fuzzy logic
در نشریات گروه برق-
In islanded microgrids, circulating currents among parallel inverters pose significant challenges to system stability and efficient power distribution. Traditional droop control methods often struggle to manage these currents effectively, leading to inefficiencies and potential system damage. This study introduces an advanced fuzzy-robust droop control strategy that integrates fuzzy logic with robust droop control to address these challenges. By incorporating fuzzy logic, the proposed strategy enhances the adaptability of droop control to varying system conditions, improving the management of circulating currents and ensuring more accurate power sharing among inverters. Comprehensive mathematical modeling and extensive simulation analyses validate the performance of this control strategy. The results show that the fuzzy-robust droop control method significantly outperforms conventional approaches, achieving up to a 70% reduction in circulating currents. This improvement leads to a substantial reduction in power losses and enhances the dynamic response under varying load conditions. Additionally, the strategy improves voltage and frequency regulation, contributing to the overall stability and reliability of the microgrid. The findings provide a robust solution to the longstanding issue of circulating currents, optimizing microgrid operations, and paving the way for more efficient and resilient distributed energy systems. The advanced control strategy presented in this study not only addresses critical challenges but also demonstrates the potential for innovative methodologies to meet the growing demands of future energy infrastructures, where reliability and efficiency are essential.
Keywords: Circulating Current, Fuzzy-Robust Control, Islanded Microgrid, Power-Sharing, Fuzzy Logic, Robust Droop -
نشریه پژوهش های نظری و کاربردی هوش ماشینی، سال دوم شماره 1 (پیاپی 3، بهار و تابستان 1403)، صص 131 -141
ساختارهای گراف نقشی کلیدی در مدل سازی روابط در زمینه های مختلف، از جمله شبکه های اجتماعی، پایگاه های دانش و شبکه های زیستی، دارند. با افزایش ابعاد این شبکه ها، کارایی روش های تحلیل مبتنی بر مجاورت کاهش می یابد و استفاده از تکنیک های تعبیه گذاری گراف به منظور کاهش ابعاد و حفظ ساختار ضروری می شود. این فرآیند به بهبود عملکرد در کاربردهایی مانند دسته بندی گره ها و پیش بینی پیوندها کمک می کند. اما روش های سنتی تعبیه گذاری گراف در ثبت روابط غیرخطی و مقیاس پذیری برای شبکه های بزرگ با محدودیت هایی مواجه هستند. همچنین، در داده های دنیای واقعی، ویژگی های اولیه و دقیق گره ها که برای این الگوریتم ها ضروری است، همیشه در دسترس نیست.در این مقاله، چارچوب جدیدی به نام FuzzyRandomNet ارائه شده است که با ترکیب منطق فازی و گام های تصادفی، این چالش ها را برطرف می سازد. FuzzyRandomNet با افزودن لایه های غیرخطی و بهینه سازی ویژگی های گره، راه حل هایی کارآمدتر و مقیاس پذیرتر برای یادگیری گراف ها ارائه می دهد. نتایج ارزیابی روش پیشنهادی در مقایسه با تکنیک های موجود بر روی مجموعه داده های استاندارد نشان می دهد که این روش عملکرد بهتری در دسته بندی گره ها و پیش بینی پیوندها داشته و دقت و انعطاف پذیری بالاتری در شبکه های بزرگ و پیچیده از خود نشان می دهد
کلید واژگان: کاهش ابعاد گراف، یادگیری عمیق، منطق فازی، گام های تصادفی، تعبیه گذاری گرافGraph structures play a vital role in modeling relationships across various domains, including social networks, knowledge bases, and biological networks. As the dimensions of these networks grow, the efficiency of proximity-based analysis methods declines, necessitating the use of graph embedding techniques to reduce dimensionality while preserving the underlying structure. This process enhances performance in applications such as node classification and link prediction. However, traditional graph embedding methods face challenges with capturing non-linear relationships and scaling to large networks. Additionally, in real-world networks, the essential initial and precise node features which are required by these algorithms are not always available. In this paper, we propose a novel framework called FuzzyRandomNet, which addresses these challenges by integrating fuzzy logic with random walks. FuzzyRandomNet introduces non-linear layers and optimizes node features to provide more efficient and scalable solutions for graph representation learning. The evaluation of the proposed method against existing techniques on standard datasets demonstrates superior performance in node classification and link prediction, exhibiting higher accuracy and flexibility in large and complex networks.
