@Article{, title={Study the Robustness of Automatic Voltage Regulator for Synchronous Generator Based on Neuro-Fuzzy Network دراسة متانة منظم الجهدالالي للمولد المتزامن المستند على الشبكات العصبية الضبابية}, author={Abdulrahim Thiab Humod and Yasir Thaier Haider}, journal={Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا}, volume={33}, number={3 Part (A) Engineering}, pages={612-627}, year={2015}, abstract={Modern power systems are complex and non-li¬near and their operating conditions can vary over a wide range, and since neuro - fuzzy networkcan be used as intelligent controllers to control non-li¬near dynamic systems through learning, which can easily accommodate the non-linearity, time dependencies, model uncertainty and external disturbances.ANeuro-Fuzzy model system is proposed as an effective neural network controller model to achieve the desired robust Automatic Voltage Regulator (AVR) for Synchronous Generator (SG) to maintain constant terminal voltage. TheconcernedNeuro-fuzzy controller for AVRis examined on different models of SG andloads. The results show that the Neuro-Fuzzy -controllers have excellent responses for all SG models and loads in the view point of transientresponse and system stability compared with optimal PID controllers tuned by practical swarm optimization.They also show that the margins of robustness for Neuro-Fuzzy -controller aregreater thanPID controller.

انظمة القدرة الكهربائية الحديثة معقّدة ولاخطّية وحالة تشغيلها يمكن أن تتفاوت على مدى عريض، ولكونالشبكات العصبيةالضبابية(Neuro - Fuzzy) يمكن أن تستعمل كمسيطرات ذكية على أنظمة ديناميكية لاخطّية خلال تعليّمها، التي يمكن أن تلائماللاخطية بسهولة، اعتمادها على الزمن، عدم وثوقية النموذج , والإضطرابات الخارجية. تم اقتراح نموذجي النظام العصبي- الضبابيكمسيطر شبكات عصبية فعّال لانجاز منظّم الفولطية الآلي (AVR)المتين المطلوبللمولّد المتزامن (SG) لإبقاء الفولطية الطرفية ثابتة.تم فحصمسيطر الشبكات العصبية الضبابية لمنظّم الفولطية الآلي على نماذج مختلفة من المولّداتالمتزامنة والأحمال.وبينت النتائج ان المسيطرات العصبيةالضبابيةلها استجابة ممتازة لكلّ نماذج المولّدات المتزامنة والاحمالمن وجهة نظرالاستجابة العابرة وإستقرار النظام مقارنةبمسيطرات PID المنغمة بواسطة تقنية الحشد الجزيئي. كما بينت النتائج أيضا بأنّ هوامشالمتانةلمسيطرالشبكات العصبيةالضبابيةأكبر من مسيطر. PID} }