Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2024

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: identification with particle swarm optimization approache

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Radial basis function networks based synergetic terminal controller for piezoelectric actuator with Colman-Hodgdon hysteresis model

Ounissi Amor, Kaddouri Azeddine, Abdessemed Rachid

Przegląd Elektrotechniczny

2024

R. 100, nr 3

125--129

This article proposes an intelligent nonlinear control approach based on the concept of combining neural networks and the methodology of synergistic terminal control. We have introduced the notion of convergence in finite time through the improvement induced on the macrovariable. This approach is associated with the approximation criteria of unknown nonlinearities by a radial basis function neural network to a class of PEA piezoelectric actuator positioning mechanisms.RBF weights are adjusted using the terminal attractor concept in the PEA finite time control process.the stability of a closed-loop system is ensured by the Lyapunov method.The simulation results have demonstrated the robustness of the proposed approach and provide good results in terms of tracking the trajectory and provides a better overall performance than that of classical synergetic control.

W artykule zaproponowano inteligentne podejście do sterowania nieliniowego, oparte na koncepcji łączenia sieci neuronowych i metodologii synergistycznego sterowania terminalami. Wprowadziliśmy pojęcie zbieżności w skończonym czasie poprzez poprawę wywołaną makrozmienną. Podejście to wiąże się z aproksymacją kryteriów nieznanych nieliniowości za pomocą sieci neuronowej o promieniowej funkcji bazowej do klasy mechanizmów pozycjonowania siłowników piezoelektrycznych PEA. Wagi RBF są regulowane za pomocą koncepcji atraktora końcowego w procesie kontroli czasu skończonego PEA. Stabilność zamkniętego -pętlę zapewnia metoda Lapunowa. Wyniki symulacji wykazały solidność proponowanego podejścia i zapewniają dobre wyniki w zakresie śledzenia trajektorii oraz zapewniają lepszą ogólną wydajność niż w przypadku klasycznego sterowania synergicznego.