نظام سيطرة متكيف ذو موديل مرجعي مبني على شبكة عصبية مويجية ذاتية التكرار باستخدام أنظمة المناعة الصناعية الدقيقة

Al-Khawarizmi Engineering Journal

article

Omar Farouq Lutfy¹  Maryam Hassan Dawood¹ 

[1] Department of Control and Systems Engineering, University of Technology

关键词: Artificial neural network;    micro artificial immune system;    model reference adaptive control;    self-recurrent wavelet neural network;    Wavelet neural network.;   

DOI  :  10.22153/kej.2017.01.006

学科分类：社会科学、人文和艺术（综合）

来源: Association of Metallurgical Engineers of Serbia

【 摘 要 】

الخلاصة يقدم هذا البحث نظام سيطرة متكيفا ذا موديل مرجعي ذكي باستخدام شبكة عصبية مويجية ذاتية التكرار للسيطرة على الأنظمة اللاخطية. الشبكة المقترحة هي نسخة محسنة لشبكة عصبية مويجية منشورة سابقا. وبالتحديد, هذا التحسين تم انجازه بتبني تعديلين على هيكل الشبكة الاصلي. وهذان التعديلات يتضمنان أولا استخدام مرحلة محددة لتوليد الأوزان لتحسين الاقتراب نحو قيم الأوزان المثلى, وثانيا تضمين أوزان ذاتية الإشارة العائدة لمويجات الطبقة المويجية. فضلا عن ذلك, تم اقتراح طريقة تعليم انية لتحسين أداء نظام السيطرة المقترح. وبوصفها طريقة تعليم, تم استخدام نظام المناعة الصناعي الدقيق المعدل والذي طور حديثا لايجاد القيم المثلى لمعاملات الشبكة المستخدمة. وقد تم عرض كفائة الطريقة المستخدة بالسيطرة على عدة انظمة ديناميكية لاخطية. وقد تم اعتماد عدة اختبارات تقييم لكل نظام مسيطر عليه وهذه الاختبارات تتضمن اختبارات اداء السيطرة و اختبارات المتانة واختبارات التعميم. ومن هذه الاختبارات اظهر النظام المقترح كفائته من حيث دقة السيطرة و رفض المؤثرات الخارجية وقابلية التعميم. بالاضافة لهذه الإختبارات, تم اجراء دراسة مقارنة مع مسيطرات اخرى ذات صلة وبالتحديد الشبكة العصبية المويجية الأصلية و الشبكة العصبية الصناعية والشبكة التكرارية المعدلة. وقد اظهرت نتائج هذه الدراسة تفوق المسيطر المقترح على المسيطرات الأخرى.

【 授权许可】

CC BY