Variable Structure Rough Neural Network Control for a Class of Non-Linear Systems
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 13، شماره: 4
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 222
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-13-4_010
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1401
چکیده مقاله:
In this paper, a novel rough neural network control system based on the variable structure control developed for a class of SISO canonical nonlinear systems with taking the presence of bounded disturbance into account is presented. We assume that the nonlinear functions of the system are completely unknown. The rough neural network presented here is used to approximate the unknown nonlinear functions to a desired appropriate approximation. A fuzzy soft switching structure is developed to decide the amount of efforts taken by neural network and variable structure control systems based upon the real-time error characteristics. A proper Lyapunov function is defined and used to deduce adaptive laws for tunable parameters of neural network and to achieve the closed loop stability of overall system. The rough family of neural networks have a reputation of better functionality at the presence of noise and disturbance, which comes from their interval characteristic of their parameters. In this study, we utilize this property to achieve better performance. To demonstrate the effect of proposed control structure, it is applied upon three systems (one exemplary system, a dynamical and a chaotic) and the simulated results show the efficiency of this hybrid variable structure control scheme.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sina Dadvand
Department of Electrical Engineering, Science and Research branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Mohammad Manthouri
Electrical and Electronic Engineering Department, Shahed university, Tehran, Iran
Mohammad Teshnehlab
Industrial Control Center of Excellence, Faculty of Electrical Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :