7 research outputs found

    The SIRM Fuzzy Inference System: A Study of its Suitability

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    This work is about how to infer from the given knowledge in the form of various rules. This work studies all the fuzzy inference models that are used widely in almost every application. Moreover, the crux of this work is SIRM inference model. The outline of the work is as follows: . Firstly, it introduces all the terms which are going to be used throughout this work. The second chapter, 'Preliminaries' consists of de nitions and basic concepts that are required to get a thorough understanding of the work. . Secondly, it talks about various fuzzy inference methods like Fuzzy Relational Inference (FRIs) : Compositional Rule Inference (CRI) and Bandler-Kohout Subproduct Inference Method (BKS), Single Input Connected Type Fuzzy Inference Method (SIC method) and Takagi-Sugeno Inference Method (TSK). In addition to the fuzzy inference models, the third chapter also explains about the five basic properties, that any FIS is expected to have. . Thirdly, fourth chapter explains SIRM FIS in detail and also gives the available results about the equivalence between SIRM FIS and other FISs. .Fourthly, as we have mentioned, that in this work we are going to investigate about whether the desirable five basic properties hold true in case of SIRM, in fifth chapter, two properties, interpolativity and monotonicity have been shown holding true in case of SIRM FIS. . Lastly, chapter 6 concludes the whole text as in this report

    Optimal control of wind energy conversion systems with doubly-fed induction generators

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    Wind energy conversion systems (WECSs) have become the interesting topic over recent years for the renewable electrical power source. They are a more environmentally friendly and sustainable resource in comparison with the fossil energy resource. The WECS using a doubly-fed induction generator (DFIG) to convert mechanical power into electrical power has a significant advantage. This WECS requires a smaller power converter in comparison with a squirrel cage induction generator. Efficiency of the DFIG-WECS can be improved by a suitable control system to maximise the output power from WECS. A maximum power point tracking (MPPT) controller such as tip-speed ratio (TSR)control and power signal feedback (PSF) control is use to maximise mechanical power from wind turbine and a model-based loss minimisation control (MBLC) is used to minimise electrical losses of the generator. However, MPPT and MBLC require the parameters of the wind turbine and the generator for generating the control laws like optimal generator speed reference and d-axis rotor current reference. The Efficiencies of the MPPT and MBLC algorithms deteriorate when wind turbine and generator parameters change from prior knowledge. The field oriented control for a DFIG in the WECS is extended by introducing a novel control layer generating online optimal generator speed reference and d-axis rotor current reference in order to maximise power produced from the WECS under wind turbine and DFIG parameter uncertainties, which is proposed. The single input rule modules (SIRMs) connected fuzzy inference model is applied to the control algorithm for optimal power control for variable-speed fixed-pitch wind turbine in the whole wind speed range by generating an online optimal speed reference to achieve optimal power under wind turbine parameter uncertainties. The proposed control combines a hybrid maximum power point tracking (MPPT) controller, a constant rotational speed controller for below-rated wind speed and a limited-power active stall regulation by rotational speed control for above-rated wind speed. The three methods are appropriately organised via the fuzzy controller based SIRMs connected fuzzy inference model to smooth transition control among the three methods. The online parameter estimation by using Kalman filter is applied to enhance model-based loss minimisation control (MBLC). The d-axis rotor current reference of the proposed MBLC can adapt to the accurate determination of the condition of minimum electrical losses of the DFIG when the parameters of the DFIG are uncertain. The proposed control algorithm has been verified by numerical simulations in Matlab/Simulink and it has been demonstrated that the energy generated for typical wind speed profiles is greater than that of a traditional control algorithm based on PSF MPPT and MBLC

    Artificial Hydrocarbon Networks Fuzzy Inference System

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    This paper presents a novel fuzzy inference model based on artificial hydrocarbon networks, a computational algorithm for modeling problems based on chemical hydrocarbon compounds. In particular, the proposed fuzzy-molecular inference model (FIM-model) uses molecular units of information to partition the output space in the defuzzification step. Moreover, these molecules are linguistic units that can be partially understandable due to the organized structure of the topology and metadata parameters involved in artificial hydrocarbon networks. In addition, a position controller for a direct current (DC) motor was implemented using the proposed FIM-model in type-1 and type-2 fuzzy inference systems. Experimental results demonstrate that the fuzzy-molecular inference model can be applied as an alternative of type-2 Mamdani’s fuzzy control systems because the set of molecular units can deal with dynamic uncertainties mostly present in real-world control applications

