research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Design and Simulation of Proportional-Derivative Controller of A Servo Systems Based on Fuzzy Logic and Hybrid Fuzzy Neural

Author: Laith Ali Abdul-Rahaim
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 243-257
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In the past few years, fuzzy-rule-based modeling has become an active research field because of its good merits in solving complex nonlinear system identification and control problems. A servo system (SS) is a class of a nonlinear position system that needs to be positioned accurately and fastly on a commanded position. The strategy followed in this paper in designing digital controller for such system; first building a neuro-model that represents the open loop servo system. This is accomplished by sufficiently collecting input-output data and used it off-line to build the neural network that will represent the plant for the second design stage. Second design fuzzy controller through NN simulation to reach the required closed –loop behavior. The design technique is based on the adjustment of the scale factors, rule base and membership functions of the controller; it and was accomplished by fine tuning and heuristic corrections linked to the knowledge of the process to be controlled. For the specified plant, there are certain parameters, which produce a well-controlled response.

أصبحت النمذجة المعتمدة على استخدام قواعد البيانات الضبابية (fuzzy rule base ) من المجالات الفعالة وذلك بسبب مميزاتها الجيدة في حل معضلات السيطرة والتعرف على معلمات المنظومة غير خطية. أن منظومة المؤازرة هي نوع من أنواع المنظومات الغير خطية والتي تتطلب السيطرة على خرج المنظومة، الموقع المطلوب بدقة وسرعة عالية. إن الإستراتيجية المعتمدة في هذا البـحث لتصميم المسـيطر الرقمي الضبابي (controller digital fuzzy logic) للسيطرة على منظومة المؤازر تعتمد على اولا": بناء نموذج عصيبي (neuro-model ) والذي يمثل المنظومة المؤازرة المفتوحة (open-loop s.s) ويتطلب ذلك معرفة بيانات الإدخال والإخراج لتلك المنظومة، حيث تستخدم تلك البيانات لبناء شبكة عصيبية منفصلة (off-line) لتمثيل المنظومة (plant) لمرحلة التصميم اللاحقة. ثانيا": تصميم المسيطر الضبابي من خلال التمثيل باستخدام الحاسوب للحصول على الاستجابة المطلوبة للدارة المغلقة ( closed-loop). تعتمد تقنية التصميم على تنظيم عوامل القياس (scale factors) والدوال العضوية (membership functions ) للمسيطر الذي تم بـناءه باستـخدام التنغـيم الدقـيق والتصـحيحات المـؤرخة (heuristic corrections ) المرتبطة بمعرفة النظام المراد السيطرة عليه. ومن الجـدير بالذكر أن لكل منظومة هنـاك معلمات خاصة تحقق الاستجابة المطلوبة.


Article
Design and Simulation of Proportional-Derivative Controller of A Servo Systems Based on Fuzzy Logic and Hybrid Fuzzy Neural

Author: Laith Ali Abdul-Rahaim
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 243-257
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In the past few years, fuzzy-rule-based modeling has become an active research field because of its good merits in solving complex nonlinear system identification and control problems. A servo system (SS) is a class of a nonlinear position system that needs to be positioned accurately and fastly on a commanded position. The strategy followed in this paper in designing digital controller for such system; first building a neuro-model that represents the open loop servo system. This is accomplished by sufficiently collecting input-output data and used it off-line to build the neural network that will represent the plant for the second design stage. Second design fuzzy controller through NN simulation to reach the required closed –loop behavior. The design technique is based on the adjustment of the scale factors, rule base and membership functions of the controller; it and was accomplished by fine tuning and heuristic corrections linked to the knowledge of the process to be controlled. For the specified plant, there are certain parameters, which produce a well-controlled response

أصبحت النمذجة المعتمدة على استخدام قواعد البيانات الضبابية (fuzzy rule base ) من المجالات الفعالة وذلك بسبب مميزاتها الجيدة في حل معضلات السيطرة والتعرف على معلمات المنظومة غير خطية. أن منظومة المؤازرة هي نوع من أنواع المنظومات الغير خطية والتي تتطلب السيطرة على خرج المنظومة، الموقع المطلوب بدقة وسرعة عالية. إن الإستراتيجية المعتمدة في هذا البـحث لتصميم المسـيطر الرقمي الضبابي (controller digital fuzzy logic) للسيطرة على منظومة المؤازر تعتمد على اولا": بناء نموذج عصيبي (neuro-model ) والذي يمثل المنظومة المؤازرة المفتوحة (open-loop s.s) ويتطلب ذلك معرفة بيانات الإدخال والإخراج لتلك المنظومة، حيث تستخدم تلك البيانات لبناء شبكة عصيبية منفصلة (off-line) لتمثيل المنظومة (plant) لمرحلة التصميم اللاحقة. ثانيا": تصميم المسيطر الضبابي من خلال التمثيل باستخدام الحاسوب للحصول على الاستجابة المطلوبة للدارة المغلقة ( closed-loop). تعتمد تقنية التصميم على تنظيم عوامل القياس (scale factors) والدوال العضوية (membership functions ) للمسيطر الذي تم بـناءه باستـخدام التنغـيم الدقـيق والتصـحيحات المـؤرخة (heuristic corrections ) المرتبطة بمعرفة النظام المراد السيطرة عليه. ومن الجـدير بالذكر أن لكل منظومة هنـاك معلمات خاصة تحقق الاستجابة المطلوبة.


Article
Internal Model Control Using a Self-Recurrent Wavelet Neural Network Trained by an Artificial Immune Technique for Nonlinear Systems

Authors: Omer F. Lutfy --- Rand A. Majeed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2018 Volume: 36 Issue: 7 Part (A) Engineering Pages: 784-791
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a Self-Recurrent Wavelet Neural Network (SRWNN)-based Internal Model Control (IMC) for nonlinear systems. As the internal model, a Nonlinear Autoregressive Moving Average (NARMA-L2) is employed for obtaining a forward system model. Then, this model is directly used to formulate the control law. The proposed SRWNN-based IMC is an enhanced version of a previously published Wavelet Neural Network (WNN)-based IMC scheme. Particularly, the enhancement was attained by considering three modifications, which include the use of an initialization phase for the parameters of the wavelon layer, the utilization of self-feedback connections in the wavelon layer, and the exploitation of RASP1 as the mother wavelet function. The modified Micro Artificial Immune System (modified Micro-AIS) is employed as the training method. From the simulation results, the efficiency of the suggested methodology have been proved concerning control precision and disturbance rejection ability. Moreover, the superiority of the SRWNN over the WNN and the Multilayer Perceptron (MLP) as the IMC controllers has been confirmed from a comparative study. Furthermore, the modified Micro-AIS has accomplished better results compared to the Genetic Algorithm (GA) concerning control precision.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2018 (1)

2012 (2)