scholarly journals Position Control of 1-DOF High-Precision Rotary Table using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Controller

2019 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
Author(s):  
Hendri Maja Saputra ◽  
Abdurrahman Nurhakim ◽  
Sapdo Utomo
Keyword(s):  
High Precision ◽  
Fuzzy Inference System ◽  
Closed Loop ◽  
Position Control ◽  
Fuzzy Inference ◽  
Rotary Table ◽  
Closed Loop System ◽  
Inference System ◽  
Neuro Fuzzy ◽  
Inertial Torque

Research of position control of 1-DOF high-precision rotary table using adaptive Neuro-Fuzzy inference system (ANFIS) controller has been done. In the closed-loop system without a controller, the response was oscillating and pounding caused by inertial torque. It because a rotary table receives a considerable load. Based on this, the ANFIS controller is needed to eliminate oscillations and compensate for the inertia. The result shows that there was no oscillation or overshoot with the steady-state error value of 2.27% for the reference angle of 45°, valued at 0.10% reference angle of 180°, and valued at 0% reference angle of 360°. The result proves that ANFIS controllers can eliminate oscillations with and compensate for inertia.

scholarly journals Performance Analysis of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Control for MEMS Navigation System

2014 ◽  
Vol 2014 ◽  
pp. 1-7 ◽  
Author(s):  
Ling Zhang ◽  
Jianye Liu ◽  
Jizhou Lai ◽  
Zhi Xiong
Keyword(s):  
Fuzzy Control ◽  
High Precision ◽  
Navigation System ◽  
Fuzzy Inference System ◽  
Fuzzy Inference ◽  
Inertial Sensors ◽  
Inertial Sensor ◽  
Low Cost ◽  
Inference System ◽  
Neuro Fuzzy

Characterized by small volume, low cost, and low power, MEMS inertial sensors are widely concerned and applied in navigation research, environmental monitoring, military, and so on. Notably in indoor and pedestrian navigation, its easily portable feature seems particularly indispensable and important. However, MEMS inertial sensor has inborn low precision and is impressionable and sometimes goes against accurate navigation or even becomes seriously unstable when working for a period of time and the initial alignment and calibration are invalid. A thought of adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) is relied on, and an assistive control modulated method is presented in this paper, which is newly designed to improve the inertial sensor performance by black box control and inference. The repeatability and long-time tendency of the MEMS sensors are tested and analyzed by ALLAN method. The parameters of ANFIS models are trained using reasonable fuzzy control strategy, with high-precision navigation system for reference as well as MEMS sensor property. The MEMS error nonlinearity is measured and modulated through the peculiarity of the fuzzy control convergence, to enhance the MEMS function and the whole MEMS system property. Performance of the proposed model has been experimentally verified using low-cost MEMS inertial sensors, and the MEMS output error is well compensated. The test results indicate that ANFIS system trained by high-precision navigation system can efficiently provide corrections to MEMS output and meet the requirement on navigation performance.

Modeling Permanent Magnet Synchronous Motor System in Electrical Automation Engineering Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

2013 ◽  
Vol 676 ◽  
pp. 297-301 ◽  
Author(s):  
Hui Ying Zhang
Keyword(s):  
Permanent Magnet ◽  
Fuzzy Inference System ◽  
Position Control ◽  
Fuzzy Inference ◽  
Permanent Magnet Synchronous Motor ◽  
Synchronous Motor ◽  
Modeling Method ◽  
Swarm Optimization ◽  
Inference System ◽  
Neuro Fuzzy

This paper proposes a novel modeling method for permanent magnet synchronous motor (PMSM) system in electrical automation engineering based on adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS). Meanwhile the microhabitat particle swarm optimization (MPSO) was used for training the parameters of ANFIS. The proposed modeling method for PMSM system can help in speed and position control. The proposed ANFIS and MPSO based modeling method has been successfully applied to PMSM control system.

Aplikasi Peramalan Kebutuhan Beban Listrik Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

2017 ◽  
Vol 3 (1) ◽  
pp. 36-48
Author(s):  
Erwan Ahmad Ardiansyah ◽  
Rina Mardiati ◽  
Afaf Fadhil
Keyword(s):  
Fuzzy Inference System ◽  
Fuzzy Inference ◽  
Inference System ◽  
Neuro Fuzzy

Prakiraan atau peramalan beban listrik dibutuhkan dalam menentukan jumlah listrik yang dihasilkan. Ini menentukan  agar tidak terjadi beban berlebih yang menyebabkan pemborosan atau kekurangan beban listrik yang mengakibatkan krisis listrik di konsumen. Oleh karena itu di butuhkan prakiraan atau peramalan yang tepat untuk menghasilkan energi listrik. Teknologi softcomputing dapat digunakan  sebagai metode alternatif untuk prediksi beban litrik jangka pendek salah satunya dengan metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System pada penelitian tugas akhir ini. Data yang di dapat untuk mendukung penelitian ini adalah data dari APD PLN JAWA BARAT yang berisikan laporan data beban puncak bulanan penyulang area gardu induk majalaya dari januari 2011 sampai desember 2014 sebagai data acuan dan data aktual januari-desember 2015. Data kemudian dilatih menggunakan metode ANFIS pada software MATLAB versi b2010. Dari data hasil pelatihan data ANFIS kemudian dilakukan perbandingan dengan data aktual dan data metode regresi meliputi perbandingan anfis-aktual, regresi-aktual dan perbandingan anfis-regresi-aktual. Dari perbandingan disimpulkan bahwa data metode anfis lebih mendekati data aktual dengan rata-rata 1,4%, menunjukan prediksi ANFIS dapat menjadi referensi untuk peramalan beban listrik dimasa depan.

PENGEMBANGAN SISTEM MANAJEMEN PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN MUTU KEPEGAWAIAN DINAS PENDIDIKAN REMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM)

2020 ◽  
Vol 12 (1) ◽  
pp. 6-17
Author(s):  
Angga debby frayudha ◽  
Aris Yulianto ◽  
Fatmawatul Qomariyah
Keyword(s):  
Fuzzy Inference System ◽  
Industry 4.0 ◽  
Fuzzy Inference ◽  
System Model ◽  
Inference System ◽  
Neuro Fuzzy

Di era revolusi industry 4.0 terdapat banyak sekali kemudahan yang diberikan teknologi kepada manusia. Tentu ini akan menjadi baik apabila manusia mampu memanfaatkan hal tersebut dengan baik pula. Namun disisi lain juga bisa mengakibatkan dampak negative terhadap manusia, misalnya dengan adanya internet bisa mengakibatkan manusia melakukan penipuan di media social. Selain itu dengan canggihnya teknologi dapat menjadikan manusia menjadi malas yang bisa berimbas menurunnya kualitas sumber daya manusia. Maka dari itu untuk menghadapi hal ini perlu menyiapkan pendidikan yang baik.Pendidikan akan berjalan baik apabila lembaga yang mengurusnya berkompeten dalam melakukan tugasnya .Penulis coba memberikan ide untuk memprediksi kinerja pegawai Dinas Pendidikan Kabupaten Rembang menggunakan mentode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) guna untuk membantu lembaga tersebut menyeleksi maupun menilai kinerja karyawan demi meningkatkan kualitas dari segi sumber daya manusia. ANFIS merupakan jaringan adaptif yang berbasis pada sistem kesimpulan fuzzy (fuzzy inference system). Model penilaian kinerja pegawai di Dinas Pendidikan Kabupaten Rembang dengan menggunakan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) menghasilkan penilaian  yang lebih baik dan akurat.  Hasil pengujian metode tersebut memiliki nilai akurasi 65%. Dengan metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) dapat memprediksi kinerja karyawan sebagai salah satu pengambilan keputusan terhadap kinerja pegawai. Selain itu nantinya system penlaian kinerja pegawai akan lebih tertata dan efisien.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document