The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.2
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pp.407-414
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2007
A sensor fault detection scheme(SFDS) for a class of nonlinear systems that can be represented by Takagi-Sugeno fuzzy model is proposed. Basically, the SFDS may be considered as a multiple observer scheme(MOS) in which the bank of state observers and the detection & isolation logic are included. However, the proposed scheme has two great differences from the conventional MOSs. First, the proposed scheme includes fuzzy fault detection observers(FFDO) that are constructed based on the T-S fuzzy model that provides very good approximation to nonlinear dynamic systems. Secondly, unlike the conventional MOS, the FFDOS are driven not parallelly but sequentially according to the predetermined sequence to avoid the massive computational burden, which is known to be the biggest obstacle to the practical application of the multiple observer based FDI schemes. During the operating time, each FFDO generates the residuals carrying the information of a specified fault, and the corresponding fault detection logic unit performs the logical operations to detect and isolate the fault of interest. The proposed scheme is applied to an inverted pendulum control system for sensor fault detection/isolation. Simulation study shows the practical feasibility of the proposed scheme.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.133-140
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2005
If a Player car precedes from start to the end or a fuzzy car wins every day during computer or racing games, most players will lose their interest in the games soon after several times. In order to solve this Problem and increase amusement at racing games, the more important thing than anything else is decide the ranking. In this thesis, in order to give amusement In racing games, the researcher made a fuzzy car and made it race with player cars. Because the preceding fuzzy car runs ahead of player cars, it can recognize their behaviors according to change of following player cars' speed and distance, and the fuzzy car changes its memory, but doesn't enforce actual behaviors. If the fuzzy car would make decision, it has to do behaviors to compete the ranking on the basis of the contracts it has memorized under the situation where a timer is awarded. In addition, although an accompanying fuzzy car has different contents of memory, it is operated in the same way as mentioned above. At the time of experiments, the researcher applied the actual value to the test program and drew result for ranking competition. In conclusion, the researcher could confirm that we can have modeling of various behaviors by means of the method using fuzzy logic rather than simple if-then method.
One of the important factors in game design is difficulty adjustment. An appropriate level of difficulty makes users have a sense of challenge and interest. However, the adjustment of difficulty takes a lot of time and effort, because of its ambiguity. To solve the problem, we propose a difficulty control method using a fuzzy theory. In this paper, a simple demonstration is exemplified to verify the effectiveness of our method. Experimental results show that the difficulty of the game changes according to the user's skill.
A probabilistic-Fuzzy model for seismic hazard analysis is developed. The proposed model is able to reproduce both the randomness and the imprecision in conjunction with earthquake occurrences. Results-of this research are (a) membership functions of both peak ground accelerations associated with a given probability of exceedance and probabilities of exceedance associated with a given peak ground acceleration, and (b) characteristic values of membership functions at each location of interest. The proposed probabilistic-fuzzy model for assessment of seismic hazard is successfully applied to the Wasatch Front Range in Utah in order to obtain the seismic maps for different annual probabilities of exceedance, different peak ground accelerations, and different time periods.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.1
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pp.43-48
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2002
This paper describes an automated computer-aided engineering (CAE) system for three-dimensional structures. An automatic finite element mesh-generation technique, which is based on fuzzy knowledge processing and computational geometry techniques, is incorporated into the system, together with a commercial FE analysis code, and a commercial solid modeler. The system allows a geometry model of interest to be automatically converted to different FE models, depending on the physical phenomena of the structures to be analyzed, i.e., electrostatic analysis, stress analysis, modal analysis, and so on. Also, with the aid of multilayer neural networks, the present system allows us to obtain automatically a design window in which a number of satisfactory design solutions exist in a multi-dimensional design parameter space. The developed CAE system is successfully applied to evaluate an electrostatic micromachines.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.3
no.2
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pp.45-57
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1993
In this paper, we design the speed controller with high accuracy of an induction motor by the Fuzzy algorithms, which recently is invoking the remarkable interest. In order to reduce the steady state errors and the reaching times, the adjustment techniques of a series of optimal scaling factors are presented. Comparing with conventional PID control, the usefulness of proposed Fuzzy control will be proved by the simulations.
As the loss from break-downs and errors, which became more frequent with the growth of elaborateness, complexity and in scale of the plant and equipments, are enormous, the improvement in the reliability, maintenance, safety, and qualify become to have interest. The fault diagnosis is a systematic and unified method to find errors, which is based on the interpretation that data, subconsciously, have noises. But, as most of the methods are inferences based on binomial logic, the uncertainty is not correctly reflected. In this study, we suggest, to manage the uncertainty in the system efficiently on the point of predictive maintenance, We should use fuzzy expert system, which make the decision considering uncertainty possible by taking linguistical variable and fixed quantity by using the fuzzy theory concepts on the basis of an expert's direct observation and experience.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.4
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pp.444-451
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1999
A diagnostic rule-base design method for enhancing fault detection and isolation performance of multiple obsever based fault detection isolation schemes (FIDS) is presented. The diagnostic rule-base has a hierarchical framework to perform detection and isolation of faults of interest, and diagnosis of process faults. The decision unit comprises a rule base and a fuzzy inference engine and removes some difficulties of conventional decision unit which includes crisp logic with threshold values. Emphasis is placed on the design and evaluation methods of the diagnostic rult-base. The suggested scheme is applied to the FDIS design for a DC motor driven centrifugal pump system.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.3
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pp.445-452
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2010
Adequate segmentation of target objects from the background plays an important role for the performance of automatic target recognition(ATR) system. This paper presents a new segmentation algorithm using fuzzy thresholding to extract a target. The proposed algorithm consists of two steps. In the first step, the region of interest(ROI) including the target can be automatically selected by the proposed robust method based on the frame difference of each image sensor. In the second step, fuzzy thresholding with a proposed membership function is performed within the only ROI selected in the first step. The proposed membership function is based on the similarity of intensity and the adjacency of target area on each image. Experimental results applied to real CCD/IR images show a good performance and the proposed algorithm is expected to enhance the performance of ATR system using multi-sensors.
In this paper, we design the high accuracy speed controller of an induction motor by the Fuzzy control algorithms, which recently is invoking the remarkable interest. In order to improve the dynamic resposes such as the steady state error, the reaching tine and the overshoot, the adjustment techniques for optimization of three scale factors are presented. Comparing with conventional PID control, the usefulness of proposed Fuzzy controller will be proved by the simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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