Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.87-100
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1995
In order to control systems which contain nonlinearities of uncertainties, control strategies must deal with the effects of them. Since most of control methods based on system mathematical models have been mainly developed focused on stability robustness against nonlinearities or uncertainties under the assumption that controlled systems are linear time invariant, they have certain amount of limitations to smartly improve the transient responses of systems disturbed by nonlinearities or uncertainties. In this paper, a nonlinear fuzzy PID control method is suggested which can stably improve the transient responses of systems disturbed by nonlinearities, as well as systems whose mathematical characteristics are not perfectly known. Although the derivation process is based on the design process similar to general fuzzy logic controller, resultant control law has analytical forms with time varying PID gains rather than linguistic forms, so that implementation using common-used versatile microprocessors cna be achieved easily and effectively in real-time control aspect.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.23
no.4
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pp.583-592
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1999
In order to control systems which contain nonlinearities control strategies must deal with the effects of them. Since most of control methods based on system mathematical models have been mainly developed focused on stability robustness against nonlinearities or uncertainties under the assumption that controlled systems are linear time invariant they have certain amount of limita-tions to smartly improve control perfomances of systems disturbed by nonlinearities or uncertainties. In this paper the fuzzy PID control law is suggested which can improve control performances of the nonlinear heavy load hydraulic systems disturbed by nonlinearities and uncertainties. Although the derivation process is based on the design process similar to general fuzzy logic con-troller resultant control law has analytical forms with time varying PID gains rather than linguis-tic forms so that implementation using commn-used versatile microprocessors can be achieved easily and effectively in real-time control aspect.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.10a
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pp.113-117
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2003
In the industrial field nowadays the information that needs to be handled arc increasing and requires faster speed in contrast with PLC(Programmable Logic Controller) or DCS(Distributed Control System) based control systems these days. The work environment these days are mostly based on PC, so the control systems are wanted in PC. At Fieldbus used automated systems performing distributed process control by PC performs and combines into one system in order to maximize the increase of productivity, lower the expense, planning constructing and maintaining the reliance of automation. These latest automation systems unites process, makes distributed control process able, and can control and supervise at remote PC.
The increase of consumer needs for quality metal cutting related products with more precise tolerances and better product surface roughness has driven the metal cutting industry to continuously improve quality control of metal cutting processes. In this paper, two different approaches are discussed. First, design of experiments (DOE) is used to determine the significant factors and then fuzzy logic approach is presented for the prediction of surface roughness. The data used for the training and checking the fuzzy logic performance is derived from the experiments conducted on a CNC milling machine. In order to obtain better surface roughness, the proper sets of cutting parameters are determined before the process takes place. The factors considered for DOE in the experiment were the depth of cut, feed rate per tooth, cutting speed, tool nose radius, the use of cutting fluid and the three components of the cutting force. Finally the significant factors were used as input factors for fuzzy logic mechanism and surface roughness is predicted with empirical formula developed. Test results show good agreement between the actual process output and the predicted surface roughness.
A real time process control package was developed in an INTEL 80386 based PC and MS OS/2 environment using MS-C and MS-FORTRAN. RTACS(Real Time Advanced Control System), process control computer software for distributed or centralized architectures, is a package which meets functional requirements specified for typical continuous process applications like chemical processes. The package consists of 5 parts, which are DB(data base), OCF(Operator Console Functions), CL (Control logic Library), MSM(Multitasking and Scheduling, Manager) and UAI(User Applications Interface), based upon a table and function block architecture to improve the system performance.
In this paper, a new optical parallel binary arithmetic processor (OPBAP) capable of computing arbitrary n-bit look-ahead carry full-addition is proposed and implemented. The conventional Boolean algebra is considered to implement OPBAP by using two schemes of optical logic processor. One is space-variant optical logic gate processor (SVOLGP), the other is shadow-casting optical logic array processor (SCOLAP). SVOLGP can process logical AND and OR operations different in space simultaneously by using free-space interconnection logic filters, while SCOLAP can perform any possible 16 Boolean logic function by using spatial instruction-control filter. A dual-rail encoding method is adopted because the complement of an input is needed in arithmetic process. Experiment on OPBAP for an 8-bit look-ahead carry full addition is performed. The experimental results have shown that the proposed OPBAP has a capability of optical look-ahead carry full-addition with high computing speed regardless of the data length.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.2
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pp.3-12
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1995
A controller utilizing fuzzy logic is developed to control the speed of a motor in a washing machine by choosing an appropriate phase. Due to the hardship imposed on obtaining a result from a relation established for inputs, present speed and present rate of speed, and ouput, a phase, of the system that can be tested against an experimental result, it is impossible to apply a genetic algorithm to fine-tune the fuzzy logic controller. To avoid this difficulty, a proper assumption that the parameters of an if-part of a primary fuzzy logic controller have a functional relationship with an error between computed values and experimental ones in made. Setting up of a fuzzy relationship between the parameters and the errors is then achieved through experimentally obtained data. Genetic Algorithm is then applied to this secondary fuzzy logic controller to verify the fuzzy logic. In the verification process, the primary fuzzy logic controller is used in obtaining experimental results. In this way the kind of difficulty in obtaining enough experimental values used to verify the fuzzy logic with genetic algorithm is gotten around. Selection of the parameters that would produce the least error when using the secondary fuzzy logic controller is done with applying genetic algorithm to the then-part of the controller. In doing so the optimal values for the parameters of the if-part of the primary fuzzy logic controller are assumed to be contained. The experimental result presented in the paper validates the assumption.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.4
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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.
Through fuzzy logic controller is very useful to many areas, it is difficult to build up the rule-base by experience and trial-error. So, effective self-tuning fuzzy controller for the position control of ball and beam is designed. In this paper, we developed the neural network control system with fuzzy-neuron which conducts the adjustment process for the parameters to satisfy have nonlinear property of the ball and beam system. The proposed algorithm is based on a fuzzy logic control system using a neural network learinign algorithm which is a back-propagation algorithm. This system learn membership functions with input variables. The purpose of the design is to control the position of the ball along the track by manipulating the angualr position of the serve. As a result, it is concluded that the neural network control system with fuzzy-neuron is more effective than the conventional fuzzy system.
A position Control algorithm of the flexible manipulator is studied. The proposed algorithm is based on a Fuzzy Logic Control(FLC) method using the human's experiences. FLC does not need a dynamic modeling of a flexible manipulator. A Fuzzy logic controller is designed that the end-point of the flexible manipulator tracks the desired trajectory. The control input to the process is determined by the error and variation of error. Simulation result shows a robustness of FLC compared with the PID control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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