The work presented here provides a control of the supply duct outlet air temperature in PEM (personal environment module) using fuzzy PID controller. In previous work, PID control systems were used, but the result shows that the outlet air temperature and electric heater regulating voltage were oscillated. Fuzzy PID control systems are designed to improve the system response obtained using PID control and implemented experimentally Also, PID controller and fuzzy controller without PID logic are provided to compare the result with that of the fuzzy PID controller. Data obtained shows that the fuzzy PID control system satisfies the design criteria and works proper1y in controlling the supply air temperature. Also it has bettor performance than the previous result obtained using PID control.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.785-788
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1993
This paper presents the prototype framework for automated integration of CMOS current-mode fuzzy logic circuits using an intelligent module approach. The library of modules representing the standard fuzzy logic operators was built. These modules were finally used to synthesized sophisticated fuzzy logic units. Fuzzy unit designs were made based upon the results of a newel methodology of the current mirror-based fuzzy logic function synthesis. This methodology is actually incorporated into the presented framework. As an example, the membership function unit was synthesized, simulated, and the final layout was generated using the presented framework. Finally, the fuzzy logic controller unit (FLC) was generated using the proposed framework. Simulation as well as measurement results show unquestionable advantages of the proposed fuzzy logic function integration system over the classical design methodology with respect to the area, relative error and performance.
본 논문에서는 신경회로망의 분류 정확도를 향상시키고 퍼지 데이타도 분류 할 수 있도록 하기 위하여 퍼지 전처리기를 갖는 신경회로망을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 수치값으로 주어지는 입력뿐 아나라 언어의 형태로 주어지는 부정확한 입력들도 분류할 수 있다. 퍼지 신호 변환 방법은 전처리로 수행되어 진다.이 과정을 통하여 언어 형태의 부정확한 입력과 수치형태의 입력을 다차원 수치 값으로 변환한다. 변환된 입력은 후처리 모듈인 신경회로망의 입력으로 사용된다. 제안된 방법을 사용하여 실험한 결과 퍼지 입력 신호표현 방법이 이진 입력표현이나 십진 입력표현 방법에 비해 우수한 분류 성능을 나타냄을 확인 할 수 있었다.
기존의 이진논리는 애매모호한 인간의 지식을 표현하는데 많은 여러움이 있었다. 컴퓨터의 사고를 보다 인간에 가깝게 하기 위해 0과 1의 이진논리가 아닌, 0과1 사이의 실수로 애매모호함을 표현하는 Zadeh의 퍼지집합이론이 제안되었다. 이를 기초로 하여, 실제로 여러 종류의 퍼지 연산들을 수행하는 퍼지프로세서들이 개발되었으며, 퍼지 컴퓨터를 실현시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본고에서는 퍼지논리에 기초하여 퍼지정보처리(Fuzzy Information Processing)을 수행하는 대표적인 하드웨어 시스템인 퍼지 컴퓨터와 퍼지 컨트롤러 (fuzzy controller)에 대해 알아보고 다단계 퍼지 추론을 수행하는 퍼지 메모리 모듈(fuzzy memory module)의 기본인 퍼지 플립플롭에 대해 알아보고자 한다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.853-856
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1993
In this paper, we describe a chaos simulator as a developing tool for applications of chaos engineering. This simulator is composed of three modules, such as generation module of chaotic signals by deterministic rules, determination module whether observed time series is chaos or not, and nonlinear system identification module by self generating Neuro Fuzzy Model.
A fuzzy PID controller design method is proposed for precise robust control of DC-DC buck converters. The PID parameters are determined reflecting on the common control engineering knowledge that transient performances can be improved if the P and I gains are big and the D gain is small at the beginning. Different from the previous fuzzy control design methods, the proposed method requires no defuzzification module and the global stability of the proposed fuzzy control system can be guaranteed. The proposed fuzzy PID controller is implemented by using a low-cost 8-bit microcontroller, and simulation and experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
As we know every software development process is pretty large and consists of different modules. This raises the idea of prioritizing different software modules so that important modules can be tested by preference. In the software testing process, it is not possible to test each and every module regressively, which is due to time and cost constraints. To deal with these constraints, this paper proposes an approach that is based on the fuzzy multi-criteria approach for prioritizing several software modules and calculates optimal time and cost for software testing by using fuzzy logic and the fault tolerance approach.
This paper presents a novel approach to the design of an adaptive fuzzy sliding mode controller for depth control of an autonomous underwater vehicle (AUV). So far, AUV's dynamics are highly nonlinear and the hydrodynamic coefficients of the vehicles are difficult to estimate, because of the variations of these coefficients with different operating conditions. These kinds of difficulties cause modeling inaccuracies of AUV's dynamics. Hence, we propose an adaptive fuzzy sliding mode control with novel fuzzy adaptation technique for regulating vertical positioning in presence of parametric uncertainty and disturbances. In this approach, two fuzzy approximator are employed in such a way that slope of the linear sliding surface is updated by first fuzzy approximator, to shape tracking error dynamics in the sliding regime, while second fuzzy approximator change the supports of the output fuzzy membership function in the defuzzification inference module of fuzzy sliding mode control (FSMC) algorithm. Simulation results shows that, the reaching time and tracking error in the approaching phase can be significantly reduced with chattering problem can also be eliminated. The effectiveness of proposed control strategy and its advantages are indicated in comparison with conventional sliding mode control FSMC technique.
In this paper, we proposed the method to design fuzzy controller using the experience of the operating expert and experimental numeric data for the robust control about the noise and disturbance instead of the traditional PID controller for the main steam temperature control of the thermal power plant. The temperature of main steam temperature process has to be controlled uniformly for the stable electric power output. The process has the problem of the hunting for the cases of various disturbances. In that case, the manual action of the operator happened to be introduced in some cases. We adopted the TSK (Takagi-Sugeno-Kang) model as the fuzzy controller and designed the fuzzy rules using the informations extracted directly from the real plant and various operating condition to solve the above problems and to apply practically. We implemented the real fuzzy controller as the Function Block module in the DCS(Distributed Control System) and evaluated the feasibility through the experiment81 results of the simulation.
A maximum power point tracking (MPPT) algorithm using fuzzy controller was considered. MPPT method was implemented based on the voltage and reference PV voltage value was obtained from Artificial Neural Network (ANN)-model of PV modules. Therefore, measuring only the PV module voltage is adequate for MPPT operation. Fuzzy controller is used to directly control dc-dc buck converter. The simulation results have been used to verify the effectiveness of the algorithm. The proposed method is compared with conventional PO(perturbation & observation), IC(Incremental Conductance) method. The nonlinearity and adaptiveness of fuzzy controller provided good performance under parameter variations such as solar irradiation.
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