The permanent magnet synchronous motor(PMSM) is receiving Increased attention for servo drive applications in recent years because of its high torque to inertia ratio, superior power density and high efficiency. By vector-controll method, PMSM has the same operating characterics as seperately excited dc motor. The drive system of servo motor is requested to have an accurate response for the reference input and a quick recovery for the disturbance such as load torque. However, when the unknown disturbances and parameter variations are imposed on the permanent magnet synchronous motor(PMSM), the drive system is significantly effected by them. As a result, the drive system with both a fast compensation and a robustness to a parameter variations is requested. This paper investigates the possibility of applying the fuzzy logic controller(FLC) using Multi-Rule Base In a servo motor control system. In this paper, The five Rule Bases(1 to 5) are selected to recover the state error caused by the disturbance in steady state. In the initial operating mode. Rule Base 0 is used. To show the validity of the proposed fuzzy logic controll system, the computer simulation results are provided.
The task for chromosome analysis and diagnosis by experienced cytogenetists are being concerned as repetitive, time consuming job and expensive. FOr that reason, chromosome analysis system based on knowledge base for CAI had been established to be able to analyze chromosomes and obtain necessary advises from the knowledge base instead of human experts. That s to say, knowledge base by IF THEN production rule was implemented to a knowledge domain with normal and abnormal chromosomes, and then the inference results by knowledge base could enter the inference data into the database. Experimental data were composed of normal chromosome of 2,736 patients'cases and abnormal chromosomes of 259 patients'cases that have been obtained from GTG-banding metaphase peripheral blood and amniotic fluid samples. The complete system provides variously morphological information by analysis of normal or abnormal chromosomes and it also has the advantage of being able to consult with user on chromosome analysis and diagnosis.
In order to keep safe driving conditions under road networks, there are several formations such as road structure, road surface condition, traffic occupancy and supplement of an accurate information of traffic status ahead To support safe-driving on each road formation, each formation is supplied with various information to help the driver. However, in some cases like rapid status change at local-scale geography, traffic information systems often displays insufficient information because of the lack of information correlation. In order to accurately aware the driver, all road formation must be in sync. It is important to supply accurate information to the driver because this information directly impacts the drivers on the road. This paper discusses the amber information to keep the least safety driving over road formations including tunnels and bridges. This paper also will propose the informations for safe-driving conditions, information linkage on the road and rule-base safety information, as ITS technology, being displayed for all drivers under the worst weather conditions.
This paper presents a method to select contingency ranking considering voltage security problems in power systems. Direct method which needs not the detailed knowledge of the post contingency voltage at each bus is used. Based on system operator's experience and knowledge, the membership functions for the MVAR mismatch and allowable voltage violation are justified describing linguistic representation with heuristic rules. Rule base is used for the computation of severity index for each contingency by fuzzy inference. Contingency ranking harmful to the system is formed by the index for security evaluation. Compared with 1P-1Q iteration, this algorithm using direct method and fuzzy inference shows higher computation speed and almost the same accuracy. The proposed method is applied to model system and KEPCO pratical system which consists of 311 buses and 609 lines to show its effectiveness.
In this paper, using a new adaptive fuzzy controller we have designed a power system stabilizer. The adaptive fuzzy controller constitutes of several parallel fuzzy controller. Each of them can maintain the robust stability for a specified parametric uncertainty region. If the parametric variation is so large that a rule-base cannot cope with that parametric region, the other appropriate rule-base is selected to control. Applying adaptive fuzzy controller to single machine infinite bus system, we simulate the stability of the system and compare the performance with conventional PSS controller.
Computer Aided Process Planning(CAPP) has been emerged as playing a key role in Computer Integrated Manufacturing(CIM) as the most critical link to integrate CAD and CAM, and therefore much effort has been dedicated to the structure and creation of CAPP system. In this research, a modified variant CAPP system based on process planning rule base is developed, which generates process plans for parts automatically where GT code data are provided as input. In order to execute process planning, rules are constructed in the form of Decision Tree and this system has the inference engine that extracts the results of process planning on the basis of tree-structured rules which are concerned with manufacturing processes.
퍼지논리제어기가 이상적인 제어효과를 나타내게 할려면 적합한 규칙집합을 사용하는 것이 아주 중요하다. 퍼지논리제어기의 언어구조는 가상언어정책을 초기 규칙기반으로 사용하는 것을 허용한다. 만약 설계단계에서 적당한 규칙들을 일정하게 잘 조합시킨다면 제어기의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서 퍼지제어기 성능을 개선하기 위한 규칙기반 표에서의 원소추이방법을 제안하였다. 제안된 방법은 에러가 증가되면 시스템을 조절하는 출력의 제어효과가 증대될 것이고 반대로 에러가 감소되면 그에 따른 출력의 제어효과가 감소할 것이라는 원리를 기반으로 하였다. 모의실험결과에 의해 제안된 방법은 퍼지제어 규칙기반과 퍼지논리제어기의 성능을 향상시키기 위한 아주 효과적인 방법임을 알 수 있다.
본 논문에서는 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템에서 지식베이스의 최적화에 대해서 논한다. 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템의 지식베이스는 퍼지 규칙과 퍼지 멤버쉽 함수들로 구성되는데, 본 연구에서는 효율적으로 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 적용한 개선된 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단 시스템(A-lDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 IDS-DAAP, IDS-DAAP-NN과 비교해 볼 때, 진단의 정확성을 높이면서 수행속도를 향상시켰다.
e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.
The CAD/CAM System for deep drawing transfer die in mechanical press proess has been developed. The developed CAD system can generate the drawing of drawing of transfer die in mechanical press. Using these results from CAD system, it can generate the NC data to machine die's elements on the CAD system. This system can reduce design man-hours and human errors. In order to construct the system, it is used to automate the design process using knowledge base system. The developed system is based on the knowledge base system which is involved a lot of expert's technology in the practice filed. Using AutoLISP language under the AutoCAD system, CTK customer language of SmartCAM is used as the overall CAD/CAM environment. Results of this system will be provide effective aids to the designer and mannufacturer in this field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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