Reduction of Fuzzy Rules and Membership Functions and Its Application to Fuzzy PI and PD Type Controllers

Seema Chopra; Ranajit Mitra; Vijay Kumar

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자료유형: 학술저널

저자정보: Seema Chopra Ranajit Mitra Vijay Kumar

저널정보: 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.4 No.4

발행연도: 2006.8

수록면: 438 - 447 (10page)

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Fuzzy controller's design depends mainly on the rule base and membership functions over the controller's input and output ranges. This paper presents two different approaches to deal with these design issues. A simple and efficient approach, namely, Fuzzy Subtractive Clustering is used to identify the rule base needed to realize Fuzzy PI and PD type controllers. This technique provides a mechanism to obtain the reduced rule set covering the whole input/output space as well as membership functions for each input variable. But it is found that some membership functions projected from different clusters have high degree of similarity. The number of membership functions of each input variable is then reduced using a similarity measure. In this paper, the fuzzy subtractive clustering approach is shown to reduce 49 rules to 8 rules and number of membership functions to 4 and 6 for input variables (error and change in error) maintaining almost the same level of performance. Simulation on a wide range of linear and nonlinear processes is carried out and results are compared with fuzzy PI and PD type controllers without clustering in terms of several performance measures such as peak overshoot, settling time, rise time, integral absolute en-or (IAE) and integral-of-time multiplied absolute error (ITAE) and in each case the proposed schemes shows an identical performance.

#Extraction of rules #fuzzy control #fuzzy subtractive clustering #membership functions

참고문헌 (26)

참고문헌 신청

, 1997. , Constructing a fuzzy controller from data 85 : 177 ~ 193

, 1981. , Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithm

, 1990.09 , Proc. of IEEE 78 : 1464 ~ 1480

, 1997. , Some issues in system identification using clustering 4 : 2524 ~ 2529

, , IEEE Trans. on Systems smc-17 : 696 ~ 699

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