• 한국기계가공학회지
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• 제15권2호
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• pp.131-138
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• 2016

In order to improve the performance of an extended Kalman filter, a simplified indirect inference method (SIIM) fuzzy logic system (FLS) is proposed. The proposed FLS is composed of two fuzzy input variables, four fuzzy rules and one fuzzy output. Two normalized fuzzy input variables are the variance between the trace of a prior and a posterior covariance matrix, and the residual error of a Kalman algorithm. One fuzzy output variable is the weighting factor to adjust for the Kalman gain. There is no need to decide the number and the membership function of input variables, because we employ the normalized monotone increasing/decreasing function. The single parameter to be determined is the magnitude of a universe of discourse in the output variable. The structure of the proposed FLS is simple and easy to apply to various nonlinear state estimation problems. The simulation results show that the proposed FLS has strong adaptability to estimate the states of the incoming/outgoing moving objects, and outperforms the conventional extended Kalman filter algorithm by providing solutions that are more accurate.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.939-948
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• 1997

본 논문에서는 ATM 네트워크에서의 접속된 ABR 서비스에 대해 공정한 대역폭을 할당하는 새로운 비율 기반 전송률 제어 알고려즘을 제안한다. 기존 ABR 서비스에서는 일정률로 전송률을 증가, 감소를 하면서 대역폭을 할당하나 제안된 알고리즘에서는 이용 가능한 대역폭을 퍼지 추론을 하여 접속된 호에 대해 전송률을 공평하게 분할하는 기법이다. 퍼지 추론은 입력 변수로 버퍼 상태, 버퍼 변화율을 사용하고 출력 변수로 전체 전송률을 사용한다. 이 추론된 결과값은 동작 중에 있는 ABR 서비스 호에 공평하게 분배되어 진다. 모의 실험 결과 기존의 E EPRCA 방식보다 제안된 방식이 링크 효율면에서 RIF, RDF가 1일 경우 0.17%, 1/4 경우 6%, 1/16 경우 38.6%, 1/32 경우 82.4%의 향상을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.5379-5388
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• 2012

비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제23권8호
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• pp.171-179
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• 2005

본 연구에서는 퍼지 추론을 이용하여 여러 가지 상황 변화에 따른 링크 속도를 예측, 이를 경로 탐색 시 고려하는 알고리즘을 구현하였다. 도로 상황의 변화에 영향을 미치는 요소들로는 시간대, 강수 정보, 차로 통제 정보의 세가지를 고려하였으며, 이에 따라 달라지는 통행링크 속도를 해당 링크의 통행비용으로 전환하여, 최단경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다. 본 연구는 크게 세 부분으로 구성되어 있다. 첫째, 퍼지 변수를 설정하고, 퍼지이론을 이용하여 시간과 도로 상황에 따라 변화하는 링크속도를 예측한다. 이를 위해 각각의 퍼지 변수들에 대한 퍼지 멤버십 함수를 구축하고, 이를 링크 속도와 연결하기 위한 퍼지 추론 관계들을 설정한다. 둘째. 되추적(backtracking) 기법을 이용하여 위의 퍼지추론에 의해 변화되는 통행 속도를 반영한 최단 경로 탐색을 한다. 셋째, 본 연구의 알고리즘을 가상 네트워크에 적용하여 최단 경로를 도출한다. 결과로서 본 연구의 알고리즘을 이용한 통행경로는 변수의 변화에 따라 적절하게 우회경로를 선택하는 것으로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.57-63
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• 2014

본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권3호
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• pp.30-37
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• 2004

