Artificial intelligentt method for tuning the output scaling factor of a fuzzy controller
العناوين الأخرى
استخدام طريقة الذكاء الاصطناعي لتنغيم معامل تقييس إخراج المسيطر المضبب
المؤلفون المشاركون
Ali, Fakhr al-Din Hamid
Husayn, Muhammad Mahmud
Ismail, Sinan Muhammad Bashir
المصدر
al-Rafidain Engineering Journal
العدد
المجلد 19، العدد 5 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2011)، ص ص. 40-52، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-10-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
- الذكاء الاصطناعي
- الحوسبة
- أساليب المحاكاة
- معالجة البيانات
- الآلات المنطقية
- الشبكات العصبية(الحاسبات الإلكترونية)
- هندسة الإلكترونيات الحيوية
الملخص AR
إن عملية تنغيم معامل تقييس الإخراج تعتبر واحدة من أكثر الطرائق استخداما لتحسين أداء المسيطر المضبب.
حيث يقدم هذا البحث آلية استخدام إستراتيجيتين من استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في تنغيم هذا المعامل.
تضمنت الإستراتيجية الأولى تصميم مسيطر مضبب مشرف لتعديل معامل تقييس الإخراج باستمرار أثناء العمل للمسيطر المضبب الرئيس بالاعتماد على إشارتي الخطأ و التغير في الخطأ.
أما الإستراتيجية الثانية فتضمنت استخدام خوارزمية الشبكة العصبية للقيام بهذا الغرض.
قورن أداء استراتيجيات التوليف مع أداء المسيطر المضبب التقليدي أي عندما تكون قيمة معامل التقييس ثابتة و بالاعتماد على العديد من مقاييس الأداء مثل خطأ حالة الثبوت, زمن الارتفاع, زمن الاستقرار, النسبة المئوية لتجاوز الحد.
إذ أثبتت نتائج المحاكاة أن استخدام المسيطر المضبب المشرف في عملية التنغيم يكون أفضل.
إن تنفيذ تصاميم النظام و اختباره تم في بيئة LabVIEW ذي الإصدار 8.2.
الملخص EN
Scaling factor tuning is one of the most used methods 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 Lab VIEW (V 8.2).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ali, Fakhr al-Din Hamid& Husayn, Muhammad Mahmud& Ismail, Sinan Muhammad Bashir. 2011. Artificial intelligentt method for tuning the output scaling factor of a fuzzy controller. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 19, no. 5, pp.40-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309637
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ali, Fakhr al-Din Hamid…[et al.]. Artificial intelligentt method for tuning the output scaling factor of a fuzzy controller. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 19, no. 5 (Oct. 2011), pp.40-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309637
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ali, Fakhr al-Din Hamid& Husayn, Muhammad Mahmud& Ismail, Sinan Muhammad Bashir. Artificial intelligentt method for tuning the output scaling factor of a fuzzy controller. al-Rafidain Engineering Journal. 2011. Vol. 19, no. 5, pp.40-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309637
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 51-52
رقم السجل
BIM-309637
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي 
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
