research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Artificial Intelligentt Method for Tuning the Output Scaling Factor of a Fuzzy Controller
استخدام طريقة الذكاء الاصطناعي لتنغيم معامل تقييس إخراج المسيطر المُضبّب

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractScaling factor tuning is one of the most used method to enhance the performance of a fuzzy controller. This paper presents two intelligent tuning strategies to tune this factor. In the first strategy, a supervisor fuzzy controller SFC was designed to continuously adjust, on line, the scaling factor of the basic fuzzy controller BFC based on the error and change of error signals. In the second strategy, a neural network NN is used to do this task. Performance of the tuning strategies are compared with corresponding conventional fuzzy controller in terms of several performance measures such as steady state error, settling time, rising time, and peak overshoot. Simulation results show that SFC performance is better. The system implementation and tests are carried out using LabVIEW (V 8.2).

الخلاصةإن عملية تنغيم معامل تقييس الإخراج تعتبر واحدة من أكثر الطرائق استخداماَ لتحسين أداء المسيطر المُضبّب. حيث يقدم هذا البحث آلية استخدام إستراتيجيتين من استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في تنغيم هذا المعامل. تضمنت الإستراتيجية الأولى تصميم مسيطر مُضبّب مشرف لتعديل معامل تقييس الإخراج باستمرار أثناء العمل للمسيطر المُضبّب الرئيس بالاعتماد على إشارتي الخطأ والتغير في الخطأ. أما الإستراتيجية الثانية فتضمنت استخدام خوارزمية الشبكة العصبية للقيام بهذا الغرض. قُورن أداء استراتيجيات التوليف مع أداء المسيطر المُضبّب التقليدي أي عندما تكون قيمة معامل التقييس ثابتة وبالاعتماد على العديد من مقاييس الأداء مثل خطأ حالة الثبوت, زمن الارتفاع, زمن الاستقرار, النسبة المئوية لتجاوز الحد. إذ أثبتت نتائج المحاكاة أن استخدام المسيطر المُضبّب المشرف في عملية التنغيم يكون أفضل. إن تنفيذ تصاميم النظام واختباره نم في بيئة LabVIEW ذي الإصدار 8.2.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2011 (1)