research centers


Search results: Found 13

Listing 1 - 10 of 13 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Modified On-Line RLS Identification for Condition Monitoring †

Authors: Dr. Mazin Z. Othman1 --- Shaima B. Ayoob2
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2014 Volume: 14 Issue: 3 Pages: 52-58
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract – The Recursive Least Squares (RLS) is usually utilized in controlapplications as in self-tuning strategy to estimate the plant discrete-time transferfunction. Furthermore, it can be used as a tool to continuously monitoring the operatingcondition of the plant under control. However, in such applications, the RLS should bealways in a “wake up” state so that it can estimate, in a few sampling time, the planttransfer function after any abrupt change in its dynamic.In this work, two modifications to the standard RLS are presented. The firstmodification is called the “switching forgetting factor” while the other is called the”resetting covariance matrix”. The two modifications are applied, under LabVIEWenvironment, on-line to estimate the proper transfer function of a DC motor as anexample to show their capabilities to monitor the motor operation. It is found that withthese modifications, the RLS can estimate the plant transfer function much faster incomparison to the standard RLS algorithm.


Article
IDENTIFICATION, FUZZY CONTROLLER FOR ELECTRICAL DISCHARGE MACHINE SERVO SYSTEM

Author: Shuruq Abd Al-Meer
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2018 Volume: 9 Issue: 4 Pages: 88-98
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper utilizes a system identification to model EDM using Arduino and fuzzy controller. System identification is a useful tool for identifying the model depending on the input and output data of the controller. However, derivation of modeling process from first principles is often difficult due to its complexity. The proposed method is used for identifying the mathematical model of EDM from the real time experimental data from gather data from the systemy feeding the DC motor sine sweep or white noise inputs. The model identification of EDM servo system was conducted by using MATLAB/Simulink program and after that the obtained transfer function for the system. The proposed controller has been applied by using FLC .The results showed that the controller can work well with a quick response, no overshoot output and high control precision.


Article
System Identification Algorithm for Systems with Interval Coefficients

Author: Mustaffa Mohammed Basil
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 2 Pages: 239-246
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research a new system identification algorithm is presented for obtaining an optimal set of mathematical models for system with perturbed coefficients, then this algorithm is applied practically by an “On Line System Identification Circuit”, based on real time speed response data of a permanent magnet DC motor. Such set of mathematical models represents the physical plant against all variation which may exist in its parameters, and forms a strong mathematical foundation for stability and performance analysis in control theory problems.

في هذا البحث تم تقديم طريقة جديدة لتعريف الأنظمة من أجل الحصول على المجموعة المثلى للنماذج الرياضية للأنظمة التي تحتوي على معاملات غير ثابتة. تم تطبيق هذه الطريقة عمليا عن طريق منظومة لتعريف الأنظمة تعتمد على القراءات العملية للاستجابة الزمنية لسرعة المحرك التيار المستمر ذي المغناطيس الثابت. هذه المجموعة من النماذج الرياضية سوف تقوم بتمثيل الأنظمة الفيزياوية على الرغم من جميع التغييرات التي يمكن ان تحصل في معاملاتها العددية, و سوف تقوم بتكوين قاعدة رياضية قوية لمعالجة الأستقرارية و الأداء في منظومات السيطرة.


Article
Comparison of Four Neural Network Learning Methods Based on Genetic Algorithm for Non-linear Dynamic Systems Identification
مقارنة تدريب اربعة شبكات عصبية مبنية على GA في مطابقة الانظمة الديناميكية غير الخطية

Author: Dr. Rafid Ahmed Khalil د. رافد أحمد خليل
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 122-132
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract Non-linear dynamical systems are difficult to control due to the model uncertainties and external disturbances that may occur in these systems. This paper addresses the problem of identification using dynamic neural networks (DNNs) based on genetic algorithm (GA) for nonlinear dynamic systems. Four different dynamic neural networks are used for identification of the same nonlinear dynamic system, using the genetic algorithm (GA) to train the Layer-Recurrent Network (LRN), Focused Time-Delay Neural Network (FTDNN), the Elman Network, and Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous inputs (NARX). The simulation results show the generalization ability of the four dynamic neural networks which provide the high precision of model of the nonlinear dynamic system. Also this paper illustrates the advantages and disadvantages of the different dynamic neural networks trained by GA.Keywords: Dynamic Neural Networks, Nonlinear system identification, genetic algorithm.

ملخص من الصعب التحكم في الانظمة الديناميكية الغير خطية بسبب عدم وضوح النموذج (model) والتاثيرات السلبية الخارجية التي تؤثر على هذه الانظمة. هذا البحث يناقش مسالة مطابقة (Identification) للانظمة الغير خطية الديناميكية باستخدام الشبكات العصبية الديناميكية DNNs والمبنية على الخوارزمية الجينية (GA) .استخدمت اربعة شبكات عصبية هي شبكة LRN,شبكة FTDNN ,شبكة Elman ,وشبكة NARX. نتائج المحاكات وضحت التعميم التي تمتلكها الشبكات العصبية الديناميكية المستخدمة.بالاضافة الى الدقة العالية في نمذجة او تطابق النظام الديناميكي الغير خطي.ايضا وضح هذا البحث مزايا ومساوئ الشبكات العصبية الديناميكية الاربعة باستخدام طريقة التدريب المبنية على الخوارزمية الجينية (GA).


