This paper presents a design technique of self-organizing fuzzy controller using a learning method of fuzzy inference rule by a gradient method for load frequency control of power system. The membership functions in antecedent part and in consequent part of fuzzy inference rules are tuned by the gradient method. The related simulation results show that the proposed fuzzy controller are more powerful than the conventional ones for reduction of undershoot and deviation of load frequency in steady-state, and for minimization of settling time.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.2
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pp.166-172
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2003
The dynamics of the DDWMR depends on the velocity difference of the two driving wheels. And which is known as a type of non-holonomic equation. By this reason, the treatment of DDWMR had become difficult and conservative. In this paper, the differential-driving wheeled mobile robot is considered. The Takaki-Surgeno fuzzy model and a control method for DDWMR is presented. The suggested controller has three control elements. The first element is fuzzy state feedback designed for eliminating the dependence of time-varying parameter. The second element is weighting controller which is designed for good frequency response. The third controller is PI-controller which is designed for good command following and robustness with un-modeled dynamics. In order for achieving the performance objective, the design of controller is based on the loop-shaping algorithm.
This presents a design method for fuzzy logic controllers of TCSC using genetic algorithm. Fuzzy logic controllers are applied to damp the dynamic disturbances sum as sudden changes of AC system loads. The dynamic performances of fuzzy logic controllers are compared with those of PI controllers. The simulation results show that dynamic performances of fuzzy controllers have better response than those of PI controllers when the AC system load changes.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.149-152
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2005
In this paper, a robust $H\infty$ stabilization problem to a uncertain discrete-time fuzzy systems with time-varying delay via static output feedback is investigated. The Takagi -Sugeno (T-S) fuzzy model is employed to represent an uncertain nonlinear systems with time-varying delayed state. Using a single Lyapunov function, the globally asymptotic stability and disturbance attenuation of the closed-loop fuzzy control system are discussed. Sufficient conditions for the existence of robust $H\infty$ controllers are given in terms of linear matrix inequalities.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.99-104
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1998
본 논문은 효과적인 시계열 예측을 위한 새로운 퍼지 학습방법을 제안한다. 기존의 학습방법에서는 입력 데이터를 F(y(t),y(t-1),y(t-2)..)의 형태로 주어 예측을 수행했으나 본 논문에서 제안한 방법에서는 입력 데이터를 F(y(t)-y(t-1),y(t-1)-y(t-2)..)로 설정한다. 이것은 각 입력값의 차이를 새로운 입력으로 사용함으로써 유사한 시계열 분포를 좀더 능동적인 퍼지 규칙으로 만들기 때문에 Non-stationary한 데이터뿐만 아니라 기존의 시계열 데이터 예측방법 보다 나은 결과를 나타낸다. 알고리즘의 수행능력을 살펴보기 위해 Mackey-Glass time series와 Lorenz data를 사용하였다.
Tunyasrirut, S.;Ngamwiwit, J.;Furuya, T.;Yamamoto, Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.509-514
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2004
This paper introduces the modified slip energy recovery system in order to improve its power factor and to reduce harmonics of line current waveforms. Twelve pulse line commutated converter with the chopper type IGBT is applied where the chopper is applied across the DC terminal and the chopped DC is fed to the converter operating as an inverter and then passed through the wye-wye and delta-wye transformer circuit. This scheme leads to be able to adjust the speed of the motor by the duty cycle of the chopper operating in PWM mode. The fuzzy logic controller is also introduced to the modified slip energy recovery system for keeping the motor speed to be constant when the load varies. The experimental results in testing the 0.22 kW wound rotor induction motor from no-load condition to rated condition show the effectiveness of the proposed control scheme.
Wheeled mobile robot has different mobility and steerability which determined by type of wheel and it's arrangement. Generally wheeled mobile robot's dynamics are nonlinear and various control methods have studied to control the mobile robot efficiently. In this paper, a T-S fuzzy modeling of a 2-wheeled mobile robot is mand a stable LMI-based state feedback fuzzy controller is designed and applied to the position control of the mobile robot for the reference trajectory following. Also, the verification of the designed controller is done by computer simulation.
This paper presents intelligent digital redesign method of global approach for hybrid state space fuzzy-model-based controllers. For effectiveness and stabilization of continuous-time uncertain nonlinear systems under discrete-time controller, Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is used to represent the complex system. And global approach design problems viewed as a convex optimization problem that we minimize the error of the norm bounds between nonlinearly interpolated linear operators to be matched. Also by using the power series, we analyzed nonlinear system's uncertain parts more precisely. When a sampling period is sufficiently small, the conversion of a continuous-time structured uncertain nonlinear system to an equivalent discrete-time system have proper reason. Sufficiently conditions for the global state-matching of the digitally controlled system are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs).
This paper proposes the MIMO indirect adaptive fuzzy controller to control the two-link manipulators. The input-output linearization technique, equivalent control input plus integral term, augmented error model and recursive least square adaptive law are used fer the controller. The linear type of fuzzifier-defuzzifier fuzzy logic system used for nonlinear function makes easy to farm the error model and able to follow the adaptive system approach. Such that control approach, the control system is not required joint speed and accerelation measurement and easy to implement and tune. The simulation results showed that the proposed controller has good control performance, stability, very small tracking error, decoupling, fast convergence, robust to parameter variation and load.
The existence of railroad line gives many influences in various kinds of aspects. To minimize negative influences is necessary to line's improvement, but appropriate methodology doesn't show until now. In this study, Fuzzy Integration Method(FIM) are employed in an effort to give ranking for railroad line's improvement in Seoul. The FIM is designed to generalize a various influences, appeared on account of existence of railroad line. Empirical analysis is performed for railroad line in distance of 83.5㎞ in Seoul. The total lines are divided in 51 sections, and there are selected a 11 evaluation index to reflect influences. Through a questionnaire survey about residents, operator and administrator, important degree of evaluation items are decided, reveal ins the interests of related groups. Then, evaluation values are calculated wi th practical survey results about each sections. The results of evaluation reveal that the higher ranking of improvement from FIM concentrates the Kyeng-Ul Line and Kyeng-Won line because these lines appear a many public discontents and negative influences such as noise and demolition of living environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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