    Framework para el desarrollo y entrenamiento de sistemas de indeferencia difusa siguiendo métodos de desarrollo dirigido por modelos

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    224 p.Este trabajo de tesis doctoral presenta un modelo independiente de la computación de un Diagnóstico Diferencial (DD), así como un modelo independiente de la plataforma de un Sistema de Inferencia Difusa. Se han utilizado los Métodos de Desarrollo Dirigido por Modelos (MDDM) en la concepción de los modelos, los cuales, además de facilitar la definición de los modelos, ofrecen herramientas para la realización de transformaciones entre ellos. Así, en el presente trabajo también se exponen las transformaciones entre los modelos de DD y SID y las transformaciones para la generación automática de SID expresados en lenguajes concretos a partir de los modelos de SID independientes de la plataforma. Los SID dependientes de la plataforma pueden ser incluidos en el formalismo de representación de Guías Clínicas Informatizadas (GCI) Aide. Así mismo, en la tesis también se incluye una descripción de las herramientas que facilitan la definición de modelos de DD y SID, así como la generación automática de SID en lenguajes concretos utilizables en distintos motores de razonamiento. Es de reseñar la adición de un módulo de aprendizaje automático mediante un Algoritmo Genético que permite adaptar algunas características de los modelos de SID a los datos reales de entrenamiento. Las herramientas y modelos se han validado en dos ámbitos. Por un lado, se han utilizado en el cribado neonatal, una prueba diagnóstica dirigida a la identificación presintomática de enfermedades graves con el fin de tratarlas precozmente y así prevenir y minimizar minusvalías neurológicas, orgánicas y psíquicas. Por otro lado, se han utilizado en el diagnóstico de la hiperamonemia, una Enfermedad Rara que se debe tratar de forma urgente para evitar graves secuelas neurológicas e incluso la muerte. En ambos casos, los SID creados se han integrado en unas GCI para ser evaluados

    Framework para el desarrollo y entrenamiento de sistemas de indeferencia difusa siguiendo métodos de desarrollo dirigido por modelos

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    224 p.Este trabajo de tesis doctoral presenta un modelo independiente de la computación de un Diagnóstico Diferencial (DD), así como un modelo independiente de la plataforma de un Sistema de Inferencia Difusa. Se han utilizado los Métodos de Desarrollo Dirigido por Modelos (MDDM) en la concepción de los modelos, los cuales, además de facilitar la definición de los modelos, ofrecen herramientas para la realización de transformaciones entre ellos. Así, en el presente trabajo también se exponen las transformaciones entre los modelos de DD y SID y las transformaciones para la generación automática de SID expresados en lenguajes concretos a partir de los modelos de SID independientes de la plataforma. Los SID dependientes de la plataforma pueden ser incluidos en el formalismo de representación de Guías Clínicas Informatizadas (GCI) Aide. Así mismo, en la tesis también se incluye una descripción de las herramientas que facilitan la definición de modelos de DD y SID, así como la generación automática de SID en lenguajes concretos utilizables en distintos motores de razonamiento. Es de reseñar la adición de un módulo de aprendizaje automático mediante un Algoritmo Genético que permite adaptar algunas características de los modelos de SID a los datos reales de entrenamiento. Las herramientas y modelos se han validado en dos ámbitos. Por un lado, se han utilizado en el cribado neonatal, una prueba diagnóstica dirigida a la identificación presintomática de enfermedades graves con el fin de tratarlas precozmente y así prevenir y minimizar minusvalías neurológicas, orgánicas y psíquicas. Por otro lado, se han utilizado en el diagnóstico de la hiperamonemia, una Enfermedad Rara que se debe tratar de forma urgente para evitar graves secuelas neurológicas e incluso la muerte. En ambos casos, los SID creados se han integrado en unas GCI para ser evaluados

    On the properties of SIRMs connected fuzzy inference method with consequent fuzzy sets

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