Keywords: Graph Dimensionality Reduction, Deep Learning, Fuzzy Logic, Random Walks, Graph Embedding -
روش هایی متعدد برای تشخیص خطای ترانسفورماتورها وجود دارند، از جمله تجزیه و تحلیل گازهای محلول (Dissolved Gas Analysis-DGA) که به دو روش مرسوم و هوشمند انجام می شود. در این مقاله، روشی جدید مبتنی بر منطق فازی و با استفاده از 5 روش DGA (روش گاز کلیدی، روش نسبت دورنبرگ، روش نسبت راجرز، روش IEC و روش مثلث دووال) برای ارزیابی وضعیت ترانسفورماتورهای قدرت ارائه شده است. در ابتدا، سالم یا معیوب بودن ترانسفورماتور تشخیص داده می شود. این مرحله بر اساس روش های گاز کلیدی و روش نسبت دورنبرگ با رویکرد منطق فازی انجام میشود. سپس، در صورت تشخیص معیوب بودن ترانسفورماتور، با استفاده از روش های راجرز و IEC، نوع خطا تشخیص داده می شود و اگر تشخیص خطا توسط این دو روش به نتیجهای یکسان رسید، تشخیص نوع خطا خاتمه مییابد و اگر نتیجه یکسان نبود، برای تشخیص نوع خطا از روش مثلث دووال با رویکرد منطق فازی استفاده می شود. الگوریتم ارائهشده بر روی 30 دستگاه ترانسفورماتور آزمون شده است و نتایج موید دقت زیاد آن (7/96 درصد) در تشخیص خطا است. در این مقاله، علاوه بر تشخیص نوع خطا، به محل خطا با استفاده از نسبت CO/CO2 و روش گاز کلیدی با رویکرد منطق فازی بررسی و تشخیص داده شده است.کلید واژگان: ترانسفورماتورهای قدرت، تشخیص خطا در ترانسفورماتور، روش تجزیه و تحلیل گازهای محلول، منطق فازیThere are many methods to diagnose transformer faults, including dissolved gas analysis (DGA), done in two conventional and smart ways. This paper presents a new method based on fuzzy logic and 5 DGA methods (key gas method, Durenberg's ratio method, Rogerˊs ratio method, IEC method, and Duval triangle method) to evaluate the condition of power transformers. At first, it is determined whether the transformer is healthy or defective. This step is performed based on key gas methods and Durenberg's ratio method with a fuzzy logic approach. Then, if it is detected that the transformer is defective, the type of error is detected using Rogers and IEC methods. If the error detection by these two methods reaches the same result, the error type detection is terminated and if the result is not the same, the Duval triangle method with fuzzy logic approach is used to detect the error type. The presented algorithm has been tested on 30 transformer devices and the results confirm its high accuracy (96.7%) in fault detection. In this article, in addition to detecting the type of fault, the location of the fault has been investigated and diagnosed using the CO2/CO ratio and the key gas method with a fuzzy logic approach.Keywords: Power Transformers, Transformer Fault Detection, Dissolved Gas Analysis Method, Fuzzy Logic
-
In this research paper, a multivariable prediction control method based on direct vector control is applied to command the active power and reactive power of a doubly-fed induction generator used into a wind turbine system. To obtain high energy performance, the space vector modulation inverter based on fuzzy logic technique (fuzzy space vector modulation) is used to reduce stator currents harmonics and active power and reactive power ripples. Also the direct vector control model of the doubly-fed induction generator is required to ensure a decoupled control. Then its classic proportional integral regulators are replaced by the multivariable prediction controller in order to adjust the active and reactive power. So, in this work, we implement a new method of control for the doubly-fed induction generator energy. This method is carried out for the first time by combining the MPC strategy with artificial intelligence represented by Fuzzy SVM-based converter in order to overcome the drawbacks of other controllers used in renewable energies. The given simulation results using Matlab software show a good performance of the used strategy, particularly with regard to the quality of the energy supplied.
Keywords: Doubly-Fed Induction Generator (DFIG), Fuzzy Logic, Multivariable Prediction Control (MPC), Space Vector Modulation (SVM), Direct Vector Control (DVC), Artificial Intelligent (AI) -
The Power Quality (PQ) issue refers to the occurrence of irregular voltage, current, or frequency that leads to failure or incorrect functioning of equipment used by end users. The PQ meter is utilized to monitor a diverse range of power supply characteristics, all of which possess the capacity to impact the effectiveness of both operational procedures and machinery. The dynamic voltage restorer (DVR) performs the role of a specialized power device employed to mitigate the voltage drop experienced at the terminal of a sensitive load. DVR can be controlled by various control designs. This work conducts a comparative analysis on a normally managed voltage system and a medium-power DVR controlled by a neural network (NN), fuzzy logic (FL), or adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) by utilizing an output voltage regulator. The identification and rapid compensation of voltage perturbations, such as voltage sag, are essential elements in monitoring and controlling DVRs. The conventional PI controller is commonly employed in regulating DVRs. While the traditional controller possesses certain merits, it is not free of limitations. One such downside pertains to its utilization of constant gains, which can impede its capability to provide optimal control performance in instances where system parameters undergo fluctuations. Possible solutions have been proposed to effectively tackle this issue, such as the use of NNs, FL, or ANFIS controllers. Furthermore, to attain both rapid dynamic response and robustness, a modified d-q converted three-phase voltage regulator was adopted. Instead of employing a conventional three-phase regulator, this particular regulator is operated by means of an NN, FL, ANFIS, or PI controller. The suggested voltage regulator offers a prompt solution for rectifying voltage irregularities, such as voltage sag, by promptly restoring the voltage to the nominal magnitude. The primary source of power adopted in this study is a wind turbine unit.Keywords: Dynamic Voltage Restorer, Power Quality, Neural Network, Fuzzy Logic, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, Voltage Sags, Voltage Swells
-
