Takagi Sugeno Fuzzy

Top PDF Takagi Sugeno Fuzzy:

HALAMAN JUDUL - DESAIN KONTROLER PID DAN FUZZY TAKAGI-SUGENO UNTUK KONTROL TRACKING PADA SISTEM PENDULUM KERETA - ITS Repository

HALAMAN JUDUL - DESAIN KONTROLER PID DAN FUZZY TAKAGI-SUGENO UNTUK KONTROL TRACKING PADA SISTEM PENDULUM KERETA - ITS Repository

The Pendulum-Cart system has an unstable and non-linear characteristic. This final project is mainly talk about the using of an conventional PID controller on the Pendulum-cart system for it’s tracking control. The tracking problem that could be solved by this system is how to make the cart of the Pendulum-Cart System follows the reference signal given with still can hold the position of the pendulum on its equilibrium point. The non linear model of Pendulum-Cart system is represented by a Takagi-Sugeno fuzzy model. The stabilizing controller is designed using the concept of Parallel Distributed Compensation (PDC) with an Optimal Control technique-based. The simulation results show that the reference signal given could be followed by the response of the Cart’s Position. The PID tracking controller system response using the step signal reference gives the best tracking performance of the system, It gives 0.1302 of Integral Absolute Error (IAE) value which is the smallest among the other references.
Baca lebih lanjut

103 Baca lebih lajut

this PDF file Parameter Estimation using Least Square Method for MIMO TakagiSugeno NeuroFuzzy in Time Series Forecasting | Sugiarto | Jurnal Teknik Elektro 1 PB

this PDF file Parameter Estimation using Least Square Method for MIMO TakagiSugeno NeuroFuzzy in Time Series Forecasting | Sugiarto | Jurnal Teknik Elektro 1 PB

In this paper, we implement neuro-fuzzy modeling which combines the ability of reasoning on a linguistic level and handling of uncertain or imprecise data with the ability of learning and adaptation certain aspects of intelligent system. Here we choose Takagi- Sugeno type fuzzy model along with differentiable operators and membership function and also the weighted average defuzzifier for defuzzification of output data. The corresponding output inference can then be represented in a multilayer feedforward network structure such as described in [4, 5] which is identical to the architecture of ANFIS [6]. Since we use Takagi-Sugeno fuzzy model with Gaussian Membership Function (GMF), then we have three types of free parameters: mean and variance of each
Baca lebih lanjut

6 Baca lebih lajut

HALAMAN JUDUL - Kontrol Tracking Fuzzy Untuk Sistem Pendulum-Kereta Menggunakan Pendekatan Linear Matrix Inequalities - ITS Repository

HALAMAN JUDUL - Kontrol Tracking Fuzzy Untuk Sistem Pendulum-Kereta Menggunakan Pendekatan Linear Matrix Inequalities - ITS Repository

The pendulum- cart system is a plant nonlinear and unstable that consists of a pendulum which swinging up and pinned on both sides of chart that can move on a trajectory with the horizontal axis. This final project discusses about tracking control based on Type 1 Servo Sistem when the plant has no integrator so that the pendulum- cart system is able to follow the reference step signal. The nonlinear models of pendulum- cart system can be represented by Takagi-Sugeno fuzzy models following the rule of the PDC (Parallel Distributed Compensation) to obtain rule of controller. The state feedback gain is obtained using LMI (Linear Matrix Inequalities) approach. The results of simulation show that pendulum-cart system is able to follow the reference step signal without any phase between the cart position response with value of IAE (Integral Absolute error) is 0.1986 m.
Baca lebih lanjut

93 Baca lebih lajut

GUSTAFSON KESSEL FUZZY CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI MODEL FUZZY TAKAGI SUGENO

GUSTAFSON KESSEL FUZZY CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI MODEL FUZZY TAKAGI SUGENO

GUSTAFSON-KESSEL (GK) FUZZY CLUSTERING FOR IDENTIFICATION OF TAKAGI-SUGENO FUZZY MODELS. The construction of interpretable Takagi-Sugeno (TS) models by means of Gustafson-Kessel Fuzzy Clustering is presented in this paper. The TS fuzzy model is used to approximate a nonlinier and multivariable system. It is shown how the premise fuzzy set and the corresponding consequent parameters of the TS model can be derived from clusters obtained by the Gustafson-Kessel algorithm. Application to nonlinear multivariable quadrupole tank process shows good result which is Variance Accounted For (VAF) is better than 99 % on both training and validation data.
Baca lebih lanjut

16 Baca lebih lajut

HALAMAN JUDUL - Pengaturan Tracking Daya Maksimum dalam Sistem Pembangkitan Listrik Tenaga Surya dengan Fuzzy Takagi Sugeno - ITS Repository