Article
Gsm Encryption Algorithm Emulation Using Neuro-Identifire

Author: Mahmood Khalel Ibrahem Al Ubaidy
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2012 Volume: 15 Issue: 3 Pages: 203-210
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

The security model of the Global System for Mobile Communication (GSM) relies on security through obscurity (STO). The later is a controversial principal in security engineering based on the premise that security of an element or function can ensure security of the whole product. STO assumption breaks one of the basic requirements of cryptographic system (Kerckhoff’s assumption), which states that the security of the cryptographic system should lies solely on the key, and the algorithm should be assumed as publicly available. In this research, security through obscurity, Kerckhoff’s assumption and GSM encryption algorithm (A5) will be discussed. The target unknown encryption algorithm (A5) is constructed using a black-box approach with neuro-identifier and a set of input and output data only. The constructed algorithm then is tested and compared with actual unknown algorithm. The experimental results of the research demonstrate nearly complete similarities between both algorithms, which prove that a GSM security model cannot be secure through obscuring algorithms

تعتمد خوارزمية التشفير في نظم الاتصالات للاجهزة المحمولة على مبدأ سرية الغموض عن طريق حجب الخوارزمية عن المستخدمين، وهذا المبدأ مناقض لفرضية (كيرشوف) في مبادئ نظم التشفير الذي ينص على ان تعتمد سرية التشفير على المفتاح بشكل أساسي وان تكون الخوارزمية معلنة للعموم لاتاحة الفرصة للباحثين في تطوير الخوارزمية وكشف عيوبها. في هذا البحث تم استعراض فرضية (كيرشوف) وخوارزمية نظم الاتصالات المتنقلة (A5) والمميز العصبي الاصطناعي المستخدم في البحث لاثبات امكانية بناء خوارزمية مماثلة للخوارزمية المجهولة. يفترض البحث ان خوارزمية نظم الاتصالات المتنقلة هي خوارزمية مجهولة لاعتمادها على مبدأ سرية الغموض ولدينا مجموعة من المدخلات والمخرجات فقط تم جمعها من منظومة الاتصالات. تم استخدام المميز العصبي الاصطناعي لبناء خوارزمية مشابهة يمكنها ان تحل محل الخوارزمية المجهولة، وبذلك تم اثبات بان مبدأ سرية الغموض هو مبدأ لايصلح استخدامه في منظومات التشفير.


Article
Using Geno-Iterative Approach to Identify Weiner and Hammerstein Models

Author: Ali H. Hasan
Journal: University of Thi-Qar Journal for Engineering Sciences مجلة جامعة ذي قار للعلوم الهندسية ISSN: 26645564/26645572 Year: 2010 Volume: 1 Issue: 2 Pages: 98-115
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a novel method for identification of the Weiner and Hammersteinmodels and the model's parameters by the application of genetic algorithm optimizationmethod and an iterative search through a lock up Table. The coefficient values of both linearand nonlinear parts are estimated by the GA while the type of nonlinearity and degree ofdelay of the linear part are determined by the iterative search through the lock up Table. Thesimulation results show the effectiveness and ability of the proposed algorithm foridentification and realization of the Weiner and Hammerstein models that describe the realsystem.


Article
DYNAMIC SYSTEM IDENTIFICATION USING TIME-DELAY FEEDFORWARD NEURAL NETWORKS: APPLICATION TO DC MOTOR
تعريف الأنظمة الحركية باستخدام الشبكات العصبية الأمامية ذات التأخير الزمني:تطبيقها على محرك التيار المستمر

Author: Ali Khudhair Mutlag علي خضير مطلك
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2010 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 65-79
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The universal function approximation capabilities of multilayer feedforward neural networks make it a popular choice for modeling dynamic systems. In this paper, identification of dynamic system using time-delay feedforward neural networks with application to DC motor as a case study has been developed. The developed neural network model is a three layer network with nonlinear (sigmoid) activation functions in the hidden layer and linear output layer with input-output delays. Simulation results showed that the neural networks are promising tool for dynamic system identification.

إن قدرة الشبكات العصبية الأمامية المتعددة الطبقات على التقريب العام للدوال جعلها خيار شائع لنمذجة الأنظمة الحركية. في هذا البحث, نمذجة الأنظمة الحركية باستخدام الشبكات العصبية الأمامية ذات التأخير الزمني تمت دراستها وعرضها مع تطبيقها على محرك DC كحالة دراسة. نموذج الشبكة العصبية الذي تم تصميمه في هذا البحث مؤلف من ثلاث طبقات حيث إن الطبقة الخفية تمتلك دالة لا خطية (sigmoid) و طبقة الإخراج لها دالة خطية مع وجود تأخير بين طبقة الإدخال والإخراج. نتائج المحاكاة بينت أن الشبكات العصبية أداة يمكن الاعتماد عليها في نمذجة الأنظمة الحركية.


