The maintenance of generating units is implicitly related with power system reliability and has a tremendous bearing on the operation of the power system. A technique using a fuzzy search method which is based on fuzzy multi-criteria function has been proposed for GMS (generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. In this study, a new technique using combined fuzzy set theory and genetic algorithm(GA) is proposed for generator maintenance scheduling. The genetic algorithm(GA) is expected to make up for that fuzzy search method might search the local solution. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by the simulation results on a practical size test systems.
This paper presents a fuzzy-neural network controller technique on the load frequency control of two-area power system. Firstly, Fuzzy controller a series of initial selected rules are improved by means of the proposed technique. Secondly, scale factors for error, change rate of error and control input are optimized by the given error back-pagation teaming algorithms. Finally, the related simulation results show that the proposed fuzzy neural network controller technique are more powerful than conventional ones.
This paper presents a novel approach to the design of an adaptive fuzzy sliding mode controller for depth control of an autonomous underwater vehicle (AUV). So far, AUV's dynamics are highly nonlinear and the hydrodynamic coefficients of the vehicles are difficult to estimate, because of the variations of these coefficients with different operating conditions. These kinds of difficulties cause modeling inaccuracies of AUV's dynamics. Hence, we propose an adaptive fuzzy sliding mode control with novel fuzzy adaptation technique for regulating vertical positioning in presence of parametric uncertainty and disturbances. In this approach, two fuzzy approximator are employed in such a way that slope of the linear sliding surface is updated by first fuzzy approximator, to shape tracking error dynamics in the sliding regime, while second fuzzy approximator change the supports of the output fuzzy membership function in the defuzzification inference module of fuzzy sliding mode control (FSMC) algorithm. Simulation results shows that, the reaching time and tracking error in the approaching phase can be significantly reduced with chattering problem can also be eliminated. The effectiveness of proposed control strategy and its advantages are indicated in comparison with conventional sliding mode control FSMC technique.
The techniques to recycle and reuse plastics attract public attention. These public attraction and needs result in improving the recycling technique. However, the identification technique for black plastic wastes still have big problem that the spectrum extracted from near infrared radiation spectroscopy is not clear and is contaminated by noise. To overcome this problem, we apply Raman spectroscopy to extract a clear spectrum of plastic material. In addition, to improve the classification ability of fuzzy Radial Basis Function Neural Networks, we apply supervised learning based clustering method instead of unsupervised clustering method. The conditional fuzzy C-Means clustering method, which is a kind of supervised learning based clustering algorithms, is used to determine the location of radial basis functions. The conditional fuzzy C-Means clustering analyzes the data distribution over input space under the supervision of auxiliary information. The auxiliary information is defined by using k Nearest Neighbor approach.
The fuzzy pattern matching technique has been developed in the framework of fuzzy set and possibility theory in order to take into account the imprecision and the uncertainty pervading values which have to be compared to requirements (which may be fuzzy) in a pattern matching process. This paper restates the basic principles and extends them to situations where (sub)patterns are only required to be satisfied up to a given tolerance (which may be fuzzy), or where the different subparts of a compound pattern may have various levels of importance. Both cases correspond to a weakening of elementary patterns. which can be expressed by a fuzzy relations modelling an approximate equality or an uncertain strict equality respectively. We also study the more sophisticated case where some elementary patterns have not to be satisfied with the highest priority provided that weaker requirements remain satisfied. The fuzzy pattern matching technique applies in a variety of problems including the evaluation of soft queries with respect to a fuzzy database, the evaluation of the fuzzy condition parts of rules in approximate reasoning, or the evaluation of the belonging of an ill-known object to a flexible class in classification problems.
This paper presents and online scheme for fuzzy modelling of nonlinear systems, based on the model adjustment technique and the genetic algorithm technique. The fuzzy model is characterized by fuzzy "if-then" rules which represent locally linear input-output relations whose consequence parts are defined as subsystems of a nonlinear sysem. The discrete-time model for each subsystem is obtained to deal with initalization and unmeasurable signal problems in online estimation and the final output of the fuzzy model is computed from the outputs of the discrete-time models. Then, the parameters of both the premise and consequence parts of the fuzzy model are adjusted by a genetic algorithm. A set of simulation works is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.ed method.
This paper presents a new linear-matrix-inequality-based intelligent digital redesign (LMI-based IDR) technique to match the states of the analog and the digital T-S fuzzy control systems at the intersampling instants as well as the sampling ones. The main features of the proposed technique are: 1) the fuzzy-model-based periodic control is employed, and the control input is changed n times during one sampling period; 2) The proposed IDR technique is based on the approximately discretized version of the T-S fuzzy system, but its discretization error vanishes as n approaches the infinity. 3) some sufficient conditions involved in the state matching and the stability of the closed-loop discrete-time system can be formulated in the LMIs format.
Seismic performance of semi-active fuzzy control algorithm to operate MR dampers for coupling adjacent building is investigated in this paper. In the proposed semi-active control technique, the fuzzy logic is used as a method to adjust input voltage to MR damper. In order to validate control performance of proposed technique, the seismic performance of the semi-active fuzzy control system is compared with that of passive control system where the input voltage to MR damper is set to display maximum damping force. The simulated results show that the semi-active fuzzy control technique effectively regulates the trade-off existing between seismic responses of two buildings subject to various earthquake excitations.
This paper deals with speed control of Sensorless DC servo motor using a FTHGO(FuzEy-Tuning High Gain observer). In this paper, we improved the problem from row speed section, the problem of sensor for detecting speed of motor, using FTHGO(Fuzzy-Tuning High-Gain Observer) with fuzzy control technique which is a class of adaptive control technique. In order to verify the performance of the FTHGO(Fuzzy-Tuning High Gain Observer) which is proposed in this paper, it is proved from the experiment to compare the case with a speed sensor to the case with FTHGO(Fuzzy-Tuning High Gain observer) in the speed control of DC servo motor.
사장교의 효과적 지진응답제어를 위하여 MR 감쇠기를 이용한 준능동 퍼지 제어기법을 제시하였다. 제시하는 방법은 MR 감쇠기의 응답정보만을 이용한 퍼지추론 과정을 통하여 준능동 제어를 수행하는 방법으로서, 능동제어이론에 기반한 기존 준능동 제어기법과 달리, 별도의 능동제어기를 설계할 필요가 없는 간단한 구조로서 구성될 수 있다. 제시한 제어기법의 제어성능을 평가하기 위해 사장교 벤치마크 문제에 적용하였으며 기존 준능동 제어기법들과의 성능비교를 통하여 그 효율성을 평가하였다. 제어성능을 비교한 결과, 제시하는 준능동 퍼지 제어기법은 주탑의 전단력 및 휨모멘트, 데크의 수평변위, 그리고 케이블 장력 등의 상충하는 지진응답들을 동시에 효과적으로 제어함으로써 지진응답제어에 매우 효율적인 제어전략이 될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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