HALAMAN JUDUL - Pengaturan Tracking Daya Maksimum dalam Sistem Pembangkitan Listrik Tenaga Surya dengan Fuzzy Takagi Sugeno - ITS Repository

In stand-alone solar power generation systems, the photovoltaic performance depends on some factors which are irradiance, panel temperature, and the characteristic of the load. The irradiance and panel temperature themselves change with the weather which make the performance of the highest power that can be produced by the panel easily change likewise. Furthermore, the characteristic of the load makes the photovoltaic only be able to produce the power in the exact level of the load needed which is not the highest level it can reach in that condition. The power control to reach the maximum power point needs Buck Converter as the actuator that can control the generated voltage of the panel as a control variable to get the maximum power. With the variatively changing factors, the mathematical modelling of the system and the actuator to optimalize the performance of panel in producing the maximum power becomes non-linear. Therefore, Takagi Sugeno Fuzzy is used to linearize the system and the pole placement then is used to design the controller. As the result, the transient response of the system has 2.1187𝑠 as the time constant which is close to the design characteristic with the dominant pole equal to -0.5.
Baca lebih lanjut

132 Baca lebih lajut

HALAMAN JUDUL - Kontrol Tracking Pada Sistem Pendulum Kereta Berbasis Model Fuzzy Takagi-Sugeno Menggunakan Pendekatan PDC Modifikasi - ITS Repository

HALAMAN JUDUL - Kontrol Tracking Pada Sistem Pendulum Kereta Berbasis Model Fuzzy Takagi-Sugeno Menggunakan Pendekatan PDC Modifikasi - ITS Repository

Permasalahan yang akan dibahas pada Tugas Akhir ini adalah kontrol tracking dengan menggunakan desain kontrol fuzzy Takagi- Sugeno dan kompensator dengan aturan kontroler PDC Modifikasi. Gerak kereta akan dikontrol oleh sinyal referensi berupa sinyal sinusoidal agar tetap mempertahankan batang pendulum pada posisi terbalik (0 radian). State feedback gain dan gain kompensator akan diperoleh menggunakan teknik pole placement. Diharapkan dengan menggunakan metode PDC Modifikasi ini mampu menghasilkan respon yang lebih cepat dalam mengikuti sinyal referensi dan energi sinyal kontrol yang dihasilkan lebih kecil jika dibandingkan dengan PDC Konvensional.
Baca lebih lanjut

97 Baca lebih lajut

PROYEK AKHIR MK SISTEM PAKAR SISTEM PAKA

PROYEK AKHIR MK SISTEM PAKAR SISTEM PAKA

Penarikan kesimpulan fuzzy, fuzzifikasi input dan penerapan operator fuzzy pada metode ini sama dengan metode Mamdani dimana perbedaan utama Antara 2 metode ini terletak pada output membership function dimana dari metode sugeno output berbentuk liner atau konstan. Aturan yang digunakan dalam model fuzzy sugeno adalah sebagai berikut:

15 Baca lebih lajut

Model Takagi-sugeno Dengan Prototype Algoritma Population Diameter Independent (Pdi) Untuk Pencocokan Kurva Dalam.

Model Takagi-sugeno Dengan Prototype Algoritma Population Diameter Independent (Pdi) Untuk Pencocokan Kurva Dalam.

Perkembangan himpunan fuzzy yang sangat pesat membuat berbagai penelitian yang menghasilkan metode berbasis himpunan fuzzy. Perkembangan tersebut juga meliputi pemodelan sistem yang disebut dengan fuzzy modeling atau fuzzy control. Banyak metode sebelumnya yang menggunakan prinsip himpunan tegas kemudian diteliti ulang dan dibuat versinya dalam himpunan fuzzy. Metode ststistik seperti regresi dan time series juga tidak lepas dari pandangan peneliti. Fuzzy regression dan fuzzy time series pada prinsipnya hampir sama dengan regresi dan time series pada himpunan tegas. Tujuannya adalah mencari model matematis yang dapat mewakili data aktual, ketepatan pemodelan secara visual ditunjukkan oleh pencocokan kurva (curve fitting).
Baca lebih lanjut

5 Baca lebih lajut

3. FUZZY INFERENCE SYSTEM (Sugeno)

3. FUZZY INFERENCE SYSTEM (Sugeno)

Pertanyaan: Berapa kemasan minuman XYZ yang harus diproduksi jika jumlah permintaan sebanyak 4000 kemasan dan persediaan digudang sebanyak 300 kemasan, apabila proses produksi perusa[r]

