Robust fuzzy logic control, PID control, and sliding mode controllers are designed to control the speed of a third order linear time-invariant model of a motor. The step response performance of each controller, applied to the motor plant, is Presented. We conclude fuzzy logic control can be a useful tool for the control engineering.
Single Electron Transistor Logic (SETL) can be characterized by HSPICE simulation using a SPICE macro model. First, One unit SET is characterized by Monte-carlo simulation and then we fit SPICE macro-modeling equations to its characteristics. Second, using this unit SET, we simulate the transient characteristics of two-input NAND gate in both the static and dynamic logic schemes. The dynamic logic scheme shows more stable operation in terms of logic-swing and on/off current ratio. Also, there is a merit that we can use the SET only as current on-off switch without considering the voltage gain.
This Paper presents an application of a on-line self-organizing fuzzy logic controller to a boiler system of fossil-power plant. A boiler-turbine system is described as a MIMO nonlinear system in this paper. Then, three single loop fuzzy logic controllers are designed independently. The control rules and the membership functions of proposed fuzzy logic control system are generated automatically without using plant model. The simulation shows successful results for wide range operation of boiler system of fossil-power plant.
As IEC 61850 based substation automation technology is emerging globally, there are many efforts to implement and apply this IEC 61850 standard to substation automation area. IEC 61850 based substation supports ethernet network, standard data model and SCL(substation Configuration Language), etc. These features can provide enough environment to make applied technology which can substitute the legacy relay trip logic configuration method(PLC or Local area reconstruction) to XML based configuration method. This paper suggests new IED trip logic configuration method. The XML based trip logic configuration method can be established using SCL technology And IED trip logic reconfiguration from remote center can be possible under ethernet based technology
A satisfiability problem in propositional logic is the problem of checking for the existence of a set of truth values of atomic prepositions that renders an input propositional formula true. This paper describes an empirical investigation of a particular integer programming approach, using the set covering model, to solve satisfiability problems. Our satisfiability engine, SETSAT, is a fully integrated, linear programming based, branch and bound method using various symbolic routines for the reduction of the logic formulas. SETSAT has been implemented in the integer programming shell MINTO which, in turn, uses the CPLEX linear programming system. The logic processing routines were written in C and integrated into the MINTO functions. The experiments were conducted on a benchmark set of satisfiability problems that were compiled at the University of Ulm in Germany. The computational results indicate that our approach is competitive with the state of the art.
Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.361-365
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2004
In this paper, we present the modeling of time series data which are corrupted by noise via nonsingleton fuzzy logic system. Nonsingleton fuzzy logic system (NFLS) is useful in cases where the available data are corrupted by noise. NFLS is a fuzzy system whose inputs are modeled as fuzzy number. The abilities of NFLS to approximate arbitrary functions, and to effectively deal with noise and uncertainty, are used to analyze corrupted time series data. In the simulation results, we compare the results of the NFLS approach with the results of using only a traditional fuzzy logic system.
This paper describes the fault detection and failsafe logic to be used in an Electronic Stability Program(ESP). The aim of this paper is to prevent of erroneous controls in the ESP. Developed this paper introduces the fault detection logic and evaluation of residual signals. The failsafe logic consists of four redundant sub-models, which can be used for detecting the faults in various sensors (yaw rate, lateral acceleration, steering wheel angle). We present two mathematical residual generation methods : one is a method using the average value and the other is a method using the minimum value of the each residual. We verified a failsafe logic developed using vehicle test results also we compare vehicle model based simulation results with test vehicle results.
This paper presents a fuzzy logic system with data preprocessing to make the accurate electric power load prediction system. The fuzzy logic system acceptably treats the hidden characteristic of the nonlinear data. The data preprocessing processes the original data to provide more information of its characteristics. Thus the combination of two methods can predict the given data more accurately. The former uses TSK fuzzy logic system to apply the linguistic rule base and the linear regression model while the latter uses the linear interpolation method. Finally, four regional electric power load data in taiwan are used to evaluate the performance of the proposed prediction system.
A self-organizing fuzzy logic controller using a genetic algorithm is described, which controlled the glucose concentration for the enhancement of flavonoid production in a fed-batch cultivation of Scutellaria baicalensis G. plant cells. The substrate feeding strategy in a fed-batch culture was to increase the flavonoid production by using the proposed kinetic model. For the two-stage culture, the substrate feeding strategy consisted of a first period with 28 g/I of glucose to promote cell growth, followed by a second period with 5 g/I of glucose to promote flavonoid production. A simple fuzzy logic controller and the self-organizing fuzzy logic controller using a genetic algorithm was constructed to control the glucose concentration in a fed-batch culture. The designed fuzzy logic controllers were applied to maintain the glucose concentration at given set-points of the two-stage culture in fed-batch cultivation. The experimental results showed that the self-organizing fuzzy logic controller improved the controller\`s performance, compared with that of the simple fuzzy logic controller. The specific production yield and productivity of flavonoids in the two-stage culture were higher than those in the batch culture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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