model, so that the output of this model tracks the actual output. When the training is completed, the weights of the ANN correspond to the parameters in the actual motor. The estimation and control performance of ANN and multi-AFLC is evaluated by analysis for various operating conditions. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
다 개체군 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 개체군을 사용하여 각 개체군을 독립적으로 진화를 시키는데, 이 논문에서는 퍼지 논리 제어를 이용하여 독립적으로 개체군을 진화시켜 집단으로 이주시키는 새로운 코딩방법을 제안한다. 이 퍼지 논리 제어는 최적화과정 동안 교배 비율과 돌연변이 비율을 적합하게 조절하여 수행하는 두 퍼지 논리 제어를 나타낸다. 제안하는 방식을 성능평가해서 기존의 방식과 비교해 보았다. 제안하는 방식이 수렴속도를 향상시킬 수 있다는 장점을 보여준다.
본 논문에서는 자동화 시스템의 고속 정밀 제어를 위한 퍼지-PLL 제어기를 제안한다. 기존의 PLL 제어기는 넓은 데드존 때문에 지터 잡음을 발생하고, 긴 지연시간 때문에 고속 동작의 정밀제어에는 부적합 하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 제어영역을 고속 제어와 정밀제어 영역으로 구분한다. 먼저 퍼지 제어 기법을 적용하여 신속한 과도응답을 수행하고, 오차가 설정된 범위에 진입하면 새로운 위상 주파수 검출기를 설계한 PLL 제어기를 사용하여 정밀제어를 수행한다. 제안된 다중 구조의 위상 주파수 검출기는 데드존과 지터 잡음을 개선하고, 상승 에지에서 동작하는 P-PFD와 하강 에지에서 동작하는 N-PFD로 구성하여 PLL의 응답 특성을 향상 시킨다.
This paper describes a methodology of mobile robot navigation which is designed to carry heavy payloads at high speeds to be used in FMS(Flexible Manufacturing System) without human control. Intelligent control scheme using fuzzy logic is applied to the navigation control. It analyzes sensor readings from multi-sensor system, which is composed of ultrasonic sensors, infrared sensors and odometer, for environment learning, planning, landmark detecting and system control. And it is implemented on a physical robot, AGV(Autonomous Guided Vehicle) which is a two-wheeled, indoor robot. An on-board control software is composed of two subsystems, i.e., AGV control subsystem and Sensor control subsystem. The results show that the navigation of the AGV is robust and flexible, and a real-time control is possible.
This paper presents an active and reactive power compensator for the wind power system with multi-polar synchronous generator. The proposed compensator is composed of a charge/discharge PWM converter and battery. The output power of a wind power system changes irregularly according to the variation of wind speed. The developed system is able to continuously compensate the active and reactive power. The operational feasibility of the proposed model was verified by simulations with PSCAD/EMTDC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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