Sliding mode control (SMC) with variable nonlinear boundary layer is proposed. Two Fuzzy logic controllers (FLCs) are used to decide both boundary layer thickness and nonlinear interpolation using sigmoid function in the boundary layer. The nonlinear interpolation in the boundary layer suing FLC reduces stead state error and chattering. Sigmoid function is used to nonlinear interpolation in the boundary layer sigmoid function parameter with FLC. To demonstrate its performance, the Proposed control algorithm is applied to a simple nonlinear system.
Due to the awareness for the importance of social capital, many researches have investigated that social capital contributes to the successful implementation of product innovation. Although most researchers tried to model the effect of social capital on product innovation as a linear relation, we consider it too simplistic and fuzzy because knowledge utilization which ultimately leads to product innovation should exist in the relationship between social capital and product innovation. Using 107 survey data, this study found there is a partial mediating effect of knowledge utilization on the link between structure aspect of social capital and product innovation (i.e., new product development and improvement in existing products). Next, this study reported knowledge utilization does act as a perfect mediating variable on the link between awareness aspect of social capital and improvement of existing products, but act as a partial mediating variable on the link between awareness aspect of social capital and new product development. Finally, this study found that knowledge utilization does not act as a mediating variable on the link between relation aspect of social capita and product innovation.
In order to control glucose concentration during fed-batch culture for antibiotic production, we applied so called “software sensor” which estimates unmeasured variable of interest from measured process variables using software. All data for analysis were collected from industrial scale cultures in a pharmaceutical company. First, we constructed an estimation model for glucose feed rate to keep glucose concentration at target value. In actual fed-batch culture, glucose concentration was kept at relatively high and measured once a day, and the glucose feed rate until the next measurement time was determined by an expert worker based on the actual consumption rate. Fuzzy neural network (FNN) was applied to construct the estimation model. From the simulation results using this model, the average error for glucose concentration was 0.88 g/L. The FNN model was also applied for a special culture to keep glucose concentration at low level. Selecting the optimal input variables, it was possible to simulate the culture with a low glucose concentration from the data sets of relatively high glucose concentration. Next, a simulation model to estimate time course of glucose concentration during one day was constructed using the on-line measurable process variables, since glucose concentration was only measured off-line once a day. Here, the recursive fuzzy neural network (RFNN) was applied for the simulation model. As the result of the simulation, average error of RFNN model was 0.91 g/L and this model was found to be useful to supervise the fed-batch culture.
Variable Message Signs have been used for providing information on the current traffic conditions. However, it is considered more important to achieve optimal traffic allocation among the alternative routes by strategic VMS information provision. Fuzzy control is very effective and efficient to deal with such systems that are too complex and uncertain to build mathematical models. In this paper, a fuzzy feedback controller for VMS is proposed, whose goal is to achieve the travel time equilibrium between the two alternative routes. The performance of the suggested controller is implemented and examined using MATLAB/Simulink. More robust controller applicable to a real highway network is suggested for the further research.
Kim, Myun-Hee;Choi, Young-Geun;Shin, Hyeon-Seung;Lee, Moon-Hwan;Lee, Tae-Young;Lee, Sang-Hyoup
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.5
no.2
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pp.111-118
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2002
In GMAW(Gas Metal Arc Welding) processes, bead geometry (penetration, bead width and height) is a criterion to estimate welding quality, Bead geometry is affected by welding current, arc voltage and travel speed, shielding gas, CTWD (contact-tip to workpiece distance) and so on. In this paper, welding process variables were selected as welding current, arc voltage and travel speed. And bead geometry was reasoned from the chosen welding process variables using neuro-fuzzy algorithm. Neural networks was applied to design FLC(fuzzy logic control), The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FLC were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm, Bead geometry could he reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FLC using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuo-fuzzy algorithm, the inference error percent of bead width was within ${\pm}4%$, that of bead height was within ${\pm}3%$, and that of penetration was within ${\pm}8%$, Neural networks came into effect to find the parameters of input membership functions and those of consequence in FLC. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.2
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pp.148-153
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2009
