PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

ANFIS based inverse controller design for liquid level control of a spherical tank

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
(Projekt sterownika ANFIS do sterowania poziomem cieczy w cylindtycznym zbiorniku
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In this study, an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) based inverse controller design is presented for liquid level control application of a spherical tank. First, an excitation signal is applied to the system and the corresponding output signal is obtained. ANFIS-based fuzzy model of the nonlinear spherical tank system is constructed by using this input-output data set. While constructing the fuzzy model, a fuzzy model structure with two inputs and one output is preferred considering design simplicity. The input-output data used for constructing the fuzzy model of the system are exchanged, and by using this new data set, an ANFIS based inverse controller is designed. To improve the control performance against disturbances and model mismatches, the inverse controller is used in an internal model control structure. The performance of the proposed controller is compared to that of classical PI and fuzzy PI controllers under set point variation and disturbance conditions. The results of comparisons reveal that the proposed inverse controller outperforms both the classical and fuzzy PI controllers.
PL
W niniejszym opracowaniu przedstawiono projekt regulatora odwrotnego opartego na adaptacyjnym neurorozmytym systemie wnioskowania (ANFIS) do zastosowania w kontroli poziomu cieczy w zbiorniku kulistym. Najpierw do systemu doprowadzany jest sygnał wzbudzenia i uzyskiwany jest odpowiedni sygnał wyjściowy. Oparty na ANFIS model rozmyty nieliniowego systemu zbiorników sferycznych jest tworzony przy użyciu tego zestawu danych wejściowych i wyjściowych. Podczas konstruowania modelu rozmytego preferowana jest struktura modelu rozmytego z dwoma danymi wejściowymi i jednym wynikiem, biorąc pod uwagę prostotę projektowania. Dane wejściowe-wyjściowe wykorzystywane do budowy modelu rozmytego systemu są wymieniane, a przy użyciu tego nowego zestawu danych projektowany jest sterownik odwrotny oparty na ANFIS. W celu poprawy wydajności sterowania w przypadku zakłóceń i niezgodności modelu, w wewnętrznej strukturze sterowania modelu zastosowano regulator odwrotny. Wydajność proponowanego regulatora jest porównywana z klasycznymi regulatorami PI i rozmytymi regulatorami PI w warunkach zmienności wartości zadanej i zakłóceń. Wyniki porównań pokazują, że proponowany regulator odwrotny przewyższa zarówno klasyczne, jak i rozmyte regulatory PI.
Rocznik
Strony
32--36
Opis fizyczny
Bibliogr. 26 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Yildiz Technical University, Mechatronics Engineering Department, 34220, Istanbul, Turkey
autor
  • Yildiz Technical University, Mechatronics Engineering Department, 34220, Istanbul, Turkey
autor
  • Yildiz Technical University, Mechatronics Engineering Department, 34220, Istanbul, Turkey
Bibliografia
  • [1] Economou C. G., Morari M., Palsson B. O., Internal model control: Extension to nonlinear system, Industrial & Engineering Chemistry Process Design and Development, 25 (1986), No. 2, 403-411.
  • [2] Nahas E. P., Henson M. A., Seborg D. E., Nonlinear internal model control strategy for neural network models, Computers & Chemical Engineering, 16 (1992), No.12, 1039-1057.
  • [3] Castro J. L., Fuzzy logic controllers are universal approximators, IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 25 (1995), No. 4, 629-635.
  • [4] Tikk D., Kóczy L. T., Gedeon T. D., A survey on universal approximation and its limits in soft computing techniques, International Journal of Approximate Reasoning, 33 (2003), No.2, 185-202.
  • [5] Babuška R., Sousa J. M., Verbruggen H. B., Inverse Fuzzy Model Based Predictive Control. In: Driankov, D., Palm, R. (eds) Advances in Fuzzy Control, Springer Berlin Heidelberg, 1998.
  • [6] Babuška R., Fuzzy Modeling for Control, Kluwer Academic Publishers, 1998.
  • [7] Boukezzoula R., Galichet S., Foulloy L., Nonlinear internal model control: Application of inverse model based fuzzy control, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 11 (2003), No. 6, 814-829.
  • [8] Kumbasar T., Eksin I., Guzelkaya M., Yesil E., Exact inversion of decomposable interval type-2 fuzzy logic systems,International journal of approximate reasoning, 54 (2013), No.2, 253-272.
