طراحی کنترل تطبیقی مبتنی بر شبکه عصبی برای سیستمهای غیرخطی در حضور عدم ‌قطعیت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه آزاد واحد بروجرد

2 دانشگاه آزاد واحد تهران جنوب

چکیده

در تحقیق حاضر با تمرکز بر بررسی عملکرد کنترل تطبیقی مبتنی بر شبکه عصبی برای سیستمهای غیرخطی در حضور عدم‌قطعیت، یک کنترل‌کننده تطبیقی در تعامل باابزار هوشمند و با هدف تنظیم پارامترهای سیستم‌های تحت کنترل طراحی شده است. برای ارایه ایده نوین در این حوزه در ابتدا یک بررسی دقیق در مورد کارهای مشابه‌ای که تاکنون در طراحی کنترل سیستم‌های متناظر صورت گرفته است ارایه شده است و سپس کنترل‌کننده پیشنهادی مبتنی بر شبکه‌های عصبی طراحی گردیده است. با استفاده از تئوری لیاپانوف قوانین تطبیقی مناسبی برای همگرایی سیستم حلقه بسته تحقیق شده است و با استفاده از این تئوری اثبات می‌شود که تمامی سیگنال‌ها در سیستم حلقه بسته کراندار بوده و همچنین نشان داده شده است که سیگنال خطا به‌صورت مجانبی به سمت صفر همگرا می‌گردد. در پایان، نتایج تحقیق با شبیه‌سازی کامپیوتری توسط نرم‌افزار MATLAB صورت گرقته است و در ادامه با بررسی اطلاعات مستخرج از تحقیق کارآمدی کنترل‌کننده پیشنهادی اثبات گردیده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Design of Adaptive Control Approach Based on Neural Network to Nonlinear Systems in the Presence of Uncertainties

نویسندگان [English]

  • Hossein Jananlu 1
  • A.H. Mazinan 2
  • Amin Farmanbordar 1
چکیده [English]

In the investigation presented with a focus on the applicability of adaptive control based on neural network to nonlinear systems in the presence of uncertainties, an adaptive control in association with intelligent tools with the key goal of adjusting nonlinear system’s parameters under control is designed. For having a novel idea in this area, at first, an exact consideration is made in one such case concerning the similar works that have all provided to deal with the similar systems under control and then the proposed control approach is designed based on the neural networks. Using Lyapunov theory, adaptive laws suitable for the convergence of the closed loop system is provided. Using this theory, it is proved that all signals in the closed loop system are bounded and the error signal converges to zero as asymptotically. At the end, the results of simulation programs via MATLAB verifies the effectiveness of the control approach proposed.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Adaptive control
  • nonlinear systems
  • neural network
  • uncertainties