Fire accidents are a disaster that can cause loss of life, property damage and permanent disability to the affected victim. Firefighting is a very important and dangerous job. Firefighters must extinguish the fire quickly and safely to prevent further damage and destruction. Detecting and extinguishing fires is a dangerous task that always puts the lives of firefighters at risk. One of the most effective tools for early fire extinguishing is the firefighting robot. Fire sensing in most industries is absolutely essential to prevent catastrophic losses. Robots with this type of embedded system can save the lives of engineers in industrial sites with hazardous conditions. This project aims to design and implement a solar-powered with artificial intelligent of mobile fire detection robot to detect fires in disaster-prone areas and thus reduce human work effort and level of destruction. Design a robot capable of moving using a rotary motor, finding a flame using a flame sensor, and extinguishing a fire using a water spray using a pump, all of which is controlled by an Arduino Uno microcontroller and programmed using an artificial intelligence (fuzzy) logic technology) using MATLAB, the inputs It has two variations:: flame and gas with three organic functions, each of which has a gas variable (low, medium, high), flame sensor (small, normal, large), and the output is a pump, (pump off , pump on ) with 9 rules. In addition to the experimental setup of the proposed system which demonstrates the performance of sensors (gas, flame) using fuzzy and implemented logic tools. The performance of the solar panels was first tested using MATLAB software as well as experimentally under different weather conditions. The pump's performance is being tested experimentally, and the robot is also being tested to detect and extinguish fires. The process of designing and implementing robotics involves creating mechanical and electrical systems. The results showed the effect of temperature change on the solar panel, as when it increases, the panel’s production capacity decreases, as well as the effect of decreased solar radiation resulting from clouds and other things, and the extent of its effect. Impact on the performance efficiency of solar panels, and observing the pump performance in terms of flow rate and height. Hence, it can be noted that the robot designed in the project is capable of discovering fire sources and extinguishing them using fire-fighting systems equipped with a water tank and a controllable pump to spray the water necessary for the process. From this study, can be concluded that the designed model is able to work according to its initial design with artificial intelligence with the least amount of errors, and therefore it can be applied in industrial applications, avoiding fire damage and extinguishing it when it occurs for the first time.
Keywords: Robot, Solar Cell, Fire, Detection, Flame Sensor, Fuzzy Logic -
New technologies have emerged over the last few years, such as IoT and fog computing. IoT devices and the enormous amounts of data generated every minute have led to the vast growth of the Internet of Things (IoT). In order to meet the term "Data Never Sleeps", some IoT applications require real-time services and low bit latency. In order to provide quick processing, storage, and services, Cisco proposed fog computing as an extension of cloud computing. The traditional methods are not capable of addressing the complex scheduling scenarios of fog computing. In this paper, we introduce a novel Fuzzy Reinforcement Learning Scheduling algorithm (FRLS) that enhances schedule accuracy in dynamic computing environments. In order to optimize task scheduling, the FRLS algorithm integrates fuzzy logic with reinforcement learning. In order to prioritize critical tasks, fuzzy logic handles uncertainty and prioritizes tasks according to deadlines, sizes, and file sizes. Then, reinforcement learning schedules the prioritized tasks, continually adjusting to dynamic conditions to ensure the best resource allocation. In addition to improving overall system performance, this combination provides a robust framework that can address the complexity and variability of fog computing environments. FRLS is designed to minimize response time while adhering to resource and deadline constraints in fog-based applications. A comparison of FRLS with existing algorithms shows that it significantly improves load balancing, deadline satisfaction, response time, and waiting time. Combining reinforcement learning and fuzzy logic leads to an efficient scheduling solution. In addition, FRLS outperforms non-prioritized algorithms.
Keywords: Fog Computing, Reinforcement Learning (RL), Fuzzy Logic, Scheduling, Internet Of Thing (Iot) -
Iran is a vast country rich with energy resources. Perhaps, such unlimited energy resources were the reason to keep us in a dream of abundance, and as a result, neglecting justifiable energy conservation. Buildings are one of the main energy consumption and waste sources, and regretfully, still many of them are constructed violating modern engineering rules and solely through experimental and traditional methods. Air conditioning systems are still calculated and designed using estimation. However, we have to know such methods are obsolete in developed countries since ages ago, and we shall commence with a new determination and effort right away if we would like to reach the Global trend. Fortunately, many of the ways have been taken before us, and have certain instructions. In late 20th century and upon development of smart technologies, development of communication and internet networks, sensor networks and sensors, extensive efforts and studies started to use such group of technologies to present solutions to improve humans lives. Using IOT to control the house smartly has been one of the study fields during recent years. The suggested method tries to improve the house smart control for energy conservation. The used sensors are heat and humidity sensors with the duty of monitoring smart home. In this article we plan to suggest optimized smart method to control smart sustainable common home relays smartly. The sensors data is entered into the sustainable common home smart control system and is on/off considering the house relays smart systems algorithm.
Keywords: Internet of Things, Smart Sustainable Common Home, Fuzzy Logic, Energy Conservation -
هدف این مقاله تشریح پیاده سازی دو قسمت اول از سه قسمت عمده زیر (1) منطق فازی، (2) استدلال جبری ومنطقی یکپارچه و (3) یاد گیری اتوماتیک عبارات فضایی است.پس از بحث و بررسی در خصوص لزوم استفاده از عبارات فازی در هندسه فضایی به چگونگی ادغام مختصات کمی و کیفی مرتبط با اشکال هندسی در موتور سیستم ارزیابی عبارات فضایی و اثبات قضایا، بنام Geomkr می پردازیم. استدلال یک پارچه بمعنی ادغام استدلال منطقی و جبری برای رضایتمندی عبارات توصیف صحنه یا قضایای هندسی است. بعد از توصیف نحوه ارزیابی عبارت فضایی به معرفی الگوریتم پیاده سازی می پردازیم. در خاتمه پس از نتیجه گیری به طرح مسایل جدید اشاره می کنیم. الگوریتم استدلال این سیستم نه تنها از سیستم یک پارچه روش جبری و روش منطقی مرتبه اول استفاده می کند بلکه با معرفیگزاره های فضایی فازی و نحوه ادغام آنها و همچنین گزاره های کلاسیک در این سیستم از توان بالایی نسبت به سیستم های کلاسیک برخوردار است.
