Ramezani, Meysam;Bathaei, Akbar;Zahrai, Seyed Mehdi
Smart Structures and Systems
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제23권2호
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pp.155-171
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2019
In this study, Semi-active Tuned Mass Dampers (STMDs) are employed in order to cover the prevailing uncertainties and promote the efficiency of the Tuned Mass Dampers (TMDs) to mitigate undesirable structural vibrations. The damping ratio is determined using type-1 and type-2 Fuzzy Logic Controllers (T1 and T2 FLC) based on the response of the structure. In order to increase the efficiency of the FLC, the output membership functions are optimized using genetic algorithm. The results show that the proposed FLC can reduce the sensitivity of STMD to excitation records. The obtained results indicate the best operation for T1 FLC among the other control systems when the uncertainties are neglected. According to the irrefutable uncertainties, three supplies for these uncertainties such as time delay, sensors measurement noises and the differences between real and software model, are investigated. Considering these uncertainties, the efficiencies of T1 FLC, ground-hook velocity-based, displacement-based and TMD reduce significantly. The reduction rates for these algorithms are 12.66%, 26.43%, 20.98% and 21.77%, respectively. However, due to nonlinear behavior and considering a range of uncertainties in membership functions, T2 FLC with 7.2% reduction has robust performance against uncertainties compared to other controlling systems. Therefore, it can be used in actual applications more confidently.
복잡계 관점에서 트래픽 패턴, 도시 및 다세포 생물학적 유기체 등이 하나의 창발적인 현상인 것처럼, '그린 IT'의 개념 또한 지구 온난화 문제로 인해 인간 세계에서 태동할 수밖에 없는 불가피한 창발적인 현상이다. 복잡계 이론의 관점에서 그린 IT는 무작위한 것으로부터 대단히 복잡한 방식으로 상호작용을 하는 상당히 뒤얽힌 시스템으로 발전할 가능성이 높다. 그렇지만, 그린 IT 시스템 또한 하나의 복잡계라 할 때, 그러한 시스템을 구동시키고 억제시키는 미지의 끌개들이 존재한다. 이러한 맥락에서 본 논문은 그린 IT 시스템의 잠정적인 끌개들을 식별하고, 평가할 수 있는 하나의 새로운 모델을 제안하고, 이를 교육적으로 활용하는데 있다. 구체적으로 그린 IT의 끌개라 할 수 있는 그린 IT 너비-깊이 행렬을 기반으로 그린 IT 진화 및 자기조직화 되어가는 과정을 측정할 수 있는 유형-2 퍼지 시스템을 구축한다.
본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습 능력과 시험 능력을 객관적으로 판단할 수 있는 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법을 제안하였다. 제안된 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법은 삼각형 타입의 소속 함수와 퍼지 논리를 이용하여 학습 능력과 시험 능력의 소속도를 계산하고 각각에 대해 퍼지 등급도를 부여하였다. 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도에 대해서 퍼지 관계의 연산 및 합성에 의해 최종 소속도를 계산하고 퍼지 등급도를 결정하여 학습자가 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도 및 최종 퍼지 등급도를 분석하여 스스로 학습을 조정할 수 있도록 하였다. 그리고 제안된 연구 내용을 인터넷 정보 검색사 필기 과목에 적용하여 구현하였다.
This paper presents a control approach for designing a self tuning fuzzy controller for a synchronous generator excitation and SVC system. A combination of thyristor-controlled reactors and fixed capacitors (TCR-FC) type SVC is recognized as having the most flexible control and high speed response, which has been widely utilized in power systems, is considered and designed to improve the response of a synchronous generator, as well as controlling the system voltage. The proposed parameter self tuning algorithm of fuzzy controller is based on the steepest decent method using two direction vectors which make error between inference values of fuzzy controller and output values of the specially selected PSS reduce steepestly. Using input-output data pair obtained from PSS, the parameters in antecedent part and in consequent part of fuzzy inference rules are learned and tuned automatically using the proposed steepest decent method. The related simulation results show that the proposed fuzzy controller is more powerful than the conventional ones.
