Fulltext

Design of New Hybrid Neural Structure for Modeling and Controlling Nonlinear Systems

تصميم هيكل عصبي هجين جديد لنمذجة والسيطرة المنظومات اللاخطية

Ahmed Sabah Al-Araji احمد صباح الاعرجي --- Shaymaa Jafe'erAl-Zangana شيماء جعفرالزنكنه

Journal of Engineering مجلة الهندسة
ISSN: 17264073 25203339 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 2 Pages: 116-135
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

This paper proposes a new structure of the hybrid neural controller based on the identification model for nonlinear systems. The goal of this work is to employ the structure of the Modified Elman Neural Network (MENN) model into the NARMA-L2 structure instead of Multi-Layer Perceptron (MLP) model in order to construct a new hybrid neural structure that can be used as an identifier model and a nonlinear controller for the SISO linear or nonlinear systems. Weight parameters of the hybrid neural structure with its serial-parallel configuration are adapted by using the Back propagation learning algorithm. The ability of the proposed hybrid neural structure for nonlinear system has achieved a fast learning with minimum number of epoch, minimum number of neurons in the hybrid network, high accuracy in the output without oscillation response as well as useful model for a one step ahead prediction controller for the nonlinear CSTR system that is used in the MATLAB simulation.

أن هذا البحث يقترح هيكل جديد لمسيطر عصبي هجين مبنيا على أساس النموذج التعريفي للمنظومات اللاخطية. ان الهدف من هذا العمل هو توظيف هيكل النموذج الشبكة العصبية ايلمن المعدلةMENN في هيكل NARMA-L2 بدلا من نموذج تعدد الطبقات بيرسبترون MLP لكي يكون هيكل عصبي هجين جديد والذي يمكن استخدامه كنموذج معرف ومسيطر لاخطي للمنظومات الخطية و اللاخطية. ان أوزان العناصر لهيكل العصبي الهجين مع هيكل التوالي-التوازي قد تكيف باستخدام خوارزمية التعلم الانتشار العكسي. ان امكانية هذا الهيكل العصبية الهجين المقترح للمنظومات اللاخطية قد حقق سرعة تعلم مع اقل عدد من دورات التعلم وكذلك اقل عدد للعقد الشبكة العصبية الهجينة مع دقة عالية في الإخراج وبدون تذبذب الاستجابة إضافة الى ذلك استخدام النموذج كمسيطر تنبوئي لخطوة واحدة لنظام اللاخطية لخزان مفاعل مستمر الإثارة الذي استخدم في الحقيبة البرمجية ماتلاب. الكلمات الرئيسية: نموذج NARMA-L2, الشبكة العصبية MLP , الشبكة العصبية MENN , خوارزمية الانتشار

Keywords

NARMA-L2Model --- MLP neural Network --- Modified Elman Neural Network --- Back Propagation Algorithm --- Nonlinear CSTR System. --- نموذج NARMA-L2 --- الشبكة العصبية MLP --- الشبكة العصبية MENN --- خوارزمية الانتشار العكسي --- النظام اللاخطية CSTR