Artificial intelligentt method for tuning the output scaling factor of a fuzzy controller

Other Title(s)

استخدام طريقة الذكاء الاصطناعي لتنغيم معامل تقييس إخراج المسيطر المضبب

Joint Authors

Ali, Fakhr al-Din Hamid
Husayn, Muhammad Mahmud
Ismail, Sinan Muhammad Bashir

Source

al-Rafidain Engineering Journal

Issue

Vol. 19, Issue 5 (31 Oct. 2011), pp.40-52, 13 p.

Publisher

University of Mosul College of Engineering

Publication Date

2011-10-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

13

Main Subjects

Media and Communication

Topics

Abstract 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.

Abstract 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).

American Psychological Association (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

Modern Language Association (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

American Medical Association (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

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 51-52

Record ID

BIM-309637