본 논문은 FLC(Fuzzy Logic Control)를 이용한 원격제어 이동로봇이 다수 경유점을 보다 효율적으로 주행하는 방법을 연구하였다. 제작된 원격 제어 이동로봇은 전진, 후진, 좌회전, 우회전의 이동 명령을 한 가지씩 수행한 후 정지한다. 이러한 주행형태의 단점을 보완하기 위해 본 논문은 센서를 이용하여 얻어진 지형정보를 바탕으로 목적지까지 경유점 수를 줄이고, 경유점 간의 이동을 최적한 경로로 주행하도록 하였다. 그리고, 장애물 출현 시 회피할 수 있는 FLC 알고리즘을 개발하였다. 그리고, 이러한 주행 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
This paper proposes a fuzzy-based random access controller with a superimposed frame structure (F$^2$RAC) fur voice/data-integrated wireless networks. F$^2$RAC adopts mini-slot technique for reducing contention cost, and these mini-slots of which number may dynamically vary from one frame to the next as a function of the traffic load are further partitioned into two regions for access requests coming from voice and data traffic with their respective QoS requirements. And F$^2$RAC is designed to properly determine the access regions and permission probabilities for enhancing the data packet delay while ensuring the voice packet dropping probability constraint. It mainly consists of the estimator with Pseudo-Bayesian algorithm and fuzzy logic controller with Sugeno-type of fuzzy rules. Simulation results prove that F$^2$RAC can guarantee QoS requirement of voice and provide the highest throughput efficiency and the smallest data packet delay amongst the different alternatives including PRMA[1], IPRMA[2], and SIR[3].
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.96-101
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2007
Neural networks are known as kinds of intelligent strategies since they have learning capability. There are various their applications from intelligent control fields; however, their applications have limits from the point that the stability of the intelligent control systems is not usually guaranteed. In this paper we propose an adaptive tracking control for robot manipulators using the radial basis function network (RBFN) that is e. kind of neural networks. Adaptation laws for parameters of the RBFN are developed based on the Lyapunov stability theory to guarantee the stability of the overall control scheme. Filtered tracking errors between actual outputs and desired outputs are discussed in the sense of the uniformly ultimately boundedness(UUB). Additionally, it is also shown that parameters of the RBFN are bounded. Experimental results for a SCARA-type robot manipulator show that the proposed adaptive tracking controller is adaptable to the environment changes and is more robust than the conventional PID controller and the neuro-controller based on the multilayer perceptron.
In this paper, a NeuroFuzzy controller (NFC) with enhanced packet reservation multiple access (PRMA) protocol for QoS-guaranteed multimedia communication systems is proposed. The enhanced PRMA protocol adopts mini-slot technique for reducing contention cost, and these minislot are futher partitioned into multiple MAC regions for access requests coming from users with their respective QoS (quality-of-service) requirements. And NFC is designed to properly determine the MAC regions and access probability for enhancing the PRMA efficiency under QoS constraint. It mainly contains voice traffic estimator including the slot information estimator with recurrent neural networks (RNNs) using real-time recurrent learning (RTRL), and fuzzy logic controller with Mandani- and Sugeno-type of fuzzy rules. Simulation results show that the enhanced PRMA protocol with NFC can guarantee QoS requirements for all traffic loads and further achieves higher system utilization and less non real-time packet delay, compared to previously studied PRMA, IPRMA, SIR, HAR, and F2RAC.
In this paper, we present a collaborative method for material delivery using a distributed vehicle agents system. Generally used AGV(Autonomous Guided Vehicle) systems in FA require extraordinary facilities like guidepaths and landmarks and have numerous limitations for application in different environments. Moreover in the case of controlling multi vehicles, the necessity for developing corporation abilities like loading and unloading materials between vehicles including different types is increasing nowadays for automation of material flow. Thus to compensate and improve the functions of AGV, it is important to endow vehicles with the intelligence to recognize environments and goods and to determine the goal point to approach. In this study we propose an interaction method between hetero-type vehicles and adaptive fuzzy logic controllers for sensor-based path planning methods and material identifying methods which recognizes color. For the purpose of carrying materials to the goal, simple color sensor is used instead vision system to search for material and recognize its color in order to determine the goal point to transfer it to. The proposed method reaveals a great deal of improvement on its performance.
본 연구에서는 gradient descent 알고리즘을 퍼지제어기의 동조를 위해 멤버십함수의 폭을 해석하는데 이용하였으며 이 해석은 퍼지 제어규칙의 전건부와 후건부 퍼지변수들을 변화시켜 보다 개선된 제어 효과를 얻기 위해 사용된다. 이 방법은 제어기의 파라미터들이 gradient descent 알고리즘의 반복 과정에서 제어변수를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 궤환 목표치 제어를 위해 7개의 멤버십함수와 49개의 규칙 그리고 2개의 입력과 1개의 출력을 갖는 FLC을 사용하였다. 추론은 Min-Max 합성법을 이용하였고 멤버십함수는 13개의 양자화 레벨에 대한 삼각 형태를 채택하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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