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
Topics
- Artificial intelligence
- Computing
- Simulation methods
- Data processing
- Logic machines
- Neural networks(Computer science)
- Bionics
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