26 Baca lebih lajut

ANALISIS SISTEM INFERENCE FUZZY SUGENO D

ANALISIS SISTEM INFERENCE FUZZY SUGENO D

Persaingan pembuatan minimarket dilihat dari lokasi, tanah, dan prasarana yang mendukung. Harga penjualan tanah dilihat dari luas tanah dan jarak dari minimarket lain. Semakin jauh jarak minimarket satu dengan minimarket yang lain maka nilai jual akan semakin tinggi. Penelitian ini bertujuan mengalokasi harga penjualan tanah untuk dibangunkan minimarket. Pengolahan data menggunakan Inference Fuzzy Sugeno. Interface Fuzzy Sugeno outputnya berupa konstanta atau persamaan linier. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dapat diketahui bahwa teknik kendali fuzzy mampu menghasilkan respon seperti yang diharapkan yaitu mampu menilai jarak jauh dekat yang menentukan harga dalam penjualan tanah untuk pembangunan minimarket.
Baca lebih lanjut

8 Baca lebih lajut

Designing the 6-DOF Massive Parallel Arrays with Artificial Intelligence Control

Designing the 6-DOF Massive Parallel Arrays with Artificial Intelligence Control

Practical implementation of the mechanisms, as depicted in Figs 1, could be obtained by employing ten double-effect pneumatic cylinders with directional control valves in place of both slider and slotted-lever links. Fig. 2 shows the b-DSMs mechanism connected with 10 valves 5/2. The Valves are connected also with Siemens S7-200 and Personal Computer (PC). In the PC, Matlab program run the neuro-fuzzy methods by the given input of b-DSMs and produce the state outputs of the actuators. These outputs will be delivered to the PLC via Serial Communication.

6 Baca lebih lajut

Neuro-fuzzy architecture of the 3D model of massive parallel actuators - Scientific Repository

Neuro-fuzzy architecture of the 3D model of massive parallel actuators - Scientific Repository

This paper reports the effective control mechanism of the discrete state manipulators (DSMs) with six degree of freedom (DOF). The DSMs are special kind of robot manipulator with massive actuators that can be switched among limited number of discrete states. We introduce ternary-DSMs (t-DSMs) manipulators which controlled by force and have continuous motions that commanded through only three discrete states. The main problem of this mechanism is how to design a real-time controller which is efficient and fast for solving its inverse static problem (ISP). Precisely, a computational intelligence method based on neuro-fuzzy method is suggested to find the optimal training computation, which is measured by the root mean squared error of ISP. The architecture of t-DSMs featuring three-state force pneumatic actuators and six-DOF. For instance, a neuro-fuzzy method for t-DSMs constructs IF-THEN rules from fuzzy relations among inputs and outputs in the training mechanism (inputs: position and force; outputs: three-state). After related model is found in the training phase, the architecture can be used to determine outputs of the network from given inputs with similar accuracy in the testing phase. The paper proposed an architecture which is based on the Neuro-Fuzzy Takagi Sugeno (NFTS) inference scheme with Gaussian membership functions. The structure is with multivariate input and multi- state outputs, such as positions and forces as input NFTS networks and the three-state of the actuators as output networks. The learning of the network uses an extended LMA version with optimal training parameters. The training algorithm needs at least one million iterations with different membership functions; employ around 17% of the input-output correspondences dataset from the known input and output. For training database, the NFTS model generates 124 dataset from the 729 possible dataset. The optimized membership function (M) after one week searching time using optimized search procedure using M from 4 to 15 for the 6-DOF model of 6-ternary DSMs. Regarding model performances for the ISP solution, the NFTS with M=9 features better root mean squared error results compared to the others.
Baca lebih lanjut

6 Baca lebih lajut

TAPPDF.COM  PDF DOWNLOAD IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY SUGENO UNTUK ...

TAPPDF.COM PDF DOWNLOAD IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY SUGENO UNTUK ...

Namun, agar game lebih menarik maka diperlukan sebuah metode yaitu kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan game membuat kualitas interaksi game menjadi lebih baik (Li, Y., P., dan Wyard-Scott, L., 2004). Pada game Ali and The Labirin ini penulis mengimplementasikan algoritma fuzzy sugeno untuk menentukan clue yang ada pada labirin. Fuzzy sugeno digunakan karena diantara ketiga fuzzy yang ada (tsukamoto, mamdani, dan sugeno) fuzzy sugeno menghasilkan nilai output berupa konstanta yang tegas. Sehingga konstanta ini dapat diterapkan langsung pada kasus game yang membutuhkan keputusan yang cepat (Purba, 2013). Clue yang didapat sesuai dengan score yang diperoleh oleh pemain. Dengan adanya game ini diharapkan dapat membantu siswa untuk memahami materi pelajaran dan dapat mengukur sejauh mana pemahaman siswa terhadap materi yang telah dipelajari.
Baca lebih lanjut

101 Baca lebih lajut

Perbandingan Produksi Kopi Optimum Antara Metode Fuzzy – Mamdani dengan Fuzzy – Sugeno (Studi Kasus: PT Sarimakmur Tunggalmandiri)

