본 논문은 센서 고장을 갖는 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 시스템의 샘플치 고장검출 관측기 설계 문제를 다룬다. 고장검출을 위해 T-S 퍼지 모델 기반의 관측기가 사용된다. $\mathfrak{H}$_ 성능 지수를 도입하여 고장에 가능한 한 민감한 관측기를 설계한다. 고장 판단 논리에 의해 고장 발생 여부를 확인할 수 있다. 관측기의 설계조건을 선형행렬부등식으로 제안한다. 모의실험에서 수치 예제를 통해 제안한 고장검출 기법의 효용성을 입증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3128-3149
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2018
A number of effective methods for multiple-attribute group decision making (MAGDM) with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (IVIFNs) have been proposed in recent years. However, the different methods frequently yield different, even sometimes contradictory, results for the same problem. In this paper a novel criterion to determine the advantages and disadvantages of different methods is proposed. First, the decision-making process is divided into three parts: translation of experts' preferences, aggregation of experts' opinions, and comparison of the alternatives. Experts' preferences aggregation is considered the core step, and the quality of the collective matrix is considered the most important evaluation index for the aggregation methods. Then, methods to calculate the similarity measure, correlation, correlation coefficient, and energy of the intuitionistic fuzzy matrices are proposed, which are employed to evaluate the collective matrix. Thus, the optimal method can be selected by comparing the collective matrices when all the methods yield different results. Finally, a novel approach for aggregating experts' preferences with IVIFN is presented. In this approach, experts' preferences are mapped as points into two-dimensional planes, with the plant growth simulation algorithm (PGSA) being employed to calculate the optimal rally points, which are inversely mapped to IVIFNs to establish the collective matrix. In the study, four different methods are used to address one example problem to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
In this paper, the design of recursive radial basis function neural networks based on incremental fuzzy c-means is introduced for processing the big data. Radial basis function neural networks consist of condition, conclusion and inference phase. Gaussian function is generally used as the activation function of the condition phase, but in this study, incremental fuzzy clustering is considered for the activation function of radial basis function neural networks, which could effectively do big data processing. In the conclusion phase, the connection weights of networks are given as the linear function. And then the connection weights are calculated by recursive least square estimation. In the inference phase, a final output is obtained by fuzzy inference method. Machine Learning datasets are employed to demonstrate the superiority of the proposed classifier, and their results are described from the viewpoint of the algorithm complexity and performance index.
Kim, Jong-Chan;Ko, Jae-Sub;Wei, Tung-Shuen;Kim, Chee-Yong;Choi, Heung-Kook
한국멀티미디어학회논문지
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제18권2호
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pp.207-217
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2015
A multi-cup electric cupping system (MECS) was proposed, based on the ancient cupping method. MECS consisted of several cups that could be used simultaneously to treat 85 lumbago patients. Each cup was equipped with its own pump and pressure-monitoring system. The vacuum pressure of the cups was controlled using fuzzy logic. Through automated control of the vacuum pressure, long-term relief of muscle tightness was achieved. To develop a scientific foundation for this alternative treatment, we compared the Oswestry Disability Index (ODI) scores from conventional basic cupping to the ODI scores for our proposed MECS. The ODI scores using MECS decreased from $11.71{\pm}1.61$ before treatment to $4.81{\pm}1.48$ and $1.87{\pm}1.61$ after three and five treatments, respectively. The improvement rate in the ODI scores using MECS after three treatments was higher than that achieved by basic cupping. These results, combined with the convenience offered by enhanced information technology and fuzzy logic capabilities, should increase the efficiency of this device, and facilitate the opportunity to further explore the potential of Oriental medical practices.
In this paper, we proposes the AC input voltage and current sensorless control scheme to control the input power factor and DC output voltage of the three-phase Z-source PWM rectifier. For DC-link voltage control which is sensitive to the system parameters of the PWM rectifier, fuzzy-PI controller is used. Because the AC input voltage and current are estimated using only the DC-link voltage and current, AC input voltage and current sensors are not required. In addition, the unity input power factor and DC output voltage can be controlled. The phase-angle of the detected AC input voltage and estimated voltage, the response characteristics of the DC output voltage according to the DC voltage references, the FFT results of the estimated voltage and current, efficiency, and the response characteristics of the conventional PI controller and fuzzy-PI controller are verified by PSIM simulation.
In recent years, integration of new distributed generation (DG) technology in distribution networks has become one of the major management concerns for professional engineers. This paper presents a dynamic methodology of optimal allocation and sizing of DG units for a given practical distribution network, so that the cost of active power can be minimized. The approach proposed is based on a combined Genetic/Fuzzy Rules. The genetic algorithm generates and optimizes combinations of distributed power generation for integration into the network in order to minimize power losses, and in second step simple fuzzy rules designs based upon practical expertise rules to control the reactive power of a multi dynamic shunt FACTS Compensator (SVC, STATCOM) in order to improve the system loadability. This proposed approach is implemented with the Matlab program and is applied to small case studies, IEEE 25-Bus and IEEE 30-Bus. The results obtained confirm the effectiveness in sizing and integration of an assigned number of DG units.
Ship's collision avoidance is a skill that masters of merchant marine vessels have acquired through years of experience and that makes them feel at ease to guide their ship out from danger quickly compared to inexperienced officers. Case based reasoning(CBR) uses the same technique in solving tasks that needs reference from variety of situations. CBR can render decision-making easier by retrieving past solutions from situations that are similar to the one at hand and make necessary adjustments in order to adapt them. In this paper, we propose to utilize the advantages of CBR in a support system for ship's collision avoidance while using fuzzy algorithm for its retrieval of similar navigational situations, stored in the casebase, thus avoiding the cumbersome tasks of creating a new solution each time a new situation is encountered. There will be two levels within the Fuzzy-CBR. The first level will identify the dangerous ships and index the new case. The second level will retrieve cases from casebase and adapt the solution to solve for the output. While CBR's accuracy depends on the efficient retrieval of possible solutions to be adapted from stored cases, fuzzy algorithm will improve the effectiveness of solving the similarity to a new case at hand.
소프트웨어는 업무의 변화 및 사용자의 요구사항에 따라서 변경이 수반되므로, 내부 복잡도가 증가하고 비용이 발생한다. 이러한 과정이 반복되면 어느 시점에서는 유지보다는 교체가 더욱 효율적이다. 본 연구에서는 업무단위의 소프트웨어 그룹별로 사용자에게 제공하는 서비스 불만 지수와 교체점 평가 지수에 따라 교체시기를 예측하였다. 첫째, 퍼지추론을 이용하여 서비스 수준의 사용자 불만족도를 평가하기 위한 방법과 지표를 개발하였고 둘째, 소프트웨어의 품질, 비용, 신기술을 반영한 교체점 평가 방법을 수립하였으며 셋째, 사용자 서비스 측정값과 교체점 평가 값과의 간격에 따라 교체시기를 예측하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 예측기법의 타당성을 검증하기 위하여 3개 조직의 업무솔루션을 대상으로 실험한 결과, 서비스 불만 지수는 약 16% 하락하였으며 교체점 평가 지수는 약 9% 상승하였다.
본 논문에서는, 퍼지 클러스터의 수가 증가함에 따라 나타나는 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준의 단조 감소 현상을 억제하는 새로운 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준을 제시한다. 또한, 제시된 평가 기준의 성질을 조사하고 기존의 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준과의 차이점에 대하여 논한다. 마지막으로, 퍼지 크러스터링에 자주 인용되는 몇 가지 전형적인 자료에 대한 모의 실험을 통하여 제시된 평가 기준의 효용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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