ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







التحكم الموائم بشكل مباشر للنظم غير الخطية باستخدام الشبكات العصبية مع تطبيقها على نظام تحكم بالحرارة

المصدر: مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات
الناشر: جامعة الملك سعود
المؤلف الرئيسي: حجار، رمضان (مؤلف)
المجلد/العدد: مج 19
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2007
الصفحات: 75 - 94
ISSN: 1319-1578
رقم MD: 203801
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03325nam a22002177a 4500
001 0679616
041 |a ara 
044 |b السعودية 
100 |9 208245  |a حجار، رمضان  |e مؤلف 
245 |a التحكم الموائم بشكل مباشر للنظم غير الخطية باستخدام الشبكات العصبية مع تطبيقها على نظام تحكم بالحرارة 
260 |b جامعة الملك سعود  |c 2007 
300 |a 75 - 94 
336 |a بحوث ومقالات 
500 |a ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية  
520 |a رغم أن النموذج العكسي للمتحكمات العصبية قد أظهر إمكانيات كثيرة في فرع نظم التحكم غير الخطية وغير التقليدية، فإن حساسيتها لتغيرات العامل و/أو العاملات غير المؤكدة عادة لا تشجع على تطبيقاتها في الصناعة، وبالفعل، فعندما يكون النظام التحكم به عرضة لتغيرات العامل أو المعاملات غير المؤكدة فإن أداء الملاحقة يكون غير مقبولا. ولتفادي هذه المشكلة تم إضافة نظام عكسي إلى دارة التحكم وإجراء تحديث مباشر للأوزان. وقد أظهرت المحاكاة المنفذة صلابة خوارزمية التحكم. إضافة إلى ذلك فإن النموذج الموائم العصبي للتحكم قد تم تطبيقه على نظام تحكم بالحرارة. وتم الحصول على أداء جيد للملاحقة في مجموعة متنوعة من النقاط تنظيم الحرارة. علما إن التغييرات الكبيرة للمعامل والاضطرابات لم تؤد إلى إظهار أية آثار على أداء الملاحقة بسبب التعويض بشكل مباشر.  |b Although the neural inverse model controllers have demonstrated high potential in the non- conventional branch of non-linear control, their sensitivity to parameter variations and/or parameter uncertainties usually discourage their applications in industry. Indeed, when the controlled system is subject to parameter variations or uncertainties, unsatisfactory tracking performances are obtained. To overcome this problem, a neural inverse model is added to the control scheme and an online update of the weights is provided. Simulations have been carried out to show the robustness of this control algorithm. Moreover, this adaptive neural inverse model controller is implemented on a temperature control system. Good tracking performances are obtained for different set points regulation. The large parameter variations and disturbances have no effect on the tracking performance since they have been compensated online. 
653 |a نظم التحكم  |a علوم الحاسوب  |a الشبكات العصبية  |a النظم غير الخطية  |a هندسة الحاسوب  |a الخوارزميات 
773 |c 001  |e Journal of King Saud University (Computer and Information Sciences)  |l 000  |m  مج 19  |o 0584  |s مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات  |v 019  |x 1319-1578 
856 |u 0584-019-000-001.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a science 
999 |c 203801  |d 203801