کلید واژگان: منطق فازی، ارزیابی عبارت هندسی، عبارات فازی هندسی، استدلال یکپارچه جبری و منطقیThis paper outlines the optimization of the two first parts of the three major components of the scene descriptions of the geometrical shapes, namely (1) fuzzy logic scheme, (2) an integrated algebraic and logical reasoning, and (3) the machine learning technique. After arguing the need for using fuzzy expressions in spatial reasoning, the integration of approximate references into spatial reasoning using absolute measurements is outlined. The integration here means that the satisfiability of a spatial expression including possibly fuzzy one is conducted by both logical and algebraic reasoning. Then, the implementation of spatial expression evaluation is briefly described. The paper ends by the conclusion and the problems to be studied. The reasoning algorithm of this system not only uses the one-piece system, algebraic method and first-order logical method, but by introducing fuzzy spatial propositions and how to integrate them, as well as classical propositions in this system, it has a high power compared to classical systems.
Keywords: Fuzzy logic, geometric expression evaluation, geometric fuzzy expressions, integrated algebraic, logical reasoning -
Autism spectrum disorder (ASD) is a collection of inconstant characteristics. Anomalies in reciprocal social communications and disabilities in perceiving communication patterns characterize These features. Also, exclusive repeated interests and actions identify ASD. Computer games have affirmative effects on autistic children. Serious games have been widely used to elevate the ability to communicate with other individuals in these children. In this paper, we propose an adaptive serious game to rate the social skills of autistic children. The proposed serious game employs a reinforcement learning mechanism to learn such ratings adaptively for the players. It uses fuzzy logic to estimate the communication skills of autistic children. The game adapts itself to the level of the child with autism. For that matter, it uses an intelligent agent to tune the challenges through playtime. To dynamically evaluate the communication skills of these children, the game challenges may grow harder based on the development of a child's skills through playtime. We also employ fuzzy logic to estimate the playing abilities of the player periodically. Fifteen autistic children participated in experiments to evaluate the presented serious game. The experimental results show that the proposed method is effective in the communication skill of autistic children.
Keywords: adaptive game, Reinforcement learning, fuzzy logic, ASD, serious game -
در اغلب کاربردهای شبکه های حسگر بیسیم امکان شارژ کردن باتری گره ها وجود ندارد، بنابراین پروتکل های طراحی شده برای این شبکه ها باید حتی المقدور انرژی-کارآمد باشند. خوشه بندی، یکی از رویکردهای اصلی برای طراحی پروتکل های انرژی-کارآمد و مقیاس پذیر شبکه های حسگر بیسیم است. استفاده از خوشه ها سربار ارتباطی ناشی از ارسال داده ها و در نتیجه مصرف انرژی و تداخل امواج بین گره ها را کاهش می دهد. علیرغم اهمیت خوشه بندی در شبکه های حسگر بیسیم، تاکنون معیارهایی برای ارزیابی کیفیت خوشه های حاصل از الگوریتم های خوشه بندی ارایه نشده است. در این مقاله، پس از ارایه چندین معیار برای ارزیابی کیفیت خوشه های تشکیل شده در پروتکل های خوشه بندی مختلف، این معیارها با استفاده از منطق فازی ترکیب می شوند. با کمک معیار فازی حاصل بهتر می توان کیفیت خوشه های تشکیل شده در الگوریتم های مختلف خوشه بندی را با هم مقایسه کرد. در پایان، درستی و امکانپذیر بودن این معیار ارزیابی فازی، با شبیه سازی سه پروتکل کاربردی و مقایسه نتایج ارزیابی معیارها با آنچه در واقعیت اتفاق افتاده است صحت سنجی می شود.کلید واژگان: خوشه بندی، منطق فازی، کارآمدی انرژی، طول عمر شبکه، شبکه حسگر بیسیمIn most applications of wireless sensor networks, it is not possible to charge the nodes' batteries, so the protocols designed for these networks must be as energy-efficient as possible. Clustering is one of the main approaches to designing energy-efficient and scalable protocols for wireless sensor networks. The use of clusters reduces the communication overhead caused by data transmission as well as energy consumption and wave interference between nodes. Despite the importance of clustering in wireless sensor networks, no criteria have yet been proposed to evaluate the quality of clusters derived from clustering algorithms. This paper defines several criteria for evaluating the quality of clusters formed in different clustering protocols. Then, these criteria are combined using fuzzy logic. With the help of the resulting fuzzy criterion, the quality of clusters formed in different clustering algorithms can be better compared. Finally, the correctness and feasibility of this fuzzy evaluation criterion have been verified by simulating three applied protocols and comparing the metrics evaluation results with what is actually happening.Keywords: Clustering, Fuzzy logic, Energy efficiency Network lifetime, Wireless Sensor Network
-
در سال های اخیر روند توسعه خودروهای الکتریکی، شتاب بیشتری گرفته است. در این مقاله، یک روش جدید کنترلی برای حفظ پایداری خودروی الکتریکی با دو موتور محرک مستقل در محورهای جلو و عقب در جاده های لغزنده پیشنهاد شده است. در این روش کنترلی، به منظور جلوگیری از لغزش خودرو، یک حد بهینه برای گشتاورهای اعمالی به موتورهای جلو و عقب، متناسب با شرایط جاده تعیین می شود. به علاوه یک سیستم ترمز مبتنی بر کنترل فازی ارایه شده است که عملکرد خودرو را هنگام کاهش سرعت بهبود می بخشد. برای مدل سازی خودرو با دقت بالا، از مدل با سه درجه آزادی بهره برده شده است. مدل سازی چرخ ها نیز بر مبنای فرمول جادویی انجام شده است. به منظور ارزیابی کارایی روش ارایه شده، از شبیه سازی در محیط نرم افزار MATLAB/SIMULINK استفاده شده است. نتایج نشان می دهند روش کنترلی پیشنهادی به خوبی قادر به کنترل پایداری خودروی الکتریکی در جاده های خشک و لغزنده، هنگام حرکت مستقیم، هنگام شتاب گیری یا کاهش شتاب خودرو و همچنین هنگام دور زدن است؛ درنتیجه، از سرخوردن و قفل شدن چرخ های خودرو جلوگیری می شود.
