Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2000.05a
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pp.16-21
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2000
In this paper we design a GA-fuzzy controller for position control and anti-swing at the destination point. Applied genetic algorithm is used to complement the demerit such as the difficulty of the component selection of fuzzy controller namely scaling factor membership function and control rules. lagrange equation is used to represent the motion equation of trolley and load in order to obtain mathematical modelling. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional optimal control in destination point moving and modification.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.2
no.4
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pp.73-81
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2003
DC series wound motor is commonly used for the industrial vehicles. Although it has good operating torque, heavy variations of parameters and nonlinear properties on friction and loads make it difficult to satisfy desired performance using conventional controllers. To solve this problem, fuzzy controller is proposed in this paper. The fuzzy controller has been designed based on the fuzziness of variables, it retains robustness even with nonlinearity.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.5
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pp.555-565
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1999
The optimal identification algorithm of fuzzy systems is presented for rule-based fuzzy modeling of
nonlinear complex systems. Nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input
variables and fuzzy input subspaces, and parameters of a fuzzy model. In this paper, the rule-based fuzzy
modeling implements system structure and parameter identification using the fuzzy inference methods and
hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. Two types of
inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. The proposed hybrid
optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex
method. Here, a genetic algorithm is utilized for determining initial parameters of membership function of
premise fuzzy rules, and the improved complex method which is a powerful auto-tuning algorithm is carried
out to obtain fine parameters of membership function. Accordingly, in order to optimize fuzzy model, we use
the optimal algorithm with a hybrid type for the identification of premise parameters and standard least square
method for the identification of consequence parameters of a fuzzy model. Also, an aggregate performance
index with weighting factor is proposed to achieve a balance between performance results of fuzzy model
produced for the training and testing data. Two numerical examples are used to evaluate the performance of
the proposed model.
In this paper, a classifier of urine analysis system was designed using preprocessing and fuzzy algorithm. Preprocessing were processed by normalizing data of strip using calibration curve composed of achromatic colors value and by calculating three stimulus. FUZZY classifier capable of analyzing a qualitative concentration of test items was composed of fuzzifier by gaussian shaped membership function, inference of MIN method, and defuzzifier of centroid method through verification by measuring standard solution and by classifying concentration classes. After tuning membership function according to relating standard solution with urinalysis sample, the possibility to adapt classifier designed for urine analysis system near a bed was verified as classifying measured urinalysis samples and observing classified result. Of all test items, experimental results showed a satisfactory agreement with test results of reference system.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.14
no.1
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pp.30-37
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2000
We studied on acquiring of transfer function and tuning of 2-DOF PID controller using ANFIS for the optimum control to turbine's variables variety. Since the shape of a membership function in the ANFIS based on the characteristics of plant. ANFIS based control method is effective for plant that its variable vary. On the other hand, a start-up time is very short and its variable's value for optimal start-up in gas turbine should be varied, but it is very difficult for such a controller to design. In this paper, we tune 2-DOF PID controller after apply a ANFIS to the operating data of Gun-san gas turbine and verify the characteristics. Its results is compared to the conventional PID controller and discuss. We expect this method will be used for another process because it is studied on the real operating data.
In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the modeling of chaotic nonlinear systems. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the modeling performance for chaotic nonlinear systems and compare it with those of the FNN and the WFM.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.1
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pp.111-118
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2004
In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the solution of the tracking problem for mobile robots. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the tracking performance for mobile robot and compare it with those of the FNN and the WFM.
In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the solution of the tracking problem for mobile robots. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the tracking performance for mobile robot and compare it with those of the FNN and the WFM.
In this paper We proposed a new method to generate fuzzy logic controllers through genetic algorithm(GA). In designing of fuzzy logic controllers encounters difficulties in the selection of optimized member-ship functions, gains and rule base, which is conventionally achieved by a tedious trial-and-error process. This paper develops genetic algorithms for automatic design of high performance fuzzy logic controllers which can overcome nonlinearities in many engineering control applications. The rule-base is coded in base-7 strings by generated from random function. Which can be presented in discrete fuzzy linguistic value, and using membership function with Gaussian curve. To verify the validity of this fuzzy logic controller it is compared with conventional fuzzy logic controller(FLC) and PID controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.8
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pp.471-480
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2003
The design of a measurement system to perform Harmonic State Estimation (HSE) is a very complex problem. Among the reasons for its complexity are the system size, conflicting requirements of estimator accuracy, reliability in the presence of transducer noise and data communication failures, adaptability to change in the network topology and cost minimization. In particular, the number of harmonic instruments available is always limited. Therefore, a systematic procedure is needed to design the optimal placement of measurement points. This paper presents a new HSE algorithm which is based on an optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) which is widely used in areas such as: optimization of the objective function, learning of neural networks, tuning of fuzzy membership functions, machine learning, system identification and control. This HSE has been applied to the Simulation Test Power System for the validation of the new HSE algorithm. The study results have indicated an economical and effective method for optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) in the Harmonic State Estimation (HSE).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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