International Science and Technology Journal
Published by
Under supervision of
Open Access Journal
ISSN: 2519-9854 (Online)
ISSN: 2519-9846 (Print)
A peer-reviewed and open access journal concerned with publishing researches and studies in the field of applied sciences and engineering
Self-correct intelligent control based on Fuzzy-Neural Networks
| Researcher(s): | - JAMAL ABDURAHMAN ESGHAER
- ALI MUSTAFA MADI
- ALTAYEF AMARA ELKABIR
- Jalal NAJI ARBI ALI
|
|---|
| Institution: | OM ALRRABEA FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY SURMAN – LIBYA |
|---|
| Field: | الهندسة الكهربائية و الالكترونية وهندسة الاتصالات |
|---|
| Published in: | 23rd volume - October 2020 |
|---|
الملخص
من أجل تحقيق الأداء العالي لنظام محرك التيار المستمر، تقدم هذه الورقة طريقة التصحيح الذاتي بإستخدام الذكاء الصناعي. حيث تم استخدام شبكة عصبية ثلاثية الطبقات جنبا الى جنب مع أداة المحاكاة السيمولينك في برنامج الماتلاب Matlab لتصميم وتنفيذ محاكاة نظام التحكم في الشبكات العصبية الغامض ذاتي التصحيح لمحرك التيار المستمر. ولقد اثبتت النتائج أمكانية الزيادة في الأداء الديناميكي لنظام محرك التيار المستمر، كما يتمتع النظام بقدرة جيدة على التصحيح الذاتي للخطأ في الوقت نفسه، وتطوير استخدام الشبكات العصبية في مجالات محركات التيار المستمر.
Abstract
In order to achieve high performance for a DC drive system, this paper presents a self-correct intelligent method. A three-layer neural network is used to achieve fuzzy control tactics through a back-propagation algorithm out-line learning. An on-line method is used to regulate the parameters of measured and proportional factors of the proposed system. The performance of the proposed system is measured using different operating stages. The simulation is carried out using Semolina Dlatform based on Matlab 6.0 and combined with neural network toolbox. The simulation results have shown that the self-correct intelligent control method can increase dynamic and static performance of the system. It also motivates the use of Semolina in the area of self-correct intelligent control drives.