This paper describes the fault detection and failsafe logic to be used in an Electronic Stability Program(ESP). The aim of this paper is to prevent of erroneous controls in the ESP. Developed this paper introduces the fault detection logic and evaluation of residual signals. The failsafe logic consists of four redundant sub-models, which can be used for detecting the faults in various sensors (yaw rate, lateral acceleration, steering wheel angle). We present two mathematical residual generation methods : one is a method using the average value and the other is a method using the minimum value of the each residual. We verified a failsafe logic developed using vehicle test results also we compare vehicle model based simulation results with test vehicle results.
This paper describes the fault detection and failsafe logic to be used in the Electronic Stability Program (ESP). The Aim of this paper is prevention of erroneous control in the ESP. This paper introduces the fault detection logic and evaluation of residual signals. Failsafe logic consist of four redundant sub-models and they can be used for the detection of faults in each sensor (yaw rate, lateral acceleration, steering wheel angle). We presents two mathematical residual generation method ; one is the method by the average value, and the other is the method by the minimum value of the each residual. We verify a failsafe logic using vehicle test results, also we compare vehicle model based simulation results with test vehicle results.
In this paper, we psropose the feedback linearization technique for a nonlinear system using genetic algorithms (GAs) and fuzzy logic system. The proposed control scheme approximates the nonlinear term of a nonlinear system using the fuzzy logic system and computes the control input for cancelling the nonlinear term. Then in the fuzzy logic system, the number and shape of membership function of the premise aprt will be tuned to minimize the control error boundary using GAs. And the parameters of the consequence of fuzzy rule will be tuned by the adaptive laws based on lyapunov stability theory in order to guarantee the closed loop stability of control system. The evolution of fuzzy logic system is processed during the on-line adaptive control. The effectiveness of proposed method will be demonstrated by computer simulation of simple nonlinear sytem.
This paper proposes a method of maximum power point tracking (MPPT) using fuzzy logic control for grid-connected photovoltaic systems (PV). First, for the purpose of comparison, because of its proven and good performances, the incremental conductance (IncCond) technique is briefly introduced. A double fuzzy logic controller (DFLC) based MPPT is then proposed which has shown better performances compared to the IncCond MPPT based approach. Modeling and Simulation in grid-connected PV system results are provided for both controllers under same atmospheric condition based PSCAD/EMTDC. The double fuzzy logic MPPT controller is then simulated and evaluated, which has shown better performances.
In Jøsang's subjective logic, the fusion operator is not able to fuse three or more opinions at a time and it cannot consider the effect of time factors on fusion. Also, the base rate (a) and non-informative prior weight (C) could not change dynamically. In this paper, we propose an Improved Subjective Logic Model with Evidence Driven (ISLM-ED) that expands and enriches the subjective logic theory. It includes the multi-agent unified fusion operator and the dynamic function for the base rate (a) and the non-informative prior weight (C) through the changes in evidence. The multi-agent unified fusion operator not only meets the commutative and associative law but is also consistent with the researchers's cognitive rules. A strict mathematical proof was given by this paper. Finally, through the simulation experiments, the results show that the ISLM-ED is more reasonable and effective and that it can be better adapted to the changing environment.
This paper proposes a High Performance Full-Swing BiCMOS (HiF-BiCMOS) circuit which improves on the conventional BiCMOS circuit. The HiF-BiCMOS circuit has all the merits of the conventional BiCMOS circuit and can realize full-swing logic operation. Especially, the speed of full-swing logic operation is much faster than that of conventional full-swing BiCMOS circuit. And the number of transistors added in the HiF-BiCMOS for full-swing logic operation is constant regardless of the number of logic gate inputs. The HiF-BiCMOS circui has high stability to variation of environment factors such as temperature. Also, it has a preamorphized Si layer was changed into the perfect crystal Si after the RTA. Remarkable scalability for power supply voltage according to the development of VLSI technology. The power dissipation of HiF-BiCMOS is very small and hardly increases about a large fanout. Though the Spice simulation, the validity of the proposed circuit design is proved.
본 논문에서는 함수 기능에서 로직 게이트 기능까지 시뮬레이션 가능한 고성능의 로직 시뮬레이터(HSIM) 개발에 대해서 논한다. 개발된 로직 시뮬레이터는 입력부, 시 뮬레이터 본체, 출력부로 구성되어 있으며, 입력부에는 네트 리스트 컴파일러, 부품 정보 컴파일러가 포함된다. 시뮬레이터 본체에는 시뮬레이션 속도를 높이기 위한 각종 기술과 시뮬레이터의 중심 부분인 시뮬레이션 엔진 등이 소속되어 있다. 출력부에는 시뮬레이션 결과를 분석하는 파형 분석기가 있다. 개발된 시뮬레이터 본체의 주요 특 징은 점진적 로더를 사용하여 컴파일된 부품 기능들을 시뮬레이션 엔진에서 직접 로드 하여 시뮬레이션을 수행한다. 이렇게 한 결과 기존의 유릿 딜레어 event-driven interpretive 시뮬레이터와 비교했을 때 55% 이상 속도가 빠른 효과적인 성능 향상을 달성했다.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.103-109
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2001
Soft sensor is an effective method to deal with the estimation of variables, which are difficult to measure because of the reasons of economy or technology. Fuzzy logic system can be used to develop the soft sensor model by infinite rules, but the fuzzy dividing of variable sets is a key problem to achieve an accurate fuzzy logic model, In this paper, we proposed a new method to develop soft sensor model based on fuzzy neural network. First, using a novel method to divide the variable fuzzy sets by the process input and output data. Second, developing the fuzzy logic model based on that fuzzy set dividing. After that, expressing the fuzzy system with a fuzzy neural network and getting the initial soft sensor model based FNN. Last, adjusting the relative parameters of soft sensor model by the BP learning method. The effectiveness of the method proposed and the preferable generalization ability of soft sensor model built are demonstrated by the simulation.
This paper deals with the problem of autolanding for aircraft under windshear environment for which the landing trajectory is given. It is well known that the landing maneuver in windshear turbulence is very dangerous and hard for the pilot to control because windshear is unpredictable in when and where it happens and its aerodynamic characteristics are complicated. In order to accomplish satisfactory autolanding maneuver in this environment, we propose a gain-scheduled controller. The proposed controller consists of three parts: PID controller, called baseline controller, which is designed to satisfy requirements of stability and performance without considering windshear, gain scheduler based on fuzzy logic, and safety decision logic, which decides if the current autolanding maneuver needs to be aborted or not. The controller is applied to a 6-DOF simulation model of the associated airplane in order to illustrate the effectiveness of the proposed control algorithm. It is noted that a cross wind in the lateral direction is included to the simulation model. From the simulation results it is observed that the proposed gain scheduled controller shows superior performance than the case of controller without gain scheduling even in severe downburst and tailwind region of windshear. In addition, touchdown along centerline of the runway is more precise for the proposed controller than for the controller without gain scheduling in the cross wind and the tailwind.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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