Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. In additionally, this algorithm adjusts the driving torque for restraining re-slip. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy, These procedures are implemented using a Pioneer 2-DXE wheeled robot parameter.
Constructing a shortest path on a graph is a fundamental problem in the area of graph theory. In an application where we cannot exactly determine the weights of edges, fuzzy weights can be used instead of crisp weights, and Type-2 fuzzy weights will be more suitable if this uncertainty varies under some conditions. In this paper, shortest path problem in type-1 fuzzy weighted graphs is extended for type-2 fuzzy weighted graphes. A solution is also given based on possibility theory and extension principle.
Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy.
In the fuzzy control for the multi-variable system, it is difficult to obtain the fuzzy rule. Therefore, the parallel structure of the independent single input-single output fuzzy controller using a pairing between the input and output variable is applied to the multi-variable system. The concept of relative gain matrix is used to obtain the input-output pairs. However, among the input/output variables which are not paired the interactive effects should be taken into account. these mutual coupling of variables affect the control performance. Therefore, for the control system with a strong coupling property, the control performance is sometimes lowered. In this paper, the effect of mutual coupling of variables is considered by tile introduction of a simple compensator. This compensator adjusts the degree of coupling between variables using a neural network. In this proposed neuro-fuzzy controller, the Neural network which is realized by back-propagation algorithm, adjusts the mutual coupling weight between variables.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1176-1182
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2009
Due to recession in real estate market, interest of risk analysis is increasing. Feasibility study in the first stage takes a great role in a project. There are not objectified tools which are able to cope with uncertainty of project, and feasibility study based on selected method of determinism does not include liquidity of weight risk. Also, shortage of consideration for subjective and atypical external factors causes inappropriate results. Therefore, this study proposes feasibility study model focused on risk factor influences in construction cost and sales cost. Considering effective level of cost based on objective risk factors and probable weight of risk by this model, real workers are able to bring correct and scientific decisions better than former method based on selective analysis of real estate development.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
이 논문은 건설공사 과정에서 불확실성과 위험성이 비교적 높은 토공사, 지정공사 및 기초공사에서 발생할 수 있는 리스크인자의 중요도 산정에 관한 것이다. 이 연구는 리스크 $식별\cdot분석\cdot대응$으로 이루어지는 리스크관리 3단계 중 리스크 식별과 분석단계를 중심으로 연구를 진행하였다. 리스크 식별은 기존의 건설공사 작업분류체계를 참고하여 대상 공종을 $공통\cdot토공사\cdot지정$ 및 기초공사로 구분하여 초기 건설공사의 리스크 분류체계를 제시하였다. 리스크 분석은 리스크분류체계를 바탕으로 퍼지이론에 기반하여 실시하였다. 리스크인자의 중요도는 AHP기법에 의한 상대적 중요도와 퍼지척도로부터 구한 리스크인자들 사이의 절대적 중요도를 고려하여 산정하였으며 리스크 인자의 최종적인 중요도는 Sugeno $\lambda$-퍼지척도를 사용하여 구하였다.
본 논문은 퍼지ART의 학습 방법의 하나인 FCSR(Fast Commit Slow Recode)에서 패턴 인식을 향상시키기 위해 가변 학습을 이용하는 새로운 학습방법을 제안하였다. 기존의 학습 방법은 연결 강도(대표패턴)의 갱신에 고정된 학습률이 사용된다. 이 방법은 같은 카테고리 내의 입력패턴과 대표패턴의 유사성의 정도와 관계없이 고정된 학습률로 연결 강도를 갱신한다. 이 경우 카테고리 경계에 있는 유사성이 낮은 입력패턴이 연결강도의 갱신에 크게 영향을 주게 된다. 따라서 잡음 환경에서 이것은 불필요한 카테고리 증식의 원인이 되고, 패턴 인식 능력을 낮추는 문제가 된다. 제안된 방법에서는 대표 패턴과 입력 패턴 사이에 유사성이 적을수록 연결강도의 갱신에 입력패턴의 기여를 낮추어간다. 그 결과 잡음환경에서 퍼지 ART의 불필요한 카테고리 증식을 억제하였고, 패턴 인식 능력을 향상시켰다.
As an approach to design the intelligent controller for an underwater vehicle, this paper will propose a neural controller with the fuzzy weight which can tune the ocntorl rule effectively. The initial weights of th efuzzy-neural controller are constructdd by priori-information based on fuzzy control theory and tuned automatically by learning. The proposed control scheme has two improtnat characteristics of adaptation and learning under the control environment. Also it has the advantage that the precise dynamic characteristics of an underwater vehicle may not be required. The effectiveness of the proposed scheme will be demonstrated by computer simulations of an underwater vehicle.
In this paper, we address the robust adaptive backstepping controller using fuzzy neural network (FHIN) for a class of uncertain output feedback nonlinear systems with disturbance. A new algorithm is proposed for estimation of unknown bounds and adaptive control of the uncertain nonlinear systems. The state estimation is solved using K-fillers. All unknown nonlinear functions are approximated by FNN. The FNN weight adaptation rule is derived from Lyapunov stability analysis and guarantees that the adapted weight error and tracking error are bounded. The compensated controller is designed to compensate the FNN approximation error and external disturbance. Finally, simulation results show that the proposed controller can achieve favorable tracking performance and robustness with regard to unknown function and external disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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