The current from the feed motor of a machine tool contains substantial information about the machining state. There have been many researches that investigated the current as a measure for the cutting forces. However it has not been reported that indirect measurement of the cutting forces from the current of the feed motor at rest is possible. The cutting force normal to the machined surface influences the machined surface of the workpiece, which makes it necessary to estimate this force to control the roughness of the machined surface. But the unpredictable behavior of the current prevents applying the current to prediction of the cutting state. In this paper, empirical approach was conducted to resolve the problem. Also parametric adaptive and fuzzy logic control strategies are applied to the force regulation problem. As a result, the current is shown to be related to the accumulation of the infinitesimal rotation of the motor, and besides the unpredictable behavior of the current is shown to be caused by the relationship. Subsequently the relationship between the current and the cutting force is identified, and it is presented that control of machined surface using the current of the feed motor at rest is possible.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.15-19
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2002
Automatic detection of interstitial lung disease using Neural Network is presented. The rounded opacities in the pneumoconiosis X-ray photo are picked up quickly by a back propagation (BP) neural network with several typical training patterns. The training patterns from 0.6 mm ${\O}$ to 4.0 mm ${\O}$ are made by simple circles. The total evaluation is done from the size and figure categorization. Mary simulation examples show that the proposed method gives much reliable result than traditional ones.
지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.
본 논문은 기존의 센서 기반 화재 감지기가 넓은 장소와 개방된 공간에서 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 카메라 영상을 이용한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 다수의 휴리스틱한 정보를 이용하거나 속도가 느린 문제점을 보여주었다. 이를 해결하기 위하여, 통계적인 값들을 사용했으며 속도를 개선하기 위해 블록 단위로 처리하였다. 먼저 입력된 영상에서 배경 모델과 불꽃 색상 모델 을 이용하여 화재 후보 영역을 추출한다. 그 후 후보 블록에 대하여 시간축 상에서의 명도 변화, 웨이블릿 계수 변화, 모션 변화를 추출하여 확 률 모델을 생성하며, 생성된 모델들을 퍼지 로직의 멤버십 함수로 사용하였다. 마지막으로 역퍼지(defuzzification) 과정을 통해 최종 결과 함수를 생성하고 이로부터 불꽃 발생 확률값을 예측하였다. 실험에서는 제안한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 성능이 가장 좋다고 알려진 Toreyin의 알고리즘과 비교하여 성능이 개선되었음을 보여주고 있다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.975-976
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1993
This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}
자동제어는 그 대상이 근사적 수식화가 가능한 선형시스템에 주로 적용되고 있다. 제어대상에 대한 수학적 모델링이 명확하게 결정되지 않는 경우에는 사람이 직접 제 어하는 수동제어를 하게 된다. 본 논문에서는 수영장과 같이 거의 전적으로 숙력가의 경험에 의존하고 있는 수동제어를 자동제어가 가능하게 FLC(Fuzzy Logic Controller) 를 구축하고, 여기서 사용되는 지식을 가장 최적의 상태로 유지하기 위해 genetic 알고리즘을 사용하여 전문가로부터 얻어온 지식을 개선한다. 또한 규칙부와 소속함수 는 동시에 수정되도록 알고리즘을 설계하여 수동제어보다 제어 성능이 향상됨을 보인 다.
대포병탐지레이더는 포탄의 궤적을 역으로 추적하여 화포 원점과 탄착점을 추정해 낸다. 부가적으로 추적 화포의 탄종을 식별하는 기능도 포함된다. 레이더를 통해 포탄의 궤적을 추적하는 중에는 포탄과 레이더의 위치에 따라 감지된 신호들이 다르게 나타나는 경우가 발생한다. 이는 포탄의 종류를 식별하기에는 모호한 부분이 있다. 본 논문은 레이더의 신호처리 과정 중에 산출하는 데이터를 바탕으로 퍼지이론과 인공지능을 이용하여 포탄의 종류를 구분하고 비교하였다. 연구 결과에 의하면 인공지능에 의한 정확도가 퍼지이론을 사용한 표적 식별 결과 대비 우수한 식별률이 나오는 것을 확인했다. 실험에 사용된 데이터는 포탄을 실제 발사하여 대포병탐지레이더-II로부터 얻은 것이다.
This paper consider the control for the vehicle suspension system using electro-rheological damper. The study is performed by using of FLC(Fuzzy Logic Controller). The model used in the simulation is quarter car and the road disturbance is regarded as white noise random process with zero mean. Proposed control technique shows good agreement compared with the result from the conventional on-off/bang-bang type control technique.
본 논문은 연속 주조 공정에서의 용강 높이에 대한 수학적인 비선형모델을 유도하는데, 여기에는 용강 높이, 몰드내의 입출력 유량, 스토퍼의 위치와 입력유량의 관계 등이 고려되었다. 비선형 모델은 MATLAB을 사용하여 구현되었으며 실제 데이터와 비교하여 수학적 모델이 유효함을 확인하였다. 구현된 비선형 모델을 사용하여, 퍼지 시스템에 의하여 변화하는 $K_p$값을 가지는 퍼지 PI 제어기를 사용하여, 기존에 사용되던 PI 제어기보다 나은 제어 성능 및 외란에의 강인성을 가짐을 시뮬레이션으로 보였다.
지역개발의 결과인 지표환경의 변화를 예측하는 일은 지속 가능한 환경을 보전하기 위한 수단으로서 대단히 중요하다. 본 연구에서는 다중분광영상 자료를 이용한 퍼지논리연산을 통하여 안면도의 최근 20년(1901~2000) 간의 지표경관 변화를 예측하고 실제 변화된 내용과 비교 검토하였다. 안면도에 대한 문헌, 지도 및 현지 답사한 결과에 의하면, 1980년대 이전에 주로 해안간척과 황무지개간, 초지 조성 등으로 토지이용 형태가 변화되어 왔다. 그러나 1980년대 중반 이후부터는 해수욕장 주변과 준농림지역을 중심으로 민박시설과 점포 등이 무질서하게 들어섰으며, l990년대에는 관광지 개발 및 토시지역의 확장으로 농경지는 증가하였으나 해안지역과 취락지역의 산림이 심각하게 훼손되었다. 퍼지논리연산을 이용하여 지표환경 변화를 통합하여 예측한 결과와 2000년 위성영상에서 얻은 안면도의 지표환경은 비교적 정확하게 일치하였다. 안면도 지역에서 대규모 토지피복 변화가 일어날 가능성이 높은 지역들은 해안과 가까운 평지에 위치한 지역으로 예측되었는데 실제로 이 지역은 현재 대규모 개발이 진행 중이어서 연안환경 악화의 우려를 자아내고 있다. 따라서 본 방법은 향후 지표환경 변화 연구를 위한 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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