일반적으로 type-1 fuzzy set 에 존재하는 불확실성을 보다 효율적으로 다루고 제어하기 위하여 Type-2 fuzzy set (T2 FS)이 널리 사용되고 있다. T2 FS에서 퍼지화 상수 (fuzzifier value) m은 이러한 불확실성을 처리하기 위한 가장 중요한 요소이다. 따라서 적절한 퍼지화 상수 값을 결정하는 연구는 여전히 지속되고 있고, 많은 방법들이 연구 되어 왔다. 본 논문에서는 주어진 패턴을 분류하기 위하여 Interval type-2 possibilistic fuzzy C-means (IT2PFCM) 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터링을 위해 사용된 IT2 PFCM 방법에서 각 데이터에 대하여 적응적으로 적절한 퍼지화 상수의 값을 계산하는 방법을 제안한다. 히스토그램 접근법을 통하여 각각의 데이터 포인트로부터 정보를 추출해 내고 추출된 정보를 이용하여 두 개의 퍼지화 상수인 $m_1$, $m_2$. 값을 결정한다. 이렇게 얻어진 값은 interval type-2 fuzzy의 최저 및 최고 멤버쉽 값을 결정하게 된다.
The look up table method conventionally applied to control the inner temperature and humidity of a laver drying machine has repeatedly occurred not only laver's damage but also inferior goods since the reaching time at the optimum state takes a long time. In this paper, a fuzzy control theory instead of the look up table was proposed to reduce the reaching time at the optimum state. The proposed method used six input variables and four output variables for the fuzzy control, and a triangle rule for a fuzzifier, The Mandani's min-max method was applied to a fuzzy inference. Also, the mean method of maximum was applied to a defuzzifier. The method applied to the fuzzy controller contributed to reduce the reaching time at the optimum state, and to minimize not only laver's damage but also inferior goods.
Even though efficiency of coal-fired power plant is proportional to operating temperature, increasement of operating temperature is limited by a technological level of each power plant components. It is an alternative plan to increase operating pressure up to ultra super critical point for efficiency enhancement. It is difficult to control in that pressure within safety guideline that many unexpected phenomena are happen because that region is highly nonlinear region. In this paper, Advanced process control algorithm, ARX and Fuzzifier, is introduced. Then power plant control logics applied Unit Step Optimizer, which is combination of ARX and Fuzzifier are proposed. Its performance is tested and analyzed with design guide line.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1394-1397
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1993
A Fuzzy Microprocessor(FMP) is presented, which is suitable for real-time control applications. The features include high speed inference of maximum 114K FLIPS at 20MHz system clocks, capability of up to 128-rule construction, and handing of 8 input variables with 8-bit resolution. In order to realize these features, the fuzzifier circuit and the processing element(PE) are well optimized for LSI implementation. The chip fabricated in 1.2$\mu\textrm{m}$ CMOS technology contains 71K transistors in 82.8 $\textrm{mm}^2$ die size and is packaged in 100-pin plastic QFP.
In this paper an electro-hydraulic servo system is designed by using a fuzzy control algorithm. In order to drive an optimal fuzzy control system, a simulation program for the control system has been developed. By this program the fuzzifier and defuzzifier, a fuzzy inference method, a fuzzy relational matrix, and a fuzzy inference method are investigated. As a result, Larsen inference method, 9*9 fuzzy relational matrix, and center of area defuzzifier are turned out the best as parameters. Finally this method is compared with the conventional PID algotithm, and showed that the fuzzy control performs better than PID algorithm. The fuzzy control performs very well adap- tation against uncertain disturbances.
This paper presents FPGA implementation of fuzzy controller using Product-Sum inference method. Product-Sum inference method has much better performance than other inference methods. This fuzzy controller is composed of several digital modules, e.g. fuzzifier, rule base, adder, multiplier, select center and divider, and is operated by error and error variation. We synthesized the fuzzy controller and performed wave simulation using Xilinx VHDL tool(ViewLogic, ViewSim).
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.977.2-980
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1993
The fuzzifier circuit DPFC 7 is presented. Its features are: programmable membership function, CMOS digital interface, analog and current mode internal processing and integrability without external components. It has been designed to obtain a basic efficient block for fuzzy processing, to be included in a future architecture.
본 논문에서는 기존의 계층 퍼지 시스템에서 입력 변수로 사용되던 이전 계층의 출력값을 퍼지 규칙의 전건부에서는 사용하지 않고 후건부에서만 사용하는 계층 퍼지 시스템을 제안하였다. 또한 제안된 계층 퍼지 시스템을 구성할 때에 싱글톤 퍼지화기와 평균 중심법 비퍼지화기를 사용하는 경우에는 시스템 입력 변수의 멤버쉽 함수가 주어진 컴팩트 도메인 내에서 완전하기만 하다면, 임의의 연속 함수에 대하여 그에 해당하는 제안된 형태의 계층 퍼지 시스템이 존재한다는 것을 수학적으로 증명하였다.
This paper proposes the MIMO indirect adaptive fuzzy controller to control the two-link manipulators. The input-output linearization technique, equivalent control input plus integral term, augmented error model and recursive least square adaptive law are used fer the controller. The linear type of fuzzifier-defuzzifier fuzzy logic system used for nonlinear function makes easy to farm the error model and able to follow the adaptive system approach. Such that control approach, the control system is not required joint speed and accerelation measurement and easy to implement and tune. The simulation results showed that the proposed controller has good control performance, stability, very small tracking error, decoupling, fast convergence, robust to parameter variation and load.
In recent, the marine engine of a large size is being realized a lower speed, longer stroke and a small number of cylinders for the energy saving. Consequently the variation of rotational torque became larger than former days because of the longer delay-time in fuel oil injection process and an increased output per cylinder. It was necessary that algorithms have enough robustness to suppress the variation of the delay-time and the parameter perturbation. This paper shows the structure of hybrid F-NFC against the delay-time and the perturbation of engine parameter as modeling uncertainties, and the design of the robust speed controller by hybrid F-NFC for the engine. And, The Parameter values of linear equation are determined by RC-GA for F-NFS. The hybrid F-NFC is combined the F-NFC and PID controller for filling up each.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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