Let $M_{1}f(x,y):=\frac{3}{4}f(x+y)-\frac{1}{4}f(-x-y)+\frac{1}{4}f(x-y)+\frac{1}{4}f(y-x)-f(x)-f(y)$, $M_{2}f(x,y):=2f(\frac{x+y}{2})+f(\frac{x-y}{2})+f(\frac{y-x}{2})-f(x)-f(y)$. Using the direct method, we prove the Hyers-Ulam stability of the additive-quadratic ρ-functional inequalities (0.1) $N(M_{1}f(x,y),t){\geq}N({\rho}M_{2}f(x,y),t)$ where ρ is a fixed real number with |ρ| < 1, and (0.2) $N(M_{2}f(x,y),t){\geq}N({\rho}M_{1}f(x,y),t)$ where ρ is a fixed real number with |ρ| < $\frac{1}{2}$.
FLC has a good performance for complication system or unknown model by using human linguistic method but many part control design are based on expert knowledge or trial-error method and it is difficult to prove stability and robustness of controller. In this paper we improve this problem by setting fuzzy rules by dividing phase plane of error and rate of error change by switching surface. We can guarantee the stability in nonlinear system, and also in fuzzy PID type controller the complexity of controller design is increased by increasing the number of input variables and defining more range of operation if we want performance of more specific rules, thus we need to fine the method to decrease the number of control rules used in FLC design. In this paper the algorithm is validated by simulation using conventional FLC and proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.156-165
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1998
This paper proposes a systematic design methodology for the Takagi-Sugeno(TS) model based fuzzy control system with guaranteed stability and additional constraints on the closed-loop pole location. These combined two objectives are formulated as a system of LMIs(Linear Matrix Inequalities). Since LMIs intrinsically reflect constraints, they tend to offer more flexibility for combining various constraints on the closed-loop system. To demonstrate the usefulness of the proposed design methodology it is applied to the requlation problem of a nonlinear magnetic bearing system. Simulation results show that the proposed LMI-based design methodology yields not only maximized stability boundary but also the desired transient responses.
The need for energy harvesting in marine environments is gradually increasing owing to the energy limitation of marine robots. To address this problem, a catamaran-type sail drone (CSD), which can harvest marine energies such as wind and solar, was proposed in a previous study. However, it was designed and manufactured without considering the stability, optimal hull-form, and maintenance. To resolve these problems, a CSD with two keels, a performance estimator, V-shape hulls, and modularized components is proposed and its mechanism is developed in this study. To verify the performance of the CSD, the performance estimation using smoothed-particle hydrodynamics (SPH) and the heading control using fuzzy logic controller (FLC) are performed. Simulation results show the attitude stability of the CSD and the experimental results show the straight path of the CSD according to wind conditions. Therefore, the CSD has potential applications as an energy harvesting system.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.17
no.6
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pp.31-37
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2018
In order to improve stability and controllability of SUV vehicle, Integrated Dynamics Control system with Steering system (IDCS) was developed. Eight degree of freedom vehicle model and front and rear steering system model were used to design IDCS system. It also employs Fuzzy logic control method to design integrate control system. The performance of IDCS was evaluated with two road conditions and several driving conditions. The result shows that SUV vehicle with IDCS tracked the reference yaw rate under all tested conditions. IDCS reduced the body slip angle also. It represents IDCS improves vehicle stability and steerability.
Studies upto date for estimating the reliability by means of one accarate value contain risks of many erroneous options. The objective of this paper is to presents a fault tree analueis model on the basis of the membership functions of trape Zoidal fuzzy number after imposing an interval of Confidence on the residual possibility theory. The results from the model Show that the value of Stability was reliable.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.2
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pp.1-9
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1996
Although the fuzzy logic controller (FLC) has been adopted in many engineering applications, one hesitates to adopt the FLC in critical applications, since there was no definite control theoretic analysis. In this paper, based on the stability/robustness analysis of an FLC by S.Y.Yi$^{[3]}$, we apply the FLC to robot manipulator with the structured and unstructured uncertainties e.g., load variation and firction, etc. And we verify the performance of the FLC by computer simulation on a simple two-link robot manipulator.
In this paper, we represent the Piagetian reversible thinking by using the concept of fuzzy complements. In this case the turning point to the reversible thinking can be corre-sponded to the equilibrium points of a fuzzy set, which are shown through some examples. On the other hand, Piaget considered disequilibrium in the theory of equi-libration as a stimulus for students' cognitive structure, furthermore as the driving forces behind intellectual growth. But we suggest a di erent application o Piagetian equi-librium in another point of view as a tool understanding students' psychological stability in problem solving activity.
In the design of tunnel, it contains inaccuracy of data, fuzziness of evaluation, observer error and so on. The face observation during tunnel excavation, therefore, plays an important role to raise stability and to reduce supporting cost. This study is carried out to minimize the subjectiveness of observer and to exactly evaluate the natural properties of ground during the face observation. For these purpose, fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques in artificial intelligent techniques are applied to the inference of the RMR value from the observation data. The correlation between original RMR vague and inferred RM $R_{_FU}$ and RM $R_{_NF}$ values from fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques is investigated using 46 data. The results show that good correlation between original RMR value and infected RM $R_{_FU}$ and RM $R_{_NF}$ value is observed when the correlation coefficients are |R|=0.96 and |R|=0.95 respectively. From these results, applicability of fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques to rock mats classification is proved to be sufficiently high enough. enough.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.5
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pp.823-829
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2006
In this paper presents approaches to the design of a hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral- derivative(fuzzy P+ID) controller in an incremental form. This controller is constructed by using an incremental fuzzy logic controller in place of the proportional term in a conventional PID controller. The PID type controller has been widely used in industrial application due to its simply control structure, easy of design, and inexpensive cost. However, control performance of the PID type controller suffers greatly from high uncertainty and nonlinearity of the system, large disturbances and so on. This paper presents a hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral derivative controller In comparison with a conventional PID controller, only one additional parameter has to be adjusted to tune the Fuzzy P+ID controller. In this case, the stability of a system remains unchanged after the PID controller is replaced by the Fuzzy P+ID controller without modifying the original controller parameters. Finally, the proposed hybrid Fuzzy P+ID controller is applied to BLDC motor drive. Simulation results demonstrated that the control performance of the proposed controller is better than that of the conventional controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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