In this paper, the development of a new group controller for high-speed elevator is carried out utilizing approach of an adaptive dual fuzzy logic. A goals of control are the minimization of waiting time, mean-waiting time and long-waiting time in a building. when a new hall call is generated, adaptive dual fuzzy controller evaluate traffic pattern and change appropriately the membership function of fuzzy rule base. Control for co-operation among elevators in group control algorithm are essential, and the most critical control function in group controller is a effective and proper hall call assignment of elevators. Thy group elevator system utilizing adaptive dual fuzzy control reveals a great deal of improvement on its performance.
In this paper, the development of a new group controller for high-speed elevator is carried out utilizing approach of an adaptive dual fuzzy logic. A goals of control are the minimization of waiting time, mean-waiting time and long-waiting time in a high building, when a new hall call is generated, adaptive dual fuzzy controller evaluate traffic pattern and change appropriately the membership function of fuzzy rule, base. Control for co-operation among elevators in group control algorithm are essential , and the most critical control function in group controller is a effective and proper hall call assignment of elevators. The group elevator system utilizing adaptive dual fuzzy control reveals a great deal of improvement on its performance.
In this paper, the development of a new group controller for high-speed elevator is carried out utilizing the approach of an adaptive dual fuzzy logic. Some goals of control are the minimization of waiting time, mean-waiting time and long-waiting time in a high building, when a new hall call is generated, adaptive dual fuzzy controller evaluate traffic pattern and change appropriately the membership function of a fuzzy rule base. Controls for co-operation among elevators in a group control algorithm arte essential, and the most critical control function in the group controller is an effective and proper hall call assignment of elevators. The group elevator system utilizing adaptive dual fuzzy control reveals a great deal of improvement on its performance.
In this paper, the development of a new group controller for high-speed elevators is described utilizing the approach of adaptive dual fuzzy logic. Some goals of the control are to minimize the waiting time, mean-waiting time and long-waiting time in a building. When a new hall call is generated, all adaptive dual fuzzy controller evaluates the traffic patterns and changes the membership function of a fuzzy rule base appropriately. A control algorithm is essential to control the cooperation of multiple elevators in a group and the most critical control function in the group controller is an effective and proper hall call assignment of the elevators. The group elevator system utilizing adaptive dual fuzzy control clearly performs more effectively than previous group controllers.
A composite adaptive dual fuzzy controller combining the approximate mathematical model, linguistic model description, linguistic control rules and identification modeling error into a single adaptive fuzzy controller is developed for a nonlinear system. It ensures the system output tracks the desired reference value and excites the plant sufficiently for accelerating the parameter estimation process so that the control performances are greatly improved. Using the Lyapunov synthesis approach, proposed controller is analyzed and simulation results verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Jenchung Shao;M. Nasir Noor;P. Ken;Chuho Chang;R. Wang
Structural Engineering and Mechanics
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제89권2호
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pp.213-223
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2024
This paper proposes a composite design of fuzzy adaptive control scheme based on TMD RC structural system and the gain of two-dimensional fuzzy control is controlled by parameters. Monitoring and learning in LMI then produces performance indicators with a weighting matrix as a function of cost. It allows to control the trade-off between the two efficiencies by adjusting the appropriate weighting matrix. The two-dimensional Boost control model is equivalent to the LMI-constrained multi-objective optimization problem under dual performance criteria. By using the proposed intelligent control model, the fuzzy nonlinear criterion is satisfied. Therefore, the data connection can be further extended. Evaluation of controller performance the proposed controller is compared with other control techniques. This ensures good performance of the control routines used for position and trajectory control in the presence of model uncertainties and external influences. Quantitative verification of the effectiveness of monitoring and control. The purpose of this article is to ensure access to adequate, safe and affordable housing and basic services. Therefore, it is assumed that this goal will be achieved in the near future through the continuous development of artificial intelligence and control theory.
The dual-fuel technology, which uses gaseous fuel as the main fuel and liquid as the pilot fuel, is an appealing technology for reducing the exhaust emissions. The current study proposes emission models based on ANFIS for a dual-fuel using producer gas (PG)-diesel engine. Emissions measurements were taken at different engine load levels and fuel injection timings. The proposed model predictions were examined using statistical methods. With R2 values in the range of 0.9903 to 0.9951, the established ANFIS model was found to be consistently robust in predicting emission characteristics. The mean absolute percentage deviate in range 1.9 to 4.6%, and mean squared error varies in range 0.0018 to 13.9%. The evaluation of the ANFIS model developed shows a reliable claim of intrinsic sensitivity, strength, and outstanding generalization. The presented meta-model can be used to simulate the engine's operation in order to create an efficient control tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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