Article
ANFIS Modelling of Flexible Plate Structure

Authors: A. A. M. Al-Khafaji --- Al-Khafaji --- I. Z. Mat Darus --- M. F. Jamid
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 78-82
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presented an investigation into the performance of system identification using anAdaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) technique for the dynamic modelling of a twodimensionalflexible plate structure. It is confirmed experimentally, using National Instrumentation(NI) Data Acquisition System (DAQ) and flexible plate test rig that ANFIS can be effectively used formodelling the system with highly accurate results. The accuracy of the modelling results isdemonstrated through validation tests including training and test validation and correlation tests.


Article
System Identification of Non-Linear System Using Gentic Algorithm for Development of Active Vibration Control Algorithm
تميز النظام غير الخطي باستخدام الخوارزمية الجينية لتطوير خوارزمية السيطرة للاهتزاز الفعال

Authors: Fadhil Yousif Mohammed یاسین یوسف محمود --- Yasin Yousif Mohammed یاسین یوسف محمود --- Hussein Ali Hussein حسین علي حسین
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2012 Issue: 18 Pages: 51-72
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

This work presented parametric linear estimation techniques for dynamicmodelling of an extremely nonlinear flexible plate system for thedevelopment of active vibration control. In this research, a simulation studyusing Finite Difference method (FDM) was developed to create the vibrationdata of flexible rectangular plate structure with all edges clamped (C-C-C-C)boundary conditions. A finite duration step input force was then applied toexcite the system at excitation point and the dynamic responses of thesystem at detection and observation points were investigated. Anautoregressive with exogenous inputs (ARX) model with the order of 10 wasproposed as a suitable model and the corresponding parameters werepredicted using Genetic Algorithm (GA). The algorithm attained a suitablemean square error of 0.00028 in the 117th generation. Finally, the validityof the obtained model was investigated using prediction and statisticalmeasurements. The parametric identification algorithm thus developed formsa suitable platform for the development of an active vibration controlstrategy for vibration suppression in the future work.

هذا البحث يعرض طريقة تخمين خطية للتمثيل الحركي لنظام صفيحة مرنة لاخطية لغرض تطوير سيطرة اهتزازات فعالة. أن البحث يمثل دراسة محاكاة باستخدام طريقة الفرو قات المحددة طورت لتوليد قيم الاهتزاز لصفيحة مستطيلة مرنة مثبتة بجميع الاتجاهات. أن القوة الداخلة هي عبارة عن دالة خطوة محددة سلطت لإثارة النظام عند نقطة الإثارة و الاستجابة الحركية للنظام عند نقطة الكشف والملاحظة قد تم ملاحظتها. أن نموذج ARXبرتبة 10 قد اقترح كأنسب نموذج وقد تم استنتاج متغيراته باستخدام الخوارزمية الجينية. أن الخوارزمية الجينية قد وصلت إلى معدل مربع خطأ يساوي 0.00028 عند الجيل 117. وأخيرا أن صحة النموذج المتحصل عليه قد تم فحصها باستخدام قياسات تخمينيه و إحصائية. أن خوارزمية تعريف المتغيرات تمثل سطح مناسب لتطوير إستراتيجية سيطرة اهتزازات لتخمد الاهتزاز في العمل المستقبلي.


Article
An Improved Micro Artificial Immune Algorithm Utilizing Employed Honey Bees for the Identification of Nonlinear Systems

Author: Omar Farouq Lutfy
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2016 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 69-83
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract – This paper presents an improved micro artificial immune (IMAI) algorithm utilizing basic concepts from swarm intelligence. In particular, to enhance the searching capability of the recently developed micro artificial immune system (Micro-AIS) algorithm, employed honey bees are recruited to provide high-quality antibodies for the working population of the IMAI algorithm. The proposed algorithm is used to find the optimal kernel values for the Volterra series model to identify nonlinear systems. To demonstrate the efficiency of the proposed method, three different types of nonlinear systems are considered, including a highly nonlinear rational system, a heat exchanger, and a continuous stirred tank reactor (CSTR). For all these systems, the IMAI algorithm has achieved accurate modelling results and fast convergence rates. Moreover, a comparative study was conducted with other optimization methods, namely the original Micro-AIS algorithm, the improved particle swarm optimization (IPSO), the real-coded genetic algorithm (GA), the least mean squares (LMS), the least mean p-norm (LMP), and the least mean absolute deviation (LMAD). From this comparative study, the proposed IMAI algorithm has achieved the best modelling performance compared to the other methods.

Listing 1 - 10 of 13 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (13)


Language

English (11)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (1)

2016 (1)

2014 (1)

2012 (4)

More...