کلید واژگان: ترمز بازیابی، خودروی الکتریکی، کنترل فازی، کنترل پایداریIn recent years, the development of electric vehicles has accelerated. In this manuscript, a new control method is proposed to maintain the stability of the front and rear wheel independent drive type electric vehicle (FRID EV) on the roads with a low friction coefficient. This control method specifies an optimized bound proportionally to the state of the road’s surface for the torque values produced by the front and rear electric motors to prevent the vehicle from slipping. In addition, a fuzzy logic-based braking system is proposed to improve the vehicle performance during decelerating. The vehicle is described by the model with three degrees of freedom that provides good accuracy. The tires are modeled based on the magic formula. To evaluate the effectiveness of the proposed method, simulations have been carried out in MATLAB/SIMULINK software environment. The results show that the proposed control method can well maintain the stability of the electric vehicle on dry and slippery roads, during moving straight, accelerating or decelerating, as well as turning. As a result, the vehicle is prevented from slipping and locking the wheels.
Keywords: Electric Vehicle, Fuzzy Logic, Regenerative Braking, Stability Control -
امروزه یکی از بزرگ ترین چالش های جهان، مقابله با شیوع ویروس کووید 19 است. به تازگی انواع جهش یافته این ویروس شناسایی شده اند که سرعت انتقال به مراتب بالاتری دارند. برای کنترل و مدیریت موثر شیوع این بیماری، درک روشنی از دینامیک انتقال آن و تکنیک های کنترلی موثر برای کاهش یا مهار گسترش این ویروس لازم است. تولید و توزیع واکسن این بیماری در زمان حاضر درحال انجام است؛ اما مداخلات غیردارویی همچنان به عنوان یک استراتژی مهم برای کنترل شیوع ویروس در کشورهای مختلف همچنان درحال اجرا است. در این مقاله، دینامیک کووید 19 با استفاده از چهار دسته بندی معروف مستعد، در معرض، مبتلا و بهبودیافته مدل شده است. با توجه به اینکه پارامترهای مدل دارای نامعینی اند، یک روش کنترلی مقاوم باید برای کنترل آن طراحی شود. در این مقاله با استفاده از حسابان کسری و منطق فازی، یک کنترل کننده فازی مد لغزشی مرتبه کسری مقاوم (FOFSMC) پیشنهاد شده است که هدف آن کنترل شیوع بیماری با استفاده از مداخلات غیردارویی است. روش پیشنهادی روی مدل مرتبه صحیح و مدل مرتبه کسری دینامیک کووید 19 پیاده سازی شده است. در پایان عملکرد کنترل کننده پیشنهادی روی ویروس کووید جهش یافته ارزیابی خواهد شد.
کلید واژگان: کووید 19 جهش یافته، مدل SEIR مرتبه صحیح و مرتبه کسری، کنترل کننده مد لغزشی مرتبه کسری، منطق فازیThese days, one of the biggest challenges in the world is dealing with the outbreak of the Covid 19 virus. Recently, new variants of this virus have been identified that have a much higher rate of transmission. To effectively control and manage the spread of the disease, a clear understanding of its transmission dynamics and effective control techniques to reduce or inhibit the spread of the virus is necessary. Although vaccine production and distribution are currently underway, Non-Pharmacological Interventions (NPI) continue to be an important and fundamental strategy for controlling the spread of the virus in various countries around the world. In this paper, Covid 19 dynamics is modeled using four well-known categories (SEIR): Susceptible-Exposed-Infected-Recovered. Since the parameters of the model have uncertainty, a robust control method should be designed. In this paper, using fractional calculus and fuzzy logic, a robust fuzzy fractional-order sliding mode controller (FOFSMC) for Covid 19 dynamics is proposed, which aims to control the prevalence of the disease using NPI. The proposed method is implemented both on the integer and fractional order model. Finally, the performance of the proposed controller on the new variant of the Covid 19 virus with a faster disease transmission rate will be evaluated.
