This paper proposes the design methodology of genetic algorithm (GA)-based fuzzy Kalman filter for tracking the maneuvering target. The performance of the standard Kalman Filter (SKF) has been degraded because mismatches between the modeled target dynamics and the actual target dynamics. To solve this problem, we use the method to estimate the increment of acceleration by a fuzzy system using the relation between maneuver filter residual and non-maneuvering one. To optimize the fuzzy system, a genetic algorithm (GA) is utilized and this is then tuned by the fuzzy logic correction. Finally, the tracking performance of the proposed method has been compared with those of the input estimation (IE) technique and the intelligent input estimation (IIE) through computer simulations.
Kamsri, T.;Riewruja, V.;Ukakimaparn, P.;Pongswatd, S.;Kummool, S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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pp.465-465
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2000
The paper presents the fuzzy control technique to adjust the gain schedule in the fuzzy controller. The micro computer is designed to the fuzzy controller to execute the proportional gain with the data of the error and speed command. The gain schedule is the fuzzy set which execute based on the fuzzy rule. The gain schedule from the fuzzy controller is fed to the sinusoidal pulse width modulation (SPWM) inverter for control the response and speed of the induction motor. The induction motor coupling to the DC motor and tachogenerator which DC motor as a load. The test result of the fuzzy control technique in the open loop control, it provides a good response and in the closed loop control it can control speed in the any condition of load design
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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제20권2호
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pp.362-372
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1996
Recently, need for the development of the quantification of subjective evaluation is growing for the production of high-touch and high-tech textile products. In this study, Fuzzy theory is utilized for the evaluation of the wear comfort of the various blouses. Result of a new evaluation method and factor scores, validity of the new evalution technique adopted fuzzy theory was crosschecked with the results of fator analysis and factor scores. As results, fuzzy theory was proved to be adequate methodology to objectify the subjective evaluation of the adequacy of clothing which is worn. When DUNCAN'S multiple comparion among median of the fuzzy composite score were compared with the results of factor score, the sensitivity of the test methods tends to increase. Therefore, it is suggested that fuzzy weighted checklist is an alternative evaluation scale for the subjective comparison of the textile products. In addition, individual median of fuzzy composite score value should be treated by statistical for the sensitive analysis of subjective evalution.
A fuzzy hybrid control technique using a semi-active tuned mass damper (STMD) has been proposed in this study for mitigation of wind induced motion of a tall building. For numerical simulation, a third generation benchmark is employed for a wind-excited 76-story building. A magnetorheological (MR) damper is used to compose an STMD. The proposed control technique employs a hierarchical structure consisting of two lower-level semi-active controllers (sub-controllers) and a higher-level fuzzy hybrid controller. Skyhook and groundhook control algorithms are used as sub-controllers. When a wind load is applied to the benchmark building, each sub-controller provides different control commands for the STMD. These control commands are appropriately combined by the fuzzy hybrid controller during realtime control. Results from numerical simulations demonstrate that the proposed fuzzy hybrid control technique can effectively reduce the STMD motion as well as building responses compared to the conventional hybrid controller. In addition, it is shown that the control performance of the STMD is superior to that of the sample TMD and comparable to an active TMD, but with a significant reduction in power consumption.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제15권3호
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pp.324-329
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2005
In this paper, a robust $H\infty$ stabilization problem to a uncertain discrete-time nonlinear systems with time-delay via fuzzy static output feedback is investigated. The Takagj-Sugeno (T-S) fuzzy model is employed to represent an uncertain nonlinear system with time-delayed state. Then, the parallel distributed compensation technique is used for designing of the robust fuzzy controller. Using a single Lyapunov function, the globally asymptotic stability and disturbance attenuation of the closed-loop fuzzy control system are discussed. Sufficient conditions for the existence of robust $H\infty$ controllers are given in terms of linear matrix inequalities via similarity transform and congruence transform technique. We have shown the effectiveness and feasibility of the proposed method through the simulation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권1호
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pp.43-48
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2010
This article presents the experimental studies of controlling angle and position of the inverted pendulum system using neural network to compensate for errors caused due to fuzzy controller. Although fuzzy control method can deal with nonlinearities of the system, fixed fuzzy rules may not work and result in tracking errors in some cases. First, a nominal Takagi-Sugeno (TS) type fuzzy controller with fixed weights is used for controlling the inverted pendulum system. Then the neural network is added at the reference input to form the reference compensation technique (RCT)control structure. Neural network modifies the input trajectories to improve system performances by updating internal weights in on-line fashion. The back-propagation learning algorithm for neural network is derived and used to update weights. Control hardware of a DSP 6713 board to have real time control is implemented. Experimental results of controlling inverted pendulum system are conducted and performances are compared.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1090-1093
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1993
In this paper, the design technique of fuzzy controller using pole placement method and the stability analysis of the system are discussed. The consequent parts of the fuzzy model representing the fuzzy control system are descrived by linear stated equations. It cannot be guaranteed that the total fuzzy system is stable even if all subsystems are stable. The range of the consequent parameters of fuzzy feedback controller which is stable for each fuzzy subspace of the input space are derived, using a rather simplified stability criterion. Then, the consequent parameters of fuzzy controller is determined with the sufficient condition that the fuzzy feedback controller maintain robust stability for the model of other subspace.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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pp.199-202
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2001
An elevator system, which is essential equipment for vertical movement of an object, as a property of building, has been driven by various expenditures and purposes. Since developing electrical control technology, control system are highly developed. The elevator system has expanded widely, but a data accuracy acquisition technique and safety predict technique for securing system safety is still at a basic level. So, objective verification for elevator confidence condition requires an absolute accuracy measurement technique. Therefore, this study is executed in order to acquire a method of depending on sense of a manager with simple numeric measurement data, and to construct a logical, analytical foresight system for more efficient elevator management system. As an artificial intelligence for diagnosis, the fuzzy inference algorithm is used for foreseeing the system in this thesis, because the fuzzy algorithm is the most useful method for resolving subjective ideas and a vague judgment of humans. The fuzzy inference algorithm is developed for each sensor signal(i.e. vibration, velocity, current).
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제25권3호
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pp.623-630
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2001
The conventional control techniques based a mathematical model are not well suited for dealing with ill-defined and uncertain system like a linear quadratic control. Recently, fuzzy control has been successfully applied to a wide variety of practical problems such as robot, water purification, automatic train operation system etc. In this paper, a design technique of robust Fuzzy-LQ controller for each subsystem is designed. Secondly , all the subsystem controllers are combined by fuzzy weighted averaging method. Finally the effectiveness of the proposed controller is verified through a series of computer simulations for an inverted pole system.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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한국공작기계학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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pp.210-215
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1999
In this paper, a new approach to the dynamic control technique for track vehicle system using fuzzy-neural network control technique is proposed. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the neural network-fuzzy, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a track vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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