Large scale plants are equipped with a number of the rotating machineries which ocuupy important positions in the plant system. Therefore, the most important one is a vibraiton diagnostic thchnology which can detect quickly any abnormal symptom of operating malfunction and guve operational and inspection guides adequately. A new diagnosis method is developed in this paper, in which the fuzzy set theory is introduced to diagnose the defects of ratating machinery. The selection of memgership function and the fuzzy operation model are discussed in datail here. The systme is sucessfully used for various defacts diagnosis of rotating machinery. The result indicate that realixtic application can be builtusing this approach.
Based on the theory of a bipolar fuzzy set, the notion of a bipolar fuzzy subring/ideal of a Near ring is introduced and related properties are investigated. Characterizations of a bipolar fuzzy subnear ring and a bipolar fuzzy ideal in near ring are established. Relations between a bipolar fuzzy ideal and a level cut are discussed. Using bipolar fuzzy ideals, we discuss characterizations of Noetherian Near ring.
A fuzzy dynamic learning controller is proposed and applied to control of time delayed, non-linear and unstable chemical processes. The proposed fuzzy dynamic learning controller can self-adjust its fuzzy control rules using the external dynamic information from the process during on-line control and it can create th,, new fuzzy control rules autonomously using its learning capability from past control trends. The proposed controller shows better performance than the conventional fuzzy logic controller and the fuzzy self organizing controller.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.259-266
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2011
We apply the concept of interval-valued fuzzy sets to theory of semigroups. We give some properties of interval-valued fuzzy ideals and interval-valued fuzzy bi-ideals, and characterize which is left [right] simple, left [right] duo and a semilattice of left [right] simple semigroups or another type of semigroups in terms of interval-valued fuzzy ideals and intervalvalued fuzzy bi-ideals.
The look up table method conventionally applied to control the inner temperature and humidity of a laver drying machine has repeatedly occurred not only laver's damage but also inferior goods since the reaching time at the optimum state takes a long time. In this paper, a fuzzy control theory instead of the look up table was proposed to reduce the reaching time at the optimum state. The proposed method used six input variables and four output variables for the fuzzy control, and a triangle rule for a fuzzifier, The Mandani's min-max method was applied to a fuzzy inference. Also, the mean method of maximum was applied to a defuzzifier. The method applied to the fuzzy controller contributed to reduce the reaching time at the optimum state, and to minimize not only laver's damage but also inferior goods.
This paper describes the implementation of a fuzzy temperature measuring & control system to control the water temperature in plant. This system consisted of mainly three parts; sensing part, control part that includes a control algorithms introduced the fuzzy theory, and actuating part. The control algorithms of control part are utilized a look-up table method and firmware technique using one-chip microprocessor(89C52). For evaluating the performance of a fuzzy control system, the experiment results of a fuzzy controller are compared with these of a conventional PID controller which provides an auto-tuning function. The experiment results show that the proposed controller has a good control performance and is robust to external disturbance.
This paper presents a method for improvement of capacity payment in CBP(cost based pool) market. Capacity payments have been used as common mechanisms in various pools for compensating generators recognized to serve a for reliability purpose. Ideal pricing for capacity reserves by definition achieves a balance between economic efficiency and investment incentives. That is, prices must be kept close to costs, but not so low as to discourage investment. However, the price set is not easy. This paper concludes with market design recommendations that apply fuzzy theory for improvement of capacity payment. Following this model, market participants decided on their own based on their forecast to the market demand and the payment for it.
Protection of structures against natural hazards such as earthquakes has always been a major concern. Semi-active control combines the reliability of passive control and versatility and adaptability of active control. So it has recently become a preferred control method. This paper proposes an algorithm based on Uniform Deformation Theory to mitigate vulnerable buildings using magneto-rheological (MR) damper. Due to the successful performance of fuzzy logic in control of systems and its simplicity and intrinsically robustness, it is used here to regulate MR dampers. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is also used as an adaptive method to develop a fuzzy control algorithm that is able to create uniform inter-story drifts. Results show that the proposed algorithm exhibited a desirable performance in reducing both linear and nonlinear seismic responses of structures. Performance of the presented method is indicated in compare with passive-on and passive-off control algorithms.
The maintenance of generating units is implicitly related with power system reliability and has a tremendous bearing on the operation of the power system. A technique using a fuzzy search method which is based on fuzzy multi-criteria function has been proposed for GMS (generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. In this study, a new technique using combined fuzzy set theory and genetic algorithm(GA) is proposed for generator maintenance scheduling. The genetic algorithm(GA) is expected to make up for that fuzzy search method might search the local solution. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by the simulation results on a practical size test systems.
Successful implementation of statistical process control techniques requires for operational definitions and precise measurements. Nevertheless, very often analysts can dispose of process data available only by linguistic terms, that would be a waste to neglect just because of their intrinsic vagueness. Thus a hybrid approach, which integrates fuzzy set theory and common statistical tools, sounds useful in order to improve effectiveness of statistical process control in such a case. In this work, a fuzzy approach is adopted to manage linguistic information, and the use of a Chi-squared control chart is proposed to monitor process performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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