Keywords: Variant of Covid 19 virus, Fractional-order, integer SEIR model, Fractional-order sliding mode control, Fuzzy Logic -
یکی از مشکلات اساسی در شبکه های توزیع، نبود هماهنگی میان عملکرد خازن ها و ترانسفورماتور های تپ چنجر دار به منظور کنترل ولتاژ است که این ناهماهنگی، عملکرد کنترل را با مشکل روبه رو می کند. در این مقاله یک روش کنترلی جدید برای ایجاد هماهنگی میان عملکرد خازن ها و تپ ترانسفورماتور ارایه شده است. معیار این هماهنگی براساس منطق فازی در تعیین تپ ترانس و عملکرد پله های خازنی بوده که موجب کاهش کلیدزنی های غیرضروری شده است. در این روش، عملکرد کنترل با دقت بیشتری در نظر گرفته شده است؛ به گونه ای که مقدار ولتاژ در محدوده 98/0 تا 02/1 پریونیت و مقدار ضریب توان در محدوده بین 95/0 پیش فاز و پس فاز تنظیم می شود. از دیگر مزیت های روش پیشنهادی، اتوماتیک بودن آن و حذف منابع انسانی به منظور تنظیم موقعیت تپ ترانسفورماتور و پله های خازن ها است. نتایج شبیه سازی با استفاده از دو نرم افزار MATLAB و DIGSILENT روی شبکه 14 باسه انجام شده اند که این نتایج، صحت روش پیشنهادی را در عملکرد مطلوب کنترل ولتاژ در شبکه های توزیع نشان می دهند.کلید واژگان: ترانسفورماتور های تپ چنجر دار، توان راکتیو، خازن، ضریب توان، کنترل ولتاژ، منطق فازیLack of coordination between the operation of capacitors and OLTC to voltage control is one of the basic problems in distribution networks, which can cause problems in the control function. In this paper, a new control method is proposed to create coordination between the operation of capacitors and OLTC. The criterion of this coordination is based on fuzzy logic to determine the status of transformer and capacitor function, which reduces unnecessary switching. In this method, the control function is considered with more accuracy such that the quantity of voltage and power factor are set within the range of 0.98 to 1.02 p.u and between 0.95 lag and lead, respectively. Another advantage of the proposed method is that it is automatic and eliminates human resources to adjust the position of the transformer and capacitors. Simulation results are done on the 14-bus network by using two software MATLAB and DIGSILENT, that these results show the accuracy of the proposed method in the desired performance in distribution networks.Keywords: OLTC, Reactive Power, Capacitor, Power factor, voltage control, Fuzzy Logic
-
The use of solar energy has begun to be developed in PLTS, but the photovoltaic module electricity produced is not at maximum output power. To increase the efficiency of the photovoltaic module, Maximum PowerPoint Tracking (MPPT) technology is used. Differences in the level of solar energy irradiation can cause the output power of the solar panels to vary and will not be maximized. Changing temperature and irradiation can be maintained with a maximum voltage of 40Volt and according to what is desired. In this study, MPPT consists of a Boost Converter whose function is to regulate the output voltage, while the algorithm used is the fuzzy logic which works based on Error (E) and Change Error (CE) from changes in the voltage and current of the photovoltaic module. The results showed that after using MPPT when input was given a change in load resistance with irradiation of 1000 W/m2 and a temperature of 25 ℃ resulted in a difference in power under different conditions compared to a system without MPPT. The power generated without the use of MPPT has a significant change with the results of 227.7W, 114.4W, 76.5W, 57W, and 45.5W. Testing the system after installing the MPPT when given an input change in irradiation with a load resistance of 20 Ω and a temperature of 25°C, a more stable power is produced with a value of 0.008W. Then when the input changes to irradiation with a load resistance of 20 Ω and a temperature of 25 ℃, the maximum power produced for each of the highest irrigation is 746.9 W/m2, 779.4 W/m2, and 839.4 W/m2 of 38.88 W, 42.07 W, and 47.8 W and compared to the system without MPPT only 21.76W, 21.96W and 22.28W.
Keywords: Maximum Powerpoint Tracking, Photovoltaic Module, Boost Converter, Fuzzy Logic -
رایانش ابری برپایه روش پرداخت به ازای مصرف، نوع جدیدی از پردازش را برای کاربران فراهم می نماید تا منابع مورد نیاز برنامه های کاربردی و سیستم ها را در سطوح مختلف تخصیص دهد. از اینرو تخصیص منابع در رایانش ابری، بسیار مهم می باشد. در این پژوهش، الگوریتمی برای تخصیص منابع برپایه منطق فازی ارایه شده است. میزان بهره وری منابع، رضایت کاربران و سود فراهم کنندگان سرویس به عنوان پارامترهای هدف در ارزیابی این الگوریتم در نظر گرفته شده اند. درمرحله اول تعداد 100 درخواست در بین 9 ماشین فیزیکی توزیع شده اند و توسط الگوریتم فازی تخصیص منابع انجام شده است. 95 درصد درخواست ها پاسخ داده شده و بهره وری منابع نیز 61.61 درصد حاصل شده است. در مرحله بعد با ترکیب الگوریتم فازی با PSO، عملیات تخصیص منابع به درخواست ها انجام شده است. مقایسه نتایج نشان می دهد که بهره وری ماشین های فیزیکی در الگوریتم ترکیبی فازی و PSO به میزان 0.5 درصد بهبود یافته است. همچنین در الگوریتم ترکیبی، یک درصد پاسخ گویی به درخواست های کاربران ارتقاء یافته است که سود بیشتر فراهم کنندگان سرویس و رضایت بیشتر مشتریان را سبب می شود.