Perbandingan Produksi Kopi Optimum Antara Metode Fuzzy – Mamdani dengan Fuzzy – Sugeno (Studi Kasus: PT Sarimakmur Tunggalmandiri)

Lampiran Hasil produksi menggunakan metode Fuzzy-Mamdani dan Fuzzy-Sugeno dengan bantuan softwa re matlab 6.1 toolbox fuzzy... Produksi Maret 2012 Mamdani..[r]

12 Baca lebih lajut

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Diantara banyak keuntungan yang didapat menggunakan logika fuzzy, Kapitanova (2012) menyatakan bahwa kelemahan dari menggunakan logika fuzzy adalah ukuran rule-base (basis aturan) fuzzy yang tumbuh secara eksponensial. Sehingga beberapa cara manual dilakukan untuk pemangkasan rule fuzzy. Pemangkasan rule bertujuan menyederhanakan rule (aturan). Beberapa cara yang dilakukan Kapitanova diantarnya memisahkan rule-base berdasarkan nilai suatu variabel dan kesimpulannya, menggabungkan aturan dengan hasil yang sama, dan membuang kombinasi rule yang kemungkinan tidak akan pernah digunakan.
Baca lebih lanjut

4 Baca lebih lajut

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Fuzzy logic can handle problems inability mathematic conventional for nonlinear system model. Fuzzy Sugeno is one of method which frequently used in fuzzy logic. The using of Sugeno method can solve problem in nonlinear system. The shortcoming of fuzzy logic is the increasing of load computing exponentially along with the increasing of variable value and rules in fuzzy logic. Some solution have been investigated by researchers before for decreasing of load computing by decrease a number of rule fuzzy logic. Decreasing a number of rule will impact the lack fuzzy accuracy level. In this research, researcher use C4.5 algorithm as fuzzy rule optimation. Initial rule has 288 rules but after has classified by using C4.5 algorithm, it is converted into 52 rule. After applied in data, accordingly level accuracy convert into 96.97%.
Baca lebih lanjut

16 Baca lebih lajut

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Logika fuzzy dapat mengatasi ketidakmampuan matematika konvensional untuk model sistem nonlinear. Fuzzy Sugeno merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam logika fuzzy. Penggunaan metode Sugeno dapat mengatasi masalah sistem nonlinear. Kelemahan dari logika fuzzy adalah meningkatnya beban komputasi yang bertambah secara eksponensial seiring dengan bertambahnya jumlah variabel dan jumlah aturan dalam logika fuzzy. Beberapa cara telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya untuk mengurangi beban komputasi, diantaranya dengan mengurangi sejumlah aturan dalam logika fuzzy. Mengurangi sejumlah aturan akan berdampak pada tingkat akurasi fuzzy yang berkurang. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan algoritma C4.5 sebagai optimasi rule fuzzy. Aturan awal sejumlah 288 aturan, namun setelah diklasifikasikan menggunakan algoritma C4.5 maka aturan fuzzy menjadi lebih sedikit yaitu sebanyak 52 aturan. Setelah diterapkan didalam data, maka didapat tingkat akurasi menjadi 96,97 %.
Baca lebih lanjut

2 Baca lebih lajut

Welcome to Repositori Universitas Muria Kudus  Repositori Universitas Muria Kudus

Welcome to Repositori Universitas Muria Kudus Repositori Universitas Muria Kudus

Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Optimasi Produksi Barang Dengan Metode Mamdani dan Metode Sugeno.. Universitas Negeri Yogyakarta.[r]

2 Baca lebih lajut

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Dalam pernyataan 1, rekomendasi untuk mengarahkan langsung ditegaskan dengan menegaskan bahwa target adalah depan. Dalam pernyataan 2, rekomendasi untuk mengarahkan langsung ditolak dengan menegaskan bahwa ada hambatan di depan. Dalam pernyataan 3, rekomendasi untuk mengarahkan langsung ditegaskan dengan menyangkal bahwa kendala yang berada di depan. Dalam pernyataan 4, rekomendasi untuk mengarahkan langsung ditolak dengan menyangkal bahwa target adalah depan. Tentu saja, satu set lengkap aturan untuk kemudi untuk target di hadapan rintangan akan membutuhkan aturan lebih daripada di atas. Semua mode penalaran ini dapat diimplementasikan dengan logika fuzzy (Brason & Lilly, 2001).
Baca lebih lanjut

15 Baca lebih lajut

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy

Hosseinzadeh, B., Zareiforoush, H., Adabi, M. E., & Motevali, A. (2011). Development of a Fuzzy Model to Determine the Optimum Shear Strength of Wheat Stem. International Journal of Computer Science and Telecommunications, 2, 56-60.

2 Baca lebih lajut

Show all 3943 documents...

Related subjects