This thesis develops a fuzzy-PID control algorithm for control the filament winding tension. It is developed by applying classical PID control technique to a fuzzy logic controller. It is composed of a fuzzy-PI controller and a fuzzy-D controller. The fuzzy-PI controller uses error and integrated error as inputs, and the fuzzy-D controller uses derivative of error as input. The fuzzy-PI controller uses Takagi-Sugeno fuzzy inference system, and the fuzzy-D controller uses Mamdani fuzzy inference system. The fuzzy rule base for the fuzzy-PI controller is designed using 19 rules, and the fuzzy rule base for the fuzzy-D controller is designed using 5 rules. A test-bed is set-up for verifying the effectiveness of the developing control algorithm in control the filament winding tension. It is composed of a mandrel, a carriage, a force sensor, a driving roller, nip rollers, a creel, and a real-time control system. Nip rollers apply a vertical force to a filament, and the driving roller drives it. The real-time control system is developed by using MATLAB/xPC Target. First, experiments for showing the inherent problems of an open-loop control scheme in a filament winding are performed. Then, experiments for showing the robustness of the developing fuzzy-PID control algorithm are performed under various working conditions occurring in a filament winding such as mandrel rotating speed change, carriage traversing, spool radius change, and reference input change.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권1호
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• pp.1-14
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• 2019

Control algorithms are the most important aspects in successful control of structures against earthquakes. In recent years, intelligent control methods rather than classical control methods have been more considered by researchers, due to some specific capabilities such as handling nonlinear and complex systems, adaptability, and robustness to errors and uncertainties. However, due to lack of learning ability of fuzzy controller, it is used in combination with a genetic algorithm, which in turn suffers from some problems like premature convergence around an incorrect target. Therefore in this research, the introduction and design of the Fuzzy Cooperative Coevolution (Fuzzy CoCo) controller and Adaptive Neural-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been innovatively presented for semi-active seismic control. In this research, in order to improve the seismic behavior of structures, a semi-active control of building using Magneto Rheological (MR) damper is proposed to determine input voltage of Magneto Rheological (MR) dampers using ANFIS and Fuzzy CoCo. Genetic Algorithm (GA) is used to optimize the performance of controllers. In this paper, the design of controllers is based on the reduction of the Park-Ang damage index. In order to assess the effectiveness of the designed control system, its function is numerically studied on a 9-story benchmark building, and is compared to those of a Wavelet Neural Network (WNN), fuzzy logic controller optimized by genetic algorithm (GAFLC), Linear Quadratic Gaussian (LQG) and Clipped Optimal Control (COC) systems in terms of seismic performance. The results showed desirable performance of the ANFIS and Fuzzy CoCo controllers in considerably reducing the structure responses under different earthquakes; for instance ANFIS and Fuzzy CoCo controllers showed respectively 38 and 46% reductions in peak inter-story drift ($J_1$) compared to the LQG controller; 30 and 39% reductions in $J_1$ compared to the COC controller and 3 and 16% reductions in $J_1$ compared to the GAFLC controller. When compared to other controllers, one can conclude that Fuzzy CoCo controller performs better.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제20권1호
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• pp.13-23
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• 1996

Weld defects degrade the strength and safety of astructure and are resulted from the various cases. The complexity of causal relation of weld defects requires an expert for the analysis of weld defects and the measures counter to them. An expert system has the intelligent functions such as the representation of knowledge and the inference. On this research, weld defect are systematically analysed and their causal model is developed. This information is saved to the knowledge base. The suitable inference algorithm for the diagnosis of weld defects is developed and realized with C++ programming.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.102.2-102
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• 2002

In this paper, the improved Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) model is identified and optimized using HCM (Hard C-Means) clustering method and optimization algorithms. The proposed Multi-FNN is based on FNN and use simplified and linear inference as fuzzy inference method and error back propagation algorithm as learning rules. We use a HCM clustering and genetic algorithms (GAs) to identify both the structure and the parameters of a Multi-FNN model. Here, HCM clustering method, which is carried out for the process data preprocessing of system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN according to the divisions of input-output space using I/O process data. Also, the parame...

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.359-362
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• 2003

In PDP(Plasma Display Panel), sub-field method is used to implement gray scale. Each sub-field has different periods. And Every gray level has information of which sub-field has to be displayed. This is called sub-field mapping. There are several sub-field mapping values in some gray levels. So, it is possible to select best choice in this paper, we propose new sub field mapping method using a fuzzy inference system to select best sub-field mapping values in accordance with input image and environment temperature. In order to implement fuzzy system, we used MATLAB fuzzy inference editor.