• 제목/요약/키워드: T-S Fuzzy

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INTELLIGENT CONTROL OF MILLING OPERATIONS

  • Y.S.Tarng;Hwang, S.T.
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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    • pp.1382-1385
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    • 1993
  • In order to improve productivity, an intelligent control system is presented in the pater. In this intelligent control system, a feedforward neural network and a fuzzy feedback mechanism are adopted to achieve a constant milling force with an adjustable feedrate under a variety of cutting conditions in milling operations.

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Neuro-Fuzzy 추론기법을 이용한 홍수 예.경보 (Flood Forecasting and Warning Using Neuro-Fuzzy Inference Technique)

  • 이재응;최창원
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권3호
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    • pp.341-351
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    • 2008
  • 최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.

SOSTOOL을 이용한 T-S 퍼지모델 이동로봇의 경로추적 제어 (T-S Fuzzy Model Mobile Robot Trajectory Tracking Control using SOSTOOL)

  • 김철중;좌동경;홍석교
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1519-1520
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    • 2008
  • 이 논문에서는 이동로봇의 경로추적문제를 다항 퍼지 모델로 나타내고 SOSTOOL을 이용하여 해결하고자 한다. 제안하는 방법은 기존의 LMI을 사용한 방법과 비교하여 작은 제어입력과 이동로봇이 주어진 경로를 쫓아감에 있어 매끄러운 결과를 나타냄을 알 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇 기구학을 시스템의 안정성 문제로 변형하고 이를 퍼지모델로 구성하여 SOSTOOL을 사용하여 제어입력을 구하고 모의실험을 통해 그 결과를 검증하도록 한다.

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불확실성을 가지는 비선형 시스템의 견실 퍼지 제어기 설계 (Robust Fuzzy controller Design for Uncertain Nonlinear systems)

  • 정은태;권성하;조중선
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.26-32
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    • 1998
  • 본 논문은 파라미터 불확실성을 가지는 비선형 시스템을 안정화하는 견실 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. 견실 퍼지 제어기를 설계하기 위하여, 비선형 시스템을 Takagi-Sugeon(T-S)모델로 표현하고 퍼지 제어기는 병렬 분한 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용한다. Lyapunov함수를 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 T-S퍼지 모델의 안정성을 논하고, 견실 퍼지 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬 부등식(LMI " linear materix inequality)을 이용하여 나타낸다. 이러한 선형 행렬 부등식의 해들로부터 견실 퍼지 제어기를 직접적으로 구할 수 있다.

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퍼지 PWM 시스템에 대한 안정도 분석 (Stability Analysis for Fuzzy PWM System)

  • 성화창;주영훈;박진배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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    • pp.373-376
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    • 2008
  • 본 논문은 퍼지 펄스 폭 변조 (Pulse-width-modulation: PWM) 시스템의 안정도에 대해 다루게 된다. 복잡성을 가진 비선형 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델에 의해 효율적으로 논의될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 LTI 시스템에서 논의 되었던 PWM 제어기 설계 문제를 퍼지 시스템으로 확장시킴으로써 PWM 제어기에 대한 논의의 저변을 확대시키고자 한다. 또한, 리아푸노프 (Lyapunov) 안정도에 기반 한 안정도 증명을 통해 퍼지 PWM 시스템의 안정도를 분석하고자 한다.

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Two-Input Max/Min Circuit for Fuzzy Inference System

  • P. Laipasu;A. Chaikla;A. Jaruwanawat;P. Pannil;Lee, T.;V. Riewruja
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.105.3-105
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    • 2001
  • In this paper, a current mode two-input maximum (Max) and minimum (Min) operations scheme, which is a useful building block for analog fuzzy inference systems, is presented. The Max and Min operations are incorporated in the same scheme with parallel processing. The proposed scheme comprises a MOS class AB/B configuration and current mirrors. Its simple structure can provide a high efficiency. The performance of the scheme exhibits a very sharp transfer characteristic and high accuracy. The proposed scheme achieves a high-speed operation and is suitable for real-time systems. The simulation results verifying the performances of the scheme are agreed with the expected values.

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퍼지를 이용한 X-ray 영상의 대비제한 적응 히스토그램 평활화 한계점 결정 (The Clip Limit Decision of Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization for X-ray Images using Fuzzy Logic)

  • 조현지;계희원
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.806-817
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    • 2015
  • The contrast limited adaptive histogram equalization(CLAHE) is an advanced method for the histogram equalization which is a common contrast enhancement technique. The CLAHE divides the image into sections, and applies the contrast limited histogram equalization for each section. X-ray images can be classified into three areas: skin, bone, and air area. In clinical application, the interest area is limited to the skin or bone area depending on the diagnosis region. The CLAHE could deteriorate X-ray image quality because the CLAHE enhances the area which doesn't need to be enhanced. In this paper, we propose a new method which automatically determines the clip limit of CLAHE's parameter to improve X-ray image quality using fuzzy logic. We introduce fuzzy logic which is possible to determine clip limit proportional to the interest of users. Experimental results show that the proposed method improve images according to the user's preference by focusing on the subject.

무선 센서 네트워크를 위한 패킷 손실을 포함한 비선형 네트워크 제어 시스템의 관측기 기반 지능 제어기 설계 (Observer-based Intelligent Control of Nonlinear Networked Control Systems with Packet Loss for Wireless Sensor Network)

  • 나인호;김세진;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.185-190
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    • 2009
  • 본 논문은 무선 센서 네트워크를 위한 패킷 손실을 포함하는 비선형 네트워크 제어 시스템의 관측기 기반 지능 제어기를 제시한다. 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링 기법을 이용하고, 이를 통하여 비선형 네트워크 제어 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 퍼지 모델로 표현된 네트워크 제어 시스템에 대하여 퍼지 관측기를 설계하고, 관측기의 측정치와 실제 시스템의 상태변수 간의 오차를 안정화 시킬 수 있는 출력 궤환 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.

신경망에 기초한 T-S 퍼지 규칙의 자동생성과 표현 (Automatic Generations and Representations of T-S Fuzzy Rule based on Neural Networks)

  • 황문선;오경환
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.310-316
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    • 1998
  • 본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

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