The main object of this work is the development of an intelligent multi-sensor integration and fusion model that uses fuzzy inference system. Sensor data from different types of sensors are integrated and fused together based on the confidence which is not typically used in traditional data fusion methods. The information is fed as input to a fuzzy inference system(FIS). The output of the FIS is weights that are assigned to the different sensor data reflecting the confidence En the sensor´s behavior and performance. We interpret a type of fuzzy inference system as an interpolator of B-spline hypersurfaces. B-spline basis functions of different orders are regarded as a class of membership functions. This paper presents a model that ...
본 논문에서는 센서 네트워크에서의 네이밍 응용 모델을 제안한다. 최근 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크는 기존의 네트워크에서는 불가능한 적용 범위를 제공한다. 그러나, 일반적인 네트워크와는 달리 한정된 자원을 가진 대규모의 센서 노드들이 협력해야 하기 때문에 개별 센서와 데이터를 주고 받아 작업을 처리하는 것은 매우 비효율적이며, 불안정하다. 데이터의 불완전한 결함이 발생하는 상황에서 투명하고 지속적으로 서비스를 가능하게 하도록 하기 위해서 제안된 SN LDAP 응용모델을 이용하여 가상 개념을 도입한 센서 네트워크를 위한 속성 및 스키마 그리고 DIT를 설계한다. 이러한 시스템을 바탕으로 SN 퍼지 질의를 처리할 수 있는 네이밍 응용모델을 만든다. 센서노드로부터 수집된 정보를 이용한 특정 환경에서 가상식을 이용한 네이밍 응용모델 기능이 센서 네트워크에서 제공되면, 보다 효율적이며, 안정적인 구조가 될 것이다. 본 논문에서는 속성기반의 네이밍 방법으로 센서 네트워크를 위한 SN퍼지 LDAP 모델을 제안하고, 이를 기반으로 특정 환경에서 퍼지 처리가 가능한 네이밍 응용모델을 만들고자 한다.
태양광을 이용한 태양광 발전시스템은 태양을 정면으로 바라 볼 때 가장 큰 효율을 얻을 수 있다. 즉, 태양의 위치에 대한 집광판(PV; Photovoltic)의 법선벡터를 일치시켜야 가장 높은 효율을 얻게 된다. 본 논문에서는 시간의 변화에 따라 태양의 이동경로를 추적할 수 있도록 태양의 그림자를 판독할 수 있는 8개의 CdS 센서 모듈을 통하여 태양의 위치를 판독하여 태양의 위치를 추적할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다. 태양광 추적시스템의 퍼지제어기(fuzzy controller)는 퍼지 입력공간에 대한 격자형 퍼지분할(grid-type fuzzy partition) 영역으로 분할한 후 퍼지규칙(fuzzy rule)을 수립하여 시스템을 제어하도록 설계하였다. 본 논문에서는 태양광 추적을 위한 간단한 모형의 2축 제어시스템을 구성하였으며, CdS 모듈의 좌표축과 집광판의 좌표축을 일치시키도록 구성하였다. 이러한 시스템은 고정된 장소 및 선박과 같은 이동하는 환경에 효과적으로 태양광을 추적할 수 있는 지능형 퍼지제어기의 적용가능 성을 제시하고자 한다.
This Paper deals with speed control of DC servo motor using a Fuzzy-Sliding observer. Speed sensor detect a speed of rotor continuously. But It have a limit as a driving speed to detect speed precisely. So it is problem to improve the performance of the driving system To solve the problem, it is studied to detect a speed of DC motor without sensor In particular, study on the method to estimate the speed using the observer is performed a lot. In this parer, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy control and sliding observer that have a superior transient characteristic and is easy to implement compared the exist ing method is designed. It estimate the derivative of the armature current directly using the armature current measured in the DC motor. It estimate the speed of the rotor using the differentiation. It is Proposed speed sensor less control method using the estimated speed. Optimal gain of Luenberger observer is set up using the fuzzy control and adapted speed control of DC servo motor. It is proved excellence and feasibility of the presented observer from the comparison tested a case with a speed sensor and a case without a speed sensor which used a highly efficient drive and 200W DC servo motor start ing system.
