Intelligent H2 H∞ robust control of an active magnetic bearings system
Other Title(s)
مسيطر H2 H∞ ذكي متين لمنظومة المحامل المغناطيسية النشطة
Joint Authors
al-Kamliyawati, Rini
Rafat, Safanah Mazhar
Source
al-Khwarizmi Engineering Journal
Issue
Vol. 11, Issue 2 (30 Jun. 2015), pp.1-11, 11 p.
Publisher
University of Baghdad al-Khwarizmi College of Engineering
Publication Date
2015-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Topics
Abstract AR
يتطلب تصميم المسيطر المتين تعريف مناسب لحدود عدم الوثوقية.
و يتم عادة اختيار حدود عدم الوثوقية بشكل عشوائي و متحفظ لتحقيق الاستقرارية المطلوبة و بغض النظر عن جودة أداء المسيطر.
هذه الحالة تصبح أشد صعوبة لمنظومات متعددة المتغيرات ذات لا خطية عالية كما في حالة منظومة المحامل المغناطيسية النشطة (AMB).
أن المرونة التي تمتاز بها التقنيات الذكية و قابليتها المتقدمة في التعلم يجعلها مناسبة لتطبيقات استنباط الحالة.
الغرض من هذه المقالة هو بناء مسيطر H2 / H∞ متين لمنظومة المحامل المغناطيسية النشطة بناءاً على استنباط الحالة الذكي لحدود عدم الوثوقية باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف (ANFIS).
كشفت نتائج المحاكات أن أهداف المسيطر المتين بتحقيق حزمة واسعة للتردد الفعال و بأداء متين قد تحققت لمدى واسع من تغير الترددات.
و لهذا نستنتج أن دوال عدم الوثوقية الذكية تمكن من تحديد تأثير أخطاء النمذجة و عدم الخطية بدقة عالية.
Abstract EN
Robust controller design requires a proper definition of uncertainty bounds.
These uncertainty bounds are commonly selected randomly and conservatively for certain stability, without regard for controller performance.
This issue becomes critically important for multivariable systems with high nonlinearities, as in Active Magnetic Bearings (AMB) System.
Flexibility and advanced learning abilities of intelligent techniques make them appealing for uncertainty estimation.
The aim of this paper is to describe the development of robust H2/H∞ controller for AMB based on intelligent estimation of uncertainty bounds using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).
Simulation results reveal that the robust controller design objectives of wide bandwidth and improved performance are satisfied for a wide range of frequency variations.
It can be concluded that the intelligent uncertainty weighting functions can precisely compensate for the effects of modelling errors and nonlinearities in the system.
American Psychological Association (APA)
Rafat, Safanah Mazhar& al-Kamliyawati, Rini. 2015. Intelligent H2 H∞ robust control of an active magnetic bearings system. al-Khwarizmi Engineering Journal،Vol. 11, no. 2, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-589753
Modern Language Association (MLA)
Rafat, Safanah Mazhar& al-Kamliyawati, Rini. Intelligent H2 H∞ robust control of an active magnetic bearings system. al-Khwarizmi Engineering Journal Vol. 11, no. 2 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-589753
American Medical Association (AMA)
Rafat, Safanah Mazhar& al-Kamliyawati, Rini. Intelligent H2 H∞ robust control of an active magnetic bearings system. al-Khwarizmi Engineering Journal. 2015. Vol. 11, no. 2, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-589753
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 9-10
Record ID
BIM-589753