• 제목/요약/키워드: 퍼지알고리즘

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다목적 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지제어기의 설계 (Design of Fuzzy Controller using Multi-objective Genetic Algorithm)

  • 김현수;;이동근
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.209-216
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    • 2005
  • The controller that can control the smart base isolation system consisting of M damper and friction pendulum systems(FPS) is developed in this study. A fuzzy logic controller (FLC) is used to modulate the M damper force because the FLC has an inherent robustness and ability to handle non-linearities and uncertainties. A genetic algorithm (GA) is used for optimization of the FLC. When earthquake excitations are applied to the structures equipped with smart base isolation system, the relative displacement at the isolation level as well as the acceleration of the structure should be regulated under appropriate level. Thus, NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) is employed in this study as a multi-objective genetic algorithm to meet more than two control objectives, simultaneously. NSGA-II is used to determine appropriate fuzzy control rules as well to adjust parameters of the membership functions. Effectiveness of the proposed method for optimal design of the FLC is judged based on computed responses to several historical earthquakes. It has been shown that the proposed method can efficiently find Pareto optimal sets that can reduce both structural acceleration and base drift from numerical studies.

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풍향에 따른 화재영향을 고려한 FPSO 상부구조물 고압가스 모듈내부의 장비 최적배치 연구 (Layout Optimization of FPSO Topside High Pressure Equipment Considering Fire Accidents with Wind Direction)

  • 배정훈;정연욱;신성철;김수영
    • 한국해양공학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.404-410
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    • 2014
  • The purpose of this study was to find the optimal arrangement of FPSO equipment in a module while considering the economic value and fire risk. We estimated the economic value using the pipe connections and pump installation cost in an HP (high pressure) gas compression module. The equipment risks were also analyzed using fire scenarios based on historical data. To consider the wind effect during a fire accident, fuzzy modeling was applied to improve the accuracy of the analysis. The objective functions consisted of the economic value and fire risk, and the constraints were the equipment maintenance and weight balance of the module. We generated a Pareto-optimal front group using a multi-objective GA (genetic algorithm) and suggested an equipment arrangement method that included the opinions of the designer.

자동차 $CO_2$ 냉방시스템의 동적모델과 지능제어알고리즘 (Dynamic Models and Intelligent Control Algorithms for a $CO_2$ Automotive Air Conditioning System)

  • 한도영;장경창
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제14권4호
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    • pp.49-58
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    • 2006
  • In the respect of the environmental protection viewpoint, $CO_2$ may be one of the most attractive alternative refrigerants for an automotive air-conditioning system. For the development of control algorithm of a $CO_2$ automotive air-conditioning system, characteristics of a $CO_2$ refrigerant should be considered. The high-side pressure of a $CO_2$ system should be controlled in order to improve the system efficiency. In this study, dynamic physical models of a $CO_2$ system were developed and dynamic behaviors of the system were predicted by using these models. Control algorithms of a $CO_2$ system were also developed and the effectiveness of these algorithm was verified by using dynamic models.

Calibration 모형을 이용한 판별분석 (Discriminant analysis based on a calibration model)

  • 이석훈;박래현;복혜영
    • 응용통계연구
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    • 제10권2호
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    • pp.261-274
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    • 1997
  • 기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.

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지능형 전동 휠체어의 설계 및 구현 (The design & implementation of intelligent motorized wheelchair)

  • 강재명;강성인;김정훈;류홍석;김관형;이상배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.10-13
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    • 2002
  • 본 연구에서는 다기능 휠체어 시스템을 개발하기 위해 제어부를 16bit의 마이크로 프로세서인 80C196KC 사용하였고, 조이스틱을 통해서 된 시스템을 제어하는 것을 구현하였다. 전체시스템은 제작된 전동 휠체어 기본 Plant를 사용하였으며, 모터에서 Encoder로 입력받아 MCU를 통해서 휠체어 회전수를 이용하여 제어시켰다. 휠체어 모터의 제어 방법은 PWM(Pulse Width Mudulation)을 이용하였으면, 여기에 H-브릿지 회로를 구성하였다. 조이스틱을 사람의 손으로 제어하는데 있어서 조이스틱 위치 변화에 따른 전동휠체어에 부착된 DC모터 동작을 퍼지 제어 알고리즘을 사랑하였으며, DC모터의 속력과 방향을 제어하고 아울러 위치 정보까지도 제어할 누 있게끔 하였다.