Failure Mode Effects and Criticality Analysis (FMECA) is one of most widely used methods in modem engineering system to investigate potential failure modes and its severity upon the system. FMECA evaluates criticality and severity of each failure mode and visualize the risk level matrix putting those indices to column and row variable respectably. Generally, those indices are determined subjectively by experts and operators. However, this process has no choice but to include uncertainty. In this paper, a method for eliciting expert opinions considering its uncertainty is proposed to evaluate the criticality and severity. In addition, a fuzzy expert system is constructed in order to determine the crisp value of risk level for each failure mode. Finally, an illustrative example system is analyzed in the case study. The results are worth considering while deciding the proper policies for each component of the system.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.10
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pp.2485-2492
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1997
Nowadays the traffic conditions have been getting worse due to continuous increase in the number of vehicles. So it has become more important to manage traffic signal lights efficiently. Recently fuzzy logic is introduced to control the cycle time of traffic lights adaptively. Conventional fuzzy logic controller adjusts the extension time of current green phase by using the fuzzy input variables such as the number of entering vehicles at the green light and the number of waiting vehicle during the red light. However this scheme is inadequate for an intersection with variable traffic densities. In this paper, a new FLC with asymmetric membership functions that reflects more exactly traffic flows than other FLCs with symmetric ones regardless of few control rules is propsed. The effectiveness of the proposed method was shown through simulation of a single intersection. The experimental results yielded the superior performance of the proposed FLC in terms of the average delay time, the number of passed vehicles, and the degree of saturation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.1
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pp.69-78
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2011
In this study, an optimization method using multi-objective genetic algorithm(MOGA) has been proposed to develop a fuzzy control algorithm that can effectively control a smart tuned mass damper(TMD). A 76-story benchmark building subjected to wind load was selected as an example structure. The smart TMD consists of 100kN MR damper and the natural period of the smart TMD was tuned to the first mode natural period of the example structure. Damping force of MR damper is controlled to reduce the wind-induced responses of the example structure by a fuzzy logic controller. Two input variables of the fuzzy logic controller are the acceleration of 75th floor and the displacement of the smart TMD and the output variable is the command voltage sent to MR damper. Multi-objective genetic algorithm(NSGA-II) was used for optimization of the fuzzy logic controller and the acceleration of 75th story and the displacement of the smart TMD were used as objective function. After optimization, a series of fuzzy logic controllers which could appropriately reduce both wind responses of the building and smart TMD were obtained. Based on numerical results, it has been shown that the control performance of the smart TMD is much better than that of the passive TMD and it is even better than that of the sample active TMD in some cases.
The purpose of this paper is to show the clustering trend and the empirical comparison and to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency models for 38 Asian ports during 11 years(2001-2011) with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using Fuzzy(AIT)DEA show that 3 Korean ports[Busan(56.29%), Incheon(57.96%), and Gwangyang(66.80%) each]can increase the efficiency. Second, according to Cross-efficiency model, Busan(Hongkong, Kobe, Manila, Singapore, and Kaosiung etc.), Incheon(Aquaba, Dammam, Karachi, Mohammad Byin Oasim and Davao), and Gwangyang(Damman, Yokohama, Nogoya, Keelong, Kaosiung, and Bangkok) should be clustered with those ports in parentheses. Third, when both Fuzzy(AIT)DEA and Cross-efficiency models are mixed, the empirical result shows that 3 Korean ports[Busan(71.38%), Incheon(103.89%), and Gwangyang(168.55%) each]can increase the efficiency. The efficiency ranking comparison among the three models by using Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of 66%-67%. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the Fuzzy(AIT)DEA, and Cross-efficiency models with the mixed two models when clustering is needed among the Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT analysis among the clustering ports should be considered.
The purpose of this study is to analyze the importance of the determinants of housing sales agency's role in the sale of apartment housing. For this purpose, a hierarchical decision model was constructed to understand the role and importance of the sales agency. The analytical variable items structured by the research model were set up through literature review, precedent research, and expert brainstorming. The questionnaire consisted of two comparisons for AHP analysis and the importance of absolute importance for fuzzy analysis. Afterwards, the work of correcting the importance was carried out. As a result of the analysis, it was found that the contractor prioritized the sale conditions and the sales agency had priority over the planning for the sale. As a result of analysis, planning of customer pre-sale counseling data, planning of client subscription and contract maximization plan, planning method of advertisement public media method were found to be the most important factors. The results of measurement of absolute importance(fuzzy) & relative importance(,AHP) showed similar tendency. Therefore, it can be seen that the timing of the model house operation is an important period in which the subscription rate depends on the role of the sales agency and the marketing strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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