This paper deals with speed control of DC servo motor using a Fuzzy tuning observer. Speed sensor detect a speed of rotor continuously. But it have a limit as a driving speed to detect speed precisely. So it is problem to improve the performance of the driving system. To solve the problem, it is studied to detect a speed of DC motor without sensor. In particular, study on the method to estimate the speed using the observer is performed a lot. In this parer, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy observer. The fuzzy observer has a superior transient characteristic and is easy to implement compared the existing method is designed. It estimate the derivative of the armature current directly using the armature current measured in the DC motor. It estimate the speed of the rotor using the differentiation. It is proposed speed sensorless control method using the estimated speed. Optimal gain of Luenberger observer is set up using the fuzzy observer and adapted speed control of DC servo motor low speed operation. It is proved excellence and feasibility of the presented observer from the comparison tested a case with a speed sensor and a case without a speed sensor which used a highly efficient drive and 200W DC servo motor starting system.
This paper describes a fuzzy steering controller for an autonomous mobile robot with MR sensor. Using the magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$) obtained from the MR sensor, we designed fuzzy controller for driving on the road center. Fuzzy rule base was built to magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$). To develop an autonomous mobile robot simulation program, we have done modeling MR sensor, dynamic model of mobile robot and coordinate transformation. A computer simulation of the robot (including mobile robot dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the mobile robot controller using the fuzzy logic. Good results were obtained by computer simulation. So, we confirmed the robustness of the proposed fuzzy controller by computer simulation. Also, we know that proposed control algorithm was applied to real autonomous mobile robot.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제2권2호
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pp.1-6
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2014
In this paper, we propose an intelligent streetlight system that has a complex sensor module of temperature, humidity, luminance and motion detection and controlled by the fuzzy logic based central monitoring system in order to get flexible and precise manipulation of the streetlight system in USN environment. The proposed streetlight system provides low power consumption and high efficiency by using sensed data from the complex sensor module, which were collected, processed, and analyzed by the fuzzy logic based central monitoring system. The performance of the proposed streetlight system is to be evaluated by a simulation study in terms of power savings and safety at the fields constructed as a test-bed under several suggested scenarios. Finally, we know that the proposed intelligent streetlight system can maximize the energy savings efficiently with the fuzzy logic based central monitoring system and selective remote dimming control by connecting it to the wireless ubiquitous sensor network (USN) using a Zigbee module.
In most sensor networks, nodes can be easily compromised by adversaries due to hostile environments. Adversaries may use compromised nodes to inject false reports into the sensor networks. Such false report attacks will cause false alarms that can waste real-world response effort, and draining the finite amount of energy resource in the battery-powered network. A dynamic enroute scheme proposed by Yu and Guan can detect and drop such false reports during the forwarding phase. In this scheme, choosing a threshold value is very important, as it trades off between security power and energy consumption. In this paper, we propose a threshold determining method which uses the fuzzy rule-based system. The base station periodically determines a threshold value though the fuzzy rule-based system. The number of cluster nodes, the value of the key dissemination limit, and the remaining energy of nodes are used to determine the threshold value.
International journal of advanced smart convergence
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제6권3호
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pp.59-64
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2017
A wireless sensor network is a network in which nodes equipped with sensors capable of collecting data from the real world are configured wirelessly. Because the sensor nodes are configured wirelessly, they have limited power such as batteries. If the battery of the sensor node is exhausted, the node is no longer usable. If more than a certain number of nodes die, the network will not function. There are many wireless sensor network protocols to improve energy efficiency, among which LEACH Protocol is a typical example. The LEACH protocol is a cluster-based protocol that divides sensor space into clusters and transmits and receives data between nodes. Therefore, depending on how the cluster is structured, the shape of the energy cow may decrease or increase. We compare the network lifetimes of the existing LEACH protocols and the three types of protocols that have been improved using fuzzy methods for cluster selection.
Experimental models which are able to determine the deviation between weld line and weaving center by measuring the weld current during welding were proposed for the gas metal arc welding process. The models were used for developing a weld seam tracking system which controls the weaving speed of a welding torch. However, it was revealed that the tracking result of the system is affected by the welding conditions. Thus an arc sensor system was developed by using fuzzy control approach for overcoming the difficulty of modelling the nonlinear process. The rule base and parameters of the fuzzy control system were determined on the basis of the results of experiments. This fuzzy control system has shown the successful tracking capability for the wide operating range of welding conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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