ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

Fuzzy Neural Network Control for Inverted Pendulum

المصدر: مجلة الميدان للدراسات الرياضية والاجتماعية والانسانية
الناشر: جامعة عاشور زيان الجلفة
المؤلف الرئيسي: Daikh, Fatima Zohra (Author)
مؤلفين آخرين: Hamadouche, Mohamed Amine (Co-Author)
المجلد/العدد: مج3, ع9
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: جانفي
الصفحات: 448 - 453
ISSN: 2602-6155
رقم MD: 1072027
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex, EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
بندول المقلوب | الغموض العصبي | نظام الاستدلال الذاتي الغامض المضبوط (STFIS) | وحدة تحكم (STFIS) | Inverted Pendulum | Neurofuzzy | Self Tuning Fuzzy Inference System (STFIS) | STFIS Controller
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: يتناول هذا العمل تطبيق نهج التحكم في الشبكات العصبية المبهمة على البندول المقلوب، والذي حفز الباحثين على استخدامه للتحقق من صحة واختبار قوانين التحكم المطورة نظريا. في البداية يتم تقديم شبكة غامضة العصبية وخاصة نظام ضبط النفس الغامض. (STFIS). ثم يتم تصنيعها STFIS تحكم. في النهاية، نقدم تطبيق قانون الرقابة هذا المخصص البندول المقلوب. مع إجراء بعض عمليات المحاكاة مع اختبارات الصلابة، مما يوضح جدوى استراتيجية التحكم المقترحة. هذا مع تقدم نتائج المحاكاة التي تحتوي على اختبارات المتانة وتحقيقها في بيئة MATLAB.

This work deals with application of Neuro-Fuzzy network control approach to inverted pendulum, which motivated the researchers to use it to validate and test the control laws developed in theory. At the beginning Neuro-fuzzy network and especially Self Tuning Fuzzy Inference System (STFIS) is presented. Then STFIS controller is synthesized. At the end, we present the application of this control law dedicated to inverted pendulum. Some simulations with robustness tests are performed, which demonstrates the feasibility of the proposed control strategy. Results of simulations containing tests of robustness are presented and realized in MATLAB environment.

ISSN: 2602-6155

عناصر مشابهة