کلید واژگان: رایانش ابری، تخصیص منایع، منطق فازی، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)، بهره وری منابعJournal of Iranian Association of Electrical and Electronics Engineers, Volume:20 Issue: 1, 2023, PP 43 -49Cloud computing gives a large quantity of processing possibilities and heterogeneous resources, meeting the prerequisites of numerous applications at diverse levels. Therefore, resource allocation is vital in cloud computing. Resource allocation is a technique that resources such as CPU, RAM, and disk in cloud data centers are divided among cloud users. The resource utilization, cloud service provider profit, and user satisfaction are the common objectives of the proposed algorithms. In this study, the algorithm is based on fuzzy logic and tries to achieve better results than other resource allocation algorithms by using meta-heuristic methods. After designing the preliminary fuzzy inference system (FIS), the use of meta-heuristic algorithms is ended up tuning the FIS parameters. By adjusting the parameters, membership functions are improved and finally a trained FIS is delivered. PSO has been used to train the fuzzy system. The fuzzy resource allocation algorithm responded 95% of the requests and achieved 61.61% of the resource efficiency, while the fuzzy-PSO algorithm answered 96% of the requests and improved the resource utilization by 0.5%. The results have shown that the application of PSO improves fuzzy resource allocation efficiency. More requests are answered and it increases resource utilization.
Keywords: Cloud Computing, Resource Allocation, Fuzzy Logic, Particle Swarm Optimization (PSO), Resource Utilization -
بازآرایی شبکه های توزیع برق، یکی از اقدامات دوره ای مهم در مرحله بهره برداری در شبکه های قدرت می باشد. با استفاده از بازآرایی مناسب می توان ابعاد مختلف کیفیت توان را با کمترین هزینه ارتقا بخشید. در این مقاله عملیات بازآرایی با استفاده از الگوریتم جدید همزیستی موجودات زنده و با بهره گیری از تابع هدفی چند منظوره جهت کاهش تلفات، نامتعادلی بار و بهبود پروفیل ولتاژ پیشنهاد شده است. از تیوری درخت پوشا جهت بررسی وضعیت درختی (شعاعی) سیستم توزیع و اتصال همه ی بارها به شبکه پس از بازآرایی استفاده شده است. با توجه به اینکه توابع هدف، واحدهای سنجش مشابه ندارند، از یک سیستم فازی همگن کننده اهداف نیز بهره گرفته شده است. برنامه مورد نظر بر روی یک شبکه تست نمونه واقعی 11/4 کیلو ولت 11 فیدره 95 باسه آزمایش شده است. نتیجه نهایی نشان دهنده عملکرد موفق الگوریتم پیشنهادی در ارایه توپولوژی جدیدی برای شبکه توزیع همراه با تلفات کمتر، بار متعادل تر و پروفیل ولتاژ بهتر برای سیستم تست مورد نظر می باشد.
کلید واژگان: بازآرایی، شبکه توزیع، الگوریتم همزیستی موجودات زنده، منطق فازی، تئوری درخت پوشاThe reconfiguration of electric distribution networks is one of the important periodical actions in the operation phase of power networks. By using proper reconfiguration, different aspects of power quality can be improved with the lowest cost. In this article, the reconfiguration is proposed using the combination of fuzzy logic, Symbiotic Organisms Search algorithm and using the multi-objective function to reduce losses, load imbalance and improve the voltage profile. In addition, Spanning Tree Theory has been used to check the radial condition of the distribution system and connecting all the loads after reconfiguration. Considering that the objective functions do not have the same measuring units, a fuzzy system has also been used for homogenizing the objectives. The designed program has been tested on a real test network with 11 feeders and 95 buses. The final result shows the successful performance of the proposed method in providing a new topology for the distribution network with lower losses, more balanced load and better voltage profile for the intended test system.
