research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Model Reference Adaptive Control based on a Self-Recurrent Wavelet Neural Network Utilizing Micro Artificial Immune Systems
نظام سيطرة متكيف ذو موديل مرجعي مبني على شبكة عصبية مويجية ذاتية التكرار باستخدام أنظمة المناعة الصناعية الدقيقة

Authors: Maryam Hassan Dawood مريم حسن داود --- Omar Farouq Lutfy عمر فاروق لطفي
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 2 Pages: 107-122
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an intelligent model reference adaptive control (MRAC) utilizing a self-recurrent wavelet neural network (SRWNN) to control nonlinear systems. The proposed SRWNN is an improved version of a previously reported wavelet neural network (WNN). In particular, this improvement was achieved by adopting two modifications to the original WNN structure. These modifications include, firstly, the utilization of a specific initialization phase to improve the convergence to the optimal weight values, and secondly, the inclusion of self-feedback weights to the wavelons of the wavelet layer. Furthermore, an on-line training procedure was proposed to enhance the control performance of the SRWNN-based MRAC. As the training method, the recently developed modified micro artificial immune system (MMAIS) was used to optimize the parameters of the SRWNN. The effectiveness of this control approach was demonstrated by controlling several nonlinear dynamical systems. For each of these systems, several evaluation tests were conducted, including control performance tests, robustness tests, and generalization tests. From these tests, the SRWNN-based MRAC has exhibited its effectiveness regarding accurate control, disturbance rejection, and generalization ability. In addition, a comparative study was made with other related controllers, namely the original WNN, the artificial neural network (ANN), and the modified recurrent network (MRN). The results of these comparison tests indicated the superiority of the SRWNN controller over the other related controllers.

يقدم هذا البحث نظام سيطرة متكيفا ذا موديل مرجعي ذكي باستخدام شبكة عصبية مويجية ذاتية التكرار للسيطرة على الأنظمة اللاخطية. الشبكة المقترحة هي نسخة محسنة لشبكة عصبية مويجية منشورة سابقا. وبالتحديد, هذا التحسين تم انجازه بتبني تعديلين على هيكل الشبكة الاصلي. وهذان التعديلات يتضمنان أولا استخدام مرحلة محددة لتوليد الأوزان لتحسين الاقتراب نحو قيم الأوزان المثلى, وثانيا تضمين أوزان ذاتية الإشارة العائدة لمويجات الطبقة المويجية. فضلا عن ذلك, تم اقتراح طريقة تعليم انية لتحسين أداء نظام السيطرة المقترح. وبوصفها طريقة تعليم, تم استخدام نظام المناعة الصناعي الدقيق المعدل والذي طور حديثا لايجاد القيم المثلى لمعاملات الشبكة المستخدمة. وقد تم عرض كفائة الطريقة المستخدة بالسيطرة على عدة انظمة ديناميكية لاخطية. وقد تم اعتماد عدة اختبارات تقييم لكل نظام مسيطر عليه وهذه الاختبارات تتضمن اختبارات اداء السيطرة و اختبارات المتانة واختبارات التعميم. ومن هذه الاختبارات اظهر النظام المقترح كفائته من حيث دقة السيطرة و رفض المؤثرات الخارجية وقابلية التعميم. بالاضافة لهذه الإختبارات, تم اجراء دراسة مقارنة مع مسيطرات اخرى ذات صلة وبالتحديد الشبكة العصبية المويجية الأصلية و الشبكة العصبية الصناعية والشبكة التكرارية المعدلة. وقد اظهرت نتائج هذه الدراسة تفوق المسيطر المقترح على المسيطرات الأخرى.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)