There are several types of control systems that use fuzzy logic controller as a essential system component. The majority of research work on fuzzy PID controller focuses on the conventional two-input PI or PD type controller. However, fuzzy PID controller design is a complex task due to the involvement of a large number of parameters in defining the fuzzy rule base. In this paper we combined conventional PI type and PD type fuzzy controller and set the initial parameters of this controller from the conventional PID controller gains obtained by Ziegler-Nichols tuning or other coarse tuning methods. After that, by replacing some of these parameters with sing1e neurons and making them to be adjusted by back-propagation learning algorithm we designed a neuro-fuzzy controller which showed good performance characteristics in both computer simulation and actual application.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1070-1073
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1993
A Fuzzy Logic Controller for handing the swell/shrink problems of nuclear steam generators is designed, implemented and tested on the compact nuclear simulator at Korea Atomic Energy Research Institute. Its performance is found to be better than of the PI controller originally being used. In terms of the total variations for the control actions and for the flow error curve, the ones by the fuzzy controller are found to be less than one third of those by the PI controller.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.9
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pp.24-30
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2009
This paper is proposed by fuzzy-based MPPT control of photovoltaic to drive induction motor. Design and prototype implement of a fuzzy logic(FL) controller for maximum power extraction from a stand-alon photovoltaic. Error and the change of error between maximum power and real power are used by input of fuzzy controller. Moreover, it output changing of voltage from control constant. The validity of this paper is proved by comparing maximum power point tracking and performance of motor drive through comparison fuzzy and PI of tradition method.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.6
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pp.534-542
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2005
This paper proposes the fuzzy logic based vector control method for a Surface Mounted Permanent Magnet Synchronous Motor(SMPMSM) used in the elevators. The gain of a conventional PI speed controller in the elevator drive system can not be usually set high due to mechanical resonances, therefore its performance becomes deteriorated. There have been many methods to solve above problems such as an acceleration feedback in the speed controller. However, the above methods have defects that parameter information is demanded. In this paper', a Fuzzy controller(FC) is adopted in the elevator drive system. The performance of a fuzzy controller is compared with a PI controller in the no load and load conditions by simulation and experiments.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.5
no.4
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pp.32-37
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2008
For the bucket tip position control of the excavator, a traditional hydraulic excavator system was exchanged into an electro-hydraulic one. EPPR valves are attached to the traditional MCV and hydraulic joysticks are replaced by electronic ones to develop the electro-hydraulic system. To control the electronic pump with a good performance, the control logic for the pump is deduced from the AMESim simulation and the experimental method on the test bench. To get a good position control performance of the excavator bucket tip, PI+AntiWindup controller is selected as a position controller. The experimental results showed the good controllability for the electro-hydraulic excavator system on the test bench.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2001.05a
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pp.238-242
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2001
In this paper, we proposed an optimal identification method of the membership functions and the numbers of fuzzy rule base for the stabilization controller of the Thermal process control system by RVEGA. Although fuzzy logic controllers and expert systems have been successfully applied in many complex industrial process, they must rely on experts knowledges. So it is difficult in determination of the linguistic state space, definition of the membership functions of each linguistic term and the derivation of the control rules. To verify the validity of this RVEGA-based fuzzy controller, Thermal process control system, with strong nonlinear dynamics, was selected for application of this algorithm and compare with PI controller, and the empirically improved fuzzy controller.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.9
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pp.33-43
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2011
Since the fuzzy neural network(FNN) is universal approximators, the development of FNN control systems have also grown rapidly to deal with non-linearities and uncertainties. However, the major drawback of the existing FNNs is that their processor is limited to static problems due to their feedforward network structure. This paper proposes the recurrent FNN(RFNN) for high performance and robust control of SynRM. RFNN is applied to speed controller for SynRM drive and model reference adaptive fuzzy controller(MFC) that combine adaptive fuzzy learning controller(AFLC) and fuzzy logic control(FLC), is applied to current controller. Also, this paper proposes speed estimation algorithm using artificial neural network(ANN). The proposed method is analyzed and compared to conventional PI and FNN controller in various operating condition such as parameter variation, steady and transient states etc.
The pumping of electric power from photovoltaic (PV) farms is normally carried out using transformers, which require heavy mounting structures and are thus costly, less efficient, and bulky. Therefore, transformerless schemes are developed for the injection of power into the grid. Compared with the H4 inverter topology, the H6 topology is a better choice for pumping PV power into the grid because of the reduced common mode current. This paper presents how the perturb and observe (P&O) algorithm for maximum power point tracking (MPPT) can be implemented in the H6 inverter topology along with the improved sinusoidal current injected to the grid at unity power factor with the average current mode control technique. On the basis of the P&O MPPT algorithm, a power reference for the present insolation level is first calculated. Maintaining this power reference and referring to the AC sine wave of bus bars, a sinusoidal current at unity power factor is injected to the grid. The proportional integral (PI) controller and fuzzy logic controller (FLC) are designed and implemented. The FLC outperforms the PI controller in terms of conversion efficiency and injected power quality. A simulation in the MATLAB/SIMULINK environment is carried out. An experimental prototype is built to validate the proposed idea. The dynamic and steady-state performances of the FLC controller are found to be better than those of the PI controller. The results are presented in this paper.
An irrigation monitoring system is an efficient approach to save water and to provide effective irrigation scheduling for rice cultivation in desert soils. This research aimed to design, fabricate, and evaluate the basic performance of an irrigation monitoring system based on information and communication technology (ICT) for rice cultivation under drip and micro-sprinkler irrigation in desert soils using a Raspberry Pi. A data acquisition system was installed and tested inside a rice cultivating net house at the United Arab Emirates University, Al-Foah, Al-Ain. The Raspberry Pi operating system was used to control the irrigation and to monitor the soil water content, ambient temperature, humidity, and light intensity inside the net house. Soil water content sensors were placed in the desert soil at depths of 10, 20, 30, 40, and 50 cm. A sensor-based automatic irrigation logic circuit was used to control the actuators and to manage the crop irrigation operations depending on the soil water content requirements. A developed webserver was used to store the sensor data and update the actuator status by communicating via the Pi-embedded Wi-Fi network. The maximum and minimum average soil water contents, ambient temperatures, humidity levels, and light intensity values were monitored as 33.91 ± 2 to 26.95 ± 1%, 45 ± 3 to 24 ± 3℃, 58 ± 2 to 50 ± 4%, and 7160-90 lx, respectively, during the experimental period. The ICT-based monitoring system ensured precise irrigation scheduling and better performance to provide an adequate water supply and information about the ambient environment.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.7
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pp.313-317
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2001
This paper proposed a fuzzy logic cross coupled controller which can enhance the path tracking performance of optically guided AGV(Automated Guided Vehicle). The AGV follows the guide path, it cannot be avoid the deviation from the path due to the inevitable error and the deviation must be corrected. Optically guided AGV used in industrial area is controlled by On-Off controller generally, the experimental AGV has three optical sensors in front body. In this structure, we could not know the leaving distance accurately and steering angle from the guided line, so AGV could not be controlled properly with conventional controller in the case of increasing or decreasing velocity. If we mount additional sensors the AGV, we could know the leaving distance and steering angle from the guided line and proper error compensating methode can be applied. But because cost of sensors are high, the cost of total system is increasing. So, in this paper, to improve the tracking performance of AGV which has the minimum number of sensors and fuzzy logic cross coupled controller is proposed. Some simulations and experimental results are presented to illustrate the performance of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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