In this paper, the optimal fuzzy logic controller(FLC) for a hybrid renewable energy system(HRES) is proposed. Generally, hybrid renewable energy systems can consist of wind power, solar power, fuel cells and storage devices. The proposed FLC can effectively control the entire HRES by determining the output power of the fuel cell or the absorption power of the electrolyzer. In general, fuzzy logic controllers can be optimized by classical optimization algorithms such as genetic algorithms(GA) or particle swarm optimization(PSO). However, these FLC have a disadvantage in that their performance varies greatly depending on the control parameters of the optimization algorithms. Therefore, we propose a method to optimize the fuzzy logic controller using the teaching-learning based optimization(TLBO) algorithm which does not have the control parameters of the algorithm. The TLBO algorithm is an optimization algorithm that mimics the knowledge transfer mechanism in a class. To verify the performance of the proposed algorithm, we modeled the hybrid system using Matlab Tool and compare and analyze the performance with other classical optimization algorithms. The simulation results show that the proposed method shows better performance than the other methods.
In diesel engine technology the drive to reduce emissions and fuel consumption with improved performance targets has led to many advances. In particular, Exhaust Gas Recirculation (EGR) and Variable Geometry Turbocharger (VGT) have played a key role in achieving these aims by permitting flexible control of the engine inlet gas charge. The full potential of these devices are difficult to achieve due to limitations in the classical control methods. However, fuzzy logic is particularly appealing due to its simple heuristic nature. The controller used in this work was designed using the Matlab Fuzzy Logic Toolbox. The overall object is to access the potential for emissions and fuel consumption reductions during transient events whilst maintaining and even improving driveability. Classical control methods (PID), as used on production engines, are examined and contrasted with an coordinated control that utilizes fuzzy logic.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권1호
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pp.8-11
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2011
Atanassov [1,2] and Szmidt and Kacprzyk[7,8] studied various methods for measuring distances between intuitionistic fuzzy sets. In this paper, we consider interval-valued intuitionistic fuzzy sets and discuss these methods for measuring distances between interval-valued intuitionistic fuzzy sets.
유전 알고리즘은 자연 선택과 유전적 성질에 기반을 둔 알고리즘으로 기존 방법으로는 쉽게 해결할 수 없는 어려운 문제에서도 성공적으로 적용되었다. 기존의 유전 알고리즘은 해 집단이 큰 경우 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 병렬 유전 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 기존의 유전 알고리즘의 확장이라 할 수 있다. 병렬 유전 알고리즘에서 중요한 요소는 이주와 유전 연산으로 이를 적절하게 설계함으로서 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 기존의 병렬 유전 알고리즘을 개선하고자 한다.
본 논문에서는 지식기반 시스템의 퍼지 생성규칙을 술어논리 수준에서 표현할 수 있는 퍼지 Pr/T 네트를 제안한다. 퍼지 Pr/T 네트는 Pr/T 네트의 퍼지 확장이다. 퍼지 Pr/T 네트를 기반으로 퍼지추론 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론 알고리즘은 퍼지 생성규칙에서 퍼지개념에 따라 적절한 믿음 값 함수를 사용하므로 다른 방법보다 더 사람의 직관과 추론에 가깝다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.12-17
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2004
This study is designed to grope for logical methods in the decision-making process of human beings such as creation and analysis. With this in mind, the paper worked with a process where the designers of a design team gather and analyze their opinions in a design process to decide on the HVAC system of buildings. The paper introduced the fuzzy theory, or one of the methods to quantitatively describe language values with ambiguous features, suggesting a method to determine the judgement and suggestion values of the HVAC designers with the characteristics of language variables as the values of design factors greatly influencing the HVAC system. As a result, the paper tested the possibility of the fuzzy system as a logical method to gather the judgement of HVAC designers in a stage of HVAC type selection exerting a great influence on the experience and judgement of the designers and having powerful linguistic features and to determine an appropriate HVAC type which can satisfy the suggested values of related design factors.
Objectives Recently the fuzzy logic is widely used in the decision making, identification, pattern recognition, optimization in various fields. In this study, we propose the fuzzy logic as the objective method of distinguishing hot and cold, the basis of diagnosis in Korean medicine. Methods We developed fuzzy inference system to distinguish whether the subjects had hot or cold. The cold and hot questionnaire of Korean traditional university textbook, the pulse rate and the DITI value of face used in the system. These three kinds of information were defined as 'fuzzy sets,' and 54 fuzzy rules were established on the basis of clinical practitioners' knowledge. The fuzzy inference was performed by using the Mamdani's method. To evaluate the usefulness of the fuzzy inference system, 200 cases of data measured in the Woosuk university hospital of oriental medicine were used to compare the determining hot, normal, cold results obtained from the experts and from the proposed system. Results As a result, 100 cases of "cold", 54 cases of "normal", and 34 cases of "hot" were matched between the experts and the proposed system. This fuzzy system showed the conformity degree of 94%(${\kappa}=0.853$). Conclusions In this study, we could express the process of distinguishing hot-cold using the fuzzy logic for objectification and quantification of hot-cold identification. This is the first study that introduce a fuzzy logic for distinguish pattern identification. The degree of the heat characteristic of the patients inferred by this system could provide a more objective basis for diagnosing the hot-cold of patients.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.601-606
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1998
In this paper, we propose a new design method of an optimal fuzzy logic controller using co-evolutionary concept. In general, it is very difficult to find optimal fuzzy rules by experience when the input and/or output variables are going to increase. Futhermore proper fuzzy partitioning is not deterministic ad there is no unique solution. So we propose a co-evolutionary method finding optimal fuzzy rules and proper fuzzy membership functions at the same time. Predator-Prey co-evolution and symbiotic co-evolution algorithms, typical approaching methods to co-evolution, are reviewed, and dynamic fitness landscape associated with co-evolution is explained. Our algorithm is that after constructing two population groups made up of rule base and membership function, by co-evolving these two populations, we find optimal fuzzy logic controller. By applying the propose method to a path planning problem of autonomous mobile robots when moving objects applying the proposed method to a pa h planning problem of autonomous mobile robots when moving objects exist, we show the validity of the proposed method.
본 논문은 예측 시스템의 성능을 개선하기 위해 비선형데이터의 내재된 특성이나 불확실성을 보다 효과적으로 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리 시스템 기반 다중 퍼지 예측시스템의 설계를 다룬다. 본 논문에 제시된 다중 예측시스템들은 데이터의 비선형적 특성들을 효과적으로 고려하기 위해 설계되며, 각각의 시스템은 Type-1 TSK 퍼지논리나 다른 방법들에 비해 데이터의 불확실성을 충분히 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리를 기반으로 구현된다. 또한, 1차 차분변환 과정을 통해, 데이터의 원형으로부터 최적의 차분데이터를 생성하고, 이들을 각 시스템의 입력으로 사용함으로써 시스템 설계 시 보다 안정된 통계적 정보를 제공할 수 있도록 한다. 마지막으로, 두 개의 전형적인 시계열 데이터의 예측 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증한다.
Microtunneling techniques play a crucial role in the construction of pipelines. This paper shows the automatic tunneling algorithm of microtunneling system using fuzzy logic technology to assist operators to assure the quality of microtunneling construction. To have effective output value of fuzzy controller, we slightly modified the conventional defuzzification methods. The proposed automatic tunneling algorithm shows good tunneling results comparable with those of experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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