Multi-stages for tuning fuzzy logic controller (FLC) using genetic algorithm (GA)
Other Title(s)
المراحل المتعددة لتوليف مسطرة المنطق الضبابي باستخدام الخوارزميات الجينية
Author
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 31, Issue 6 (30 Apr. 2013), pp.1166-1181, 16 p.
Publisher
Publication Date
2013-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Topics
Abstract AR
في هذا البحث، تمت دراسة توليف مسيطر المنطق الضبابي (FLC) باستخدام الخوارزمية الجينية (GA) للسيطرة على محرك تيار مستمر (DC) كمثال على منظومة خطية و للسيطرة على منظومة غير خطية كمثال آخر.
هناك طرق مختلفة يمكن من خلالها توليف مسيطر المنطق الضبابي (FLC) مثل : ضبط معاملات الإدخال و الإخراج (scaling gains)، توليف قاعدة القوانين (Rule Base RB)، و توليف الجزء الخاص بقاعدة البيانات (Data Base DB) المتمثل بنوع الدوال العضوية المستخدمة، أو قيم الدوال العضوية المستخدمة لكل من الإدخال و الإخراج.
إن عملية التوليف في هذا البحث تتضمن عدة مراحل توليف متمثلة بالبحث عن أفضل قيم لمعاملات الإدخال و الإخراج، و توليف قاعدة القوانين، و توليف قيم الدوال العضوية لقاعدة البيانات، ثم الجمع بين مراحل التوليف المتعددة (CMS) باستخدام الخوارزمية الجينية (GA) بالاعتماد على دالة ثبات (fitness function) و المعرفة هنا بقيمة معيار الأداء (ISE).
لقد تم تقييم أداء مراحل التوليف المتعددة و عمل المقارنة بينهما من خلال استخدام منظومات خطية و غير خطية.
Abstract EN
In this paper, a study on tuning of fuzzy logic controller (FLC) using genetic algorithm (GA) for controlling an armature controlled DC motor as an example of linear plant and for controlling nonlinear plant as another example is performed.
There are different ways in which a FLC can be tuned, like: tuning the scaling gains, Rule Base (RB), and Data Base (DB) represented by type of membership functions or parameters of membership functions used.
The tuning process in this paper includes a multi-stage tuning represented by searching the good scaling gains, RB, and DB then a combination of multi-stage (CMS) tuning methods using Genetic Algorithm (GA) based on a fitness function that is defined in terms of performance criterion (Integral of Squared Error ISE).
The performances of these tuning stages are evaluated and a comparison between them has been introduced using linear and nonlinear plants.
American Psychological Association (APA)
Samir, Ammar G.. 2013. Multi-stages for tuning fuzzy logic controller (FLC) using genetic algorithm (GA). Engineering and Technology Journal،Vol. 31, no. 6, pp.1166-1181.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-346109
Modern Language Association (MLA)
Samir, Ammar G.. Multi-stages for tuning fuzzy logic controller (FLC) using genetic algorithm (GA). Engineering and Technology Journal Vol. 31, no. 6 A (2013), pp.1166-1181.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-346109
American Medical Association (AMA)
Samir, Ammar G.. Multi-stages for tuning fuzzy logic controller (FLC) using genetic algorithm (GA). Engineering and Technology Journal. 2013. Vol. 31, no. 6, pp.1166-1181.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-346109
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 1181
Record ID
BIM-346109