  • [9] Ulu C., Exact analytical inverse mapping of decomposable TS fuzzy systems with singleton and linear consequents, Applied Soft Computing, 23 (2014), 202-214.
  • [10] Ulu C., An exact inversion method for multi-input-single-output decomposable TS fuzzy systems, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, Preprint (2022), 1-14.
  • [11] Ulu C., Exact analytical inversion of interval type-2 TSK fuzzy logic systems with closed form inference methods, Applied Soft Computing, 37 (2015),60-70.
  • [12] Ulu C., Güzelkaya M., Eksin I., Exact analytical inversion of TSK fuzzy systems with singleton and linear consequents, International journal of approximate reasoning, 55 (2014), No. 6, 1357-1368.
  • [13] Várkonyi-Kóczy A. R., Péceli G., Dobrowiecki T. P., Kovácsházy T., Iterative fuzzy model inversion, in Proc. IEEE International Conference on Fuzzy Systems Proceedings IEEE World Congress on Computational Intelligence, 1998, 561-566.
  • [14] Kumbasar T., Eksin I., Guzelkaya M., Yesil E., Adaptive fuzzy model based inverse controller design using BB-BC optimization algorithm, Expert Systems with Applications, 38 (2011), No. 10, 12356-12364.
  • [15] Jang J. S., ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system, IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23 (1993), No. 3,.665-685.
  • [16] Alkhayyat M.T., Suliman M., Neuro Fuzzy based SSSC for Active and Reactive Power Control in AC Lines with Reduced Oscillation, Przegląd Elektrotechniczny, 03 (2021), 75-79.
  • [17] Elsisi M., Tran M. -Q., Mahmoud K., Lehtonen M., Darwish M. M. F., Robust Design of ANFIS-Based Blade Pitch Controller for Wind Energy Conversion Systems Against Wind Speed Fluctuations, IEEE Access, 9 (2021), 37894-37904.
  • [18] Muthuramalingam M., Manoharan P.S., Simulation and Experimental validation of Distributed MPPT algorithms for partially shaded Photovoltaic systems, Przegląd Elektrotechniczny, 8 (2014), 92-96.
  • [19] Pérez-Pérez E. J., López-Estrada F. R., Puig V., Valencia Palomo G., Santos-Ruiz I., Fault diagnosis in wind turbines based on ANFIS and Takagi–Sugeno interval observers, Expert Systems with Applications, 206 (2022), 117698.
  • [20] Jacomini R.V., Rocha C.M., Altuna J.A.T., Azcue J.L., Capovilla C.E., Squarezi A.J., Implementation of a Neuro-Fuzzy Direct Torque and Reactive Power Control for Doubly Fed Induction Motor, Przegląd Elektrotechniczny, 10 (2014), 179-187
  • [21] Zong L.-H., Gong X.-L., Guo C.-Y., Xuan S.-H., Inverse neuro-fuzzy MR damper model and its application in vibration control of vehicle suspension system, Vehicle system dynamics, 50 (2012), No.7, 1025-1041.
  • [22] Alshareefi H., Lupu C., Olteanu S., Ismail L., Design and Simulation of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Inverse Controller for a Coupled Tank System, in Proc. 10th International Conference on Energy and Environment (CIEM), 2021, 1-5.
  • [23] Jagtap P., Raut P., Pillai G. N., Kazi F., Singh N. M., Extreme ANFIS: A novel learning approach for inverse model control of Nonlinear Dynamical Systems, in Proc. International Conference on Industrial Instrumentation and Control (ICIC), 2015, 718-723.
  • [24] Ling T. G., Rahmat M. F., Husain A. R., ANFIS modeling andDirect ANFIS Inverse control of an Electro-Hydraulic Actuator system, in Proc. IEEE 8th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), 2013, 370-375.
  • [25] Gonzalez-Gomez J. C., Ruz-Hernandez J. A., Garcia-Hernandez R., Sanchez E. N., Real-time neuro-fuzzy inverse control applied to a DC motor, in Proc. 8th International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control, 2011, 1-5.
  • [26] Agrawal P., Lakshminarayanan S., Tuning proportional-integral-derivative controllers using achievable performance indices, Industrial & engineering chemistry research, 42 (2003), No.22, 5576-5582.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-2d708cdc-861c-4a4b-bd0e-0e3d555e0b4c
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.