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실시간 퍼지 동조 PID 제어 알고리즘 (Real-time Fuzzy Tuned PID Control Algorithm)

  • 최정내;오성권;황형수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.423-426
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    • 2005
  • In this paper, we proposed a PID tuning algorithm by the fuzzy set theory to improve the performance of the PID controller. The new tuning algorithm for the PID controller has the initial value of parameter Kp, $\tau_{I}$, $\tau_{D}$. by the Ziegler-Nichols formula that uses the ultimate gain and ultimate period from a relay tuning experiment. We will get the error and the error rate of plant output corresponding to the initial value of parameter and fnd the new proportion gain(Kp) and the integral time ($\tau_{I}$) from fuzzy tuner by the error and error rate of plant oueut as a membership function of fuzzy theory. This fuzzy auto tuning algorithm for PID controller considerably reduced the overshoot and rise time as compared to any other PID controller tuning algorithms. And in real parametric uncertainty systems, it constitutes an appreciable improvement of performance. The significant property of this algorithm is shown by simulation

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통합적 인공지능 기법을 이용한 결함인식 (Crack identification based on synthetic artificial intelligent technique)

  • 심문보;서명원
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집C
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    • pp.182-188
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    • 2001
  • It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.

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퍼지 알고리즘을 이용한 차동 브레이크 시스템의 조향제어 (Steering Control of Differential Brake System using Fuzzy Algorithm)

  • 윤여흥;제롬살랑선네;장봉춘;이성철
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.233-237
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    • 2002
  • Vehicle Dynamics Control(VDC) has been a breakthrough and become a new terminology for the safety of a driver and improvement of vehicle handling. This paper examines the usefulness of a brake steer system (BSS), which uses differential brake forces for steering intervention in the context of VDC. In order to help the car to turn, a yaw moment can be achieved by altering the left/light and front/rear brake distribution. The steering function achieved through BSS can then be used to control lateral position in an unintended road departure system. A 8-DOF non-linear vehicle model including STI tire model will be validated using the equations of motion of the vehicle, and the non-linear vehicle dynamics. Since Fuzzy logic can consider the nonlinear effect of vehicle modeling, Fuzzy controller is designed to explore BSS feasibility, by modifying the brake distribution through the control of the yaw rate of the vehicle. The control strategies developed will be tested by simulation of a variety of situation; the possibility of VDC using BSS is verified in this paper.

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인식률 향상을 위한 데이터 전처리와 Neuro-Fuzzy 네트워크 기반의 실시간 얼굴 인식 시스템 설계 (Design of Real-time Face Recognition Systems Based on Data-Preprocessing and Neuro-Fuzzy Networks for the Improvement of Recognition Rate)

  • 유성훈;오성권;김현기
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.1952-1953
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis function Neural Network)을 설계하고 이를 n-클래스 패턴 분류 문제에 적용한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 패턴분류기의 최적화는 PSO(Particle Swarm Optimization)알고리즘을 통해 이루어진다. 그리고 제안된 패턴분류기는 실제 얼굴인식 시스템으로 응용하여 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출, 특징 추출 등과 같은 처리 과정을 포함하여 서로 다른 등록인물의 n-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석해본다.

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조도 적응 알고리즘 기반 지능형 White LED Dimming System의 최적화 설계 (Optimized Design of Intelligent White LED Dimming System Based on Illumination-Adaptive Algorithm)

  • 임승준;정대형;김현기;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.1956-1957
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    • 2011
  • 본 연구는 White LED를 이용하여 주변 밝기 변화에 빠르게 적응하는 퍼지 뉴로 Dimming Control System을 설계한다. 본 논문에서는 방사형기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network: RBFNN)을 설계하여 실제 White LED Dimming Control System에 적용시켜 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 제안한 모델에서의 은닉층은 방사형기저함수를 사용하여 적합도를 구현하였고, 후반부의 연결가중치는 경사하강법을 사용한다. 이때 멤버쉽 함수의 중심점은 HCM 클러스터링 (Hard C-Means Clustering)을 적용하여 결정한다. 연결가중치는 4가지 형태의 다항식을 대입하여 출력을 평가하였다. 최종 출력의 최적화를 위하여 PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용하여 은닉층 노드수 및 다항식 형태를 결정한다. 본 논문에서 제안한 LED Dimming Control System은 Atmega8535를 사용하여 PWM 제어 방식을 사용하고, 조도계(Cds)를 이용하여 LED의 밝기에 따른 주변의 밝기를 감지하여 조명에 적응시키는 방법을 적용하였다.

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