Adaptive neural voltage controller with tunable activation gain

• Autorzy: Tiliouine H.

Warianty tytułu

PL

Adaptacyjny neuronowy regulator napięcia z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper an adaptive neural voltage controller (ANVC) for turbogenerator, with tunable activation function gain is developed. It combines both traditional neural model and neural model with activation gain depending on the operating conditions of the plant. Simulation results evaluating the performance of the ANVC under different operating conditions and disturbances are presented. These results are compared to that obtained with a fixed activation gain neural controller (the traditional one) and to that obtained with conventional (analog) controller.

PL

W artykule przedstawiono model adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia dla turbogeneratora z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności. Ten model jest kombinacją klasycznego neurono-wego modelu i neuronowego modelu z współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności zależnym od warunków pracy obiektu. Przedsta-wiono, także wyniki symulacji mające na celu badania efektywności proponowanego regulatora dla różnych zakłóceń i różnych warunków pracy turbogeneratora. Te wyniki porównano z wynikami uzyskanymi z regula-torem o stałym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności oraz z wynikami uzyskanymi z regulatorem analogowym.

Słowa kluczowe

EN

turbogenerator; adaptive neural voltage controller (ANVC); activation gain

PL

turbogenerator; adaptacyjny neuronowy regulator napięcia; współczynnik wzmocnienia aktywacji

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2007
• Tom: R. 53, nr 4
• Strony: 114--116
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., wzory, wykr.

Twórcy

autor

Tiliouine H.

• Faculty of Electrical and Control Engineering, Gdansk University of Technology,

Bibliografia

• [1] Boozarjomehry A. B., Svcrek WY.: Automatic design of neural network structures, Computers and Chemical Engineering, 25 (7-8), 2001, pp. 1075-1088.
• [2] Ahmed M. S., Design of a fixed neural controller for nonlinear plants, International Journal of Control, 69(1), pp. 65-83.
• [3] Shuzhi Sam Ge, Cong Wang : Adaptive neural control of uncertain MIMO nonlinear systems, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 15, May 2005.
• [4] Duarte-Mermoud, Manuel A., Suarez, Alejandro M., Bassi, Danilo F.: Multivariable predictive control of a pressurized tank using neural networks, Neural Computing and Applications, Vol. 15, March 2006, pp. 18-25.
• [5] Yu D. W., Yu D. L.: Neural network control of multivariable process with a fast optimization algorithm, Neural Computing and Applications, Vol. 12, December 2003, pp. 185-189.
• [6] Jazayeri-Rad H.: The nonlinear model-predictive control of a chemical plant using multiple neural networks, Neural Computing and Applications, Vol. 13, April 2004, pp. 2-15.
• [7] Swiercz, W.; Cios, K J.; Staley, K; Kurgan, L.; Accurso, F.; Sagel, S.: A new synaptic plasticity rule for networks of spiking neurons, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 17, No 1, January 2006, pp. 94-105.
• [8] Kussul, E. M.; Baidyk, T. N.; Wunsch II, D. C.; Makeyev, O.; Martin, A.: Permutation coding technique for image recognition systems, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 17, No 1, November 2006, pp. 1566-1579.
• [9] Rowcliffe, P.; Jianfeng Feng; Buxton, H.: Spiking perceptrons, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 17, No 3, May 2006, pp. 803-807.
• [10] Lubośny Z., Tiliouine H.: An integrated neural-network based adaptive controller of generator and turbine unit, Międzynarodowa Konferencja SYS'95, Brno, 1995.
• [11] Lubośny Z., Tiliouine H.: Neuronowy regulator napięcia generatora synchronicznego, Międzynarodowa Konferencja APE'05, Gdańsk-Jurata, Czerwiec 1995.
• [12] Farag W. A., Quintana V. H., L-Torres G.: Applications of artificial intelligence techniques in synchronous machine control, International Journal of Engineering Intelligent Systems for Electrical Engineering an Communications, Vol. 6, No 2, June 1998.
• [13] Tanomaru J., Omatu S.: Process control by on-line trained neural controllers IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 39, No 6, December 1992.
• [14] Noriega Jose R., Wang Hong: A direct neural-network control for unknown nonlinear systems and its application IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 9, No 1, January 1998.
• [15] Tadeusiewicz Ryszard: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna wydawnicza RM, Warszawa 1993.
• [16] Rutkowski Leszek: Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa 2005.
• [17] Principe Jose C., Euliano Neil R., Lefebvre W. Curt: Neural and adaptive systems, Fundamentals through simulations, John Wiley & Sons, INC, 2000.