Keywords: Reconfiguration, Distribution network, Symbiotic search algorithm, Fuzzy logic, Spanning tree theory -
امروزه موتورهای سنکرون مغناطیس دایم به دلیل حذف تلفات تحریک، طول عمر و بازدهی بالاتر به وفور در صنعت مورد استفاده قرار گرفته اند. وقوع خطا در سیستم های مبتنی بر موتور و درایو، حین عملکرد اجتناب ناپذیر است. بنابراین باید سناریوی مناسبی برای زمانی که این سیستم ها دچار خطا می شوند، در نظر گرفت. اگر پیش بینی های لازم و الگوریتم های کنترلی مناسبی برای شرایط بروز خطا در نظر گرفته نشود، خسارات سنگینی به تجهیزات و ادوات به خصوص در سطح توان بالا، تحمیل خواهد شد. یکی از روش های کنترلی مرسوم در اینورترها و درایوهای موتور سنکرون، روش کنترل تناسبی-انتگرالی است. در اغلب موارد، کنترل تناسبی-انتگرالی ساده با بهره های ثابت به کار گرفته می شود. در این مقاله از منطق فازی با توابع عضویت مناسب جهت تعیین تطبیقی و هوشمند بهره های کنترل کننده تناسبی-انتگرالی برای کنترل سرعت موتور سنکرون مغناطیس دایم در هنگام مواجهه با خطا استفاده شده است. با ترکیب منطق فازی و الگوریتم گرگ خاکستری به منظور دست یابی به کنترل کننده بهینه، روشی ارایه می شود که از مزایای کنترل کننده فازی در کنار کنترل کننده تناسبی-انتگرالی بهره برده و با استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری برای بهینه سازی، منتج به دست یابی به کنترلی بهینه و پایدار در شرایط مختلف خطا می شود. بهره های کنترل کننده تناسبی-انتگرالی که به همراه الگوریتم گرگ خاکستری برای کنترل سرعت مورد استفاده قرار می گیرند، با استفاده از منطق فازی برای شرایط خطا، تعیین می شوند. در این مقاله، روش پیشنهادی در محیط سیمولینک نرم افزار متلب، در دو مرحله، یک بار برای تغییرات پله ای سرعت و گشتاور مرجع و یک بار تحت بروز سه نوع خطا شبیه سازی شده و نتایج نشان دهنده بهبود قابلیت ردیابی سرعت مرجع و کاهش اعوجاج جریان های سه فاز و نوسانات گشتاور است.
کلید واژگان: درایو موتور سنکرون مغناطیس دائم، شرایط خطا، منطق فازی، الگوریتم گرگ خاکستری، کنترل تناسبی-انتگرالی هوشمندJournal of Iranian Association of Electrical and Electronics Engineers, Volume:19 Issue: 4, 2023, PP 105 -116Nowadays, permanent magnet synchronous motors have been widely used in industry due to the elimination of excitation losses, longer life and higher efficiency. Errors in engine and drive systems are unavoidable during operation. Therefore, a suitable scenario should be considered for when these systems fail. If the necessary predictions and control algorithms are not considered for the error conditions, heavy damages will be imposed on equipment and devices, especially at high power levels. One of the common control methods in inverters and synchronous motor drives is the proportional-integral control method. In most cases, simple proportional-integral control with fixed interest rates is used. In this paper, fuzzy logic with suitable membership functions is used to adaptively and intelligently determine the benefits of proportional-integral controller to control the speed of the permanent magnet synchronous motor in the event of an error. By combining fuzzy logic and gray wolf algorithm to achieve the optimal controller, a method is presented that takes advantage of the fuzzy controller along with the proportional-integral controller and using the gray wolf algorithm for optimization. Reconstruction results in optimal and stable control under various fault conditions. The proportional-integral controller interests used in conjunction with the gray wolf algorithm for speed control are determined using fuzzy logic for error conditions. In this paper, the proposed method in MATLAB software Simulink environment is simulated in two stages, once for step changes of reference speed and torque and once under three types of errors, and the results show improved reference speed tracking and reduction Distortion of three-phase currents and torque fluctuations.
Keywords: Permanent magnet synchronous motor drive, Fault conditions, Fuzzy logic, Gray wolf algorithm, Intelligent proportional-integral control -
Scientia Iranica, Volume:29 Issue: 6, Nov-Dec 2022, PP 3084 -3097Globally, aluminium alloys are being used in many industries. Application of aluminium alloys is realized by many manufacturing processes in which joining processes are inevitable. Joining of aluminium alloys is achieved by various welding processes. One of the appropriate welding processes used to join aluminium alloy is Gas Metal Arc Welding (GMAW). This paper investigates the effect of process parameters of the GMAW process while welding AA 6351 aluminium alloy weldment with the help of an integrated Taguchi–Grey–Fuzzy approach. Taguchi L-16 array was designed by using an orthogonal method to conduct the experiments. From the experimental results, Signal-to-Noise Ratios (S/N ratio) were calculated from which Grey Relational Grades (GRG) were computed. These computed Grey Relational Grades were used as input for the fuzzy controller to find the Grey Fuzzy Relational Grades (GFRG), by which optimized process parameters were found and validated. Furthermore, Analysis of Variance (ANOVA) was used to identify the contributions of the GMAW process parameters over the responses. Subsequently, the effects of process parameters on the weldments were also discussed in detail. By identifying the optimized process parameters and contributing process parameters, the quality of weld joints is improved.Keywords: optimization, Taguchi L-16 Array, Grey Relational Technique, Fuzzy logic, GMAW, Aluminium Alloy
-
Fuzzy logic can be arranged concerning practical experiences and blended with conventional control techniques. Even though it is not the replacement of conventional control methods in many cases, a fuzzy control system eases the implementation and design process. It has also been put in use in other matters like traffic control. Increasing vehicles and insufficiency of passages capacity have led to widespread traffic emergence. While it is very difficult to widen existing roads, optimizing traffic like control schemas is still possible. This paper assumes a common four-directional crossroad where vehicles can move in a bidirectional way from each direction. A Sugeno fuzzy logic set of rules is presented to regulate the timing schedule of green lights for the crossroad concerning the vehicle accumulation at each line.
Keywords: Fuzzy logic, Crossroad, Traffic lights control
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.