Yousif Ismail Al Mashhadany,Yasir Abdulhafedh Ahmed
Abstract
يربط جهاز التحكم العصبي غير المنظم حساب الأساس المنطقي الدقيق بـبنية الجهاز العصبي الزائف المكون من خمس طبقات. كان تحكم PID الكلاسيكي استبداله بنظام الاستدلال العصبي الغامض التكيفي (ANFIS) ، والذي سيعدل النحافة إطار التعريفي مع حساب التعلم في النصف ونصف ؛ هذا يجعل النحافة إطار التعلم. تتحكم شاشة العرض المتجهية الغامضة في إطار تحت السيطرة.
تعرض هذه الورقة الأداء الأمثل مع التحكم في السرعة بناءً على محرك a نظام التشغيل. تجمع وحدة التحكم العصبية الضبابية المقترحة بين حسابي بولي رقيق الحساب وخمس طبقات محاكاة هيكل نظام الشبكة العصبية (ANN) ، والتي تعمل على ضبط
إطار دقيق للخصم مع حساب تعليمي نصف ونصف. هذا يجعل ملف إطار التعلم. يتم التحكم في معرض محرك تجنيد محرك الأقراص المقترح بواسطة يتم فحص الناقلات العصبية في ظروف عمل مختلفة. عواقب تباين وحدة التحكم المقترحة مع تلك التي تم الحصول عليها بواسطة وحدة تحكم PI عادية و Fuzzy Logic مراقب. تظهر دراسة الاستنساخ قوة محرك الأقراص وموثوقيته لتحقيق التفوق
تطبيقات القيادة. يتم إعادة البناء الهيكلي من خلال تطبيق Matlab فيرسون 2019 ب. آلة DC هي بحث سياقي. تم الحصول على نتائج مستساغة. هذه يوضح قدرة وحدة التحكم ANFIS في التحكم باستخدام ديناميكية عالية غير خطية يمكن الحصول على إطار ونتائج رائعة من خلال ضبط وحدة التحكم الذكية.
Abstract
The disorganized neural controller links the calculation of the delicate rationale to
the architecture of a five-layer pseudo-nervous system. The classical PID controller was
replaced by an Adaptive Neuro Fuzzy Inference system (ANFIS), that will be adjusts the thin
induction framework with the calculation of learning in half and a half; this makes the thin
framework for learning. A fuzzy nervous-based vector display controls a frame under control.
This paper displays an optimal performance with speed controller based on the drive of a
power system. The proposed Neural Fuzzy Control Unit combines of a thin Boolean arithmetic
calculation and five layers mock neural network system (ANN) structure, which fine-tunes the
delicate deduction framework with a half and a half learning arithmetic. This makes a thin
framework for learning. The proposed drive recruiting engine exhibition controlled by
neurotransmitters is examined in different working conditions. The consequences of the
proposed console contrast with those obtained by a regular PI controller and Fuzzy Logic
controller. The study of reproduction shows the drive's strength and reliability for superior
driving applications. Structural reconstruction is accomplished through applying of Matlab
Verson 2019b. DC machine is a contextual search. Palatable results were obtained; this
demonstrates the capability of the ANFIS console in control using a high non-linear dynamic
frame and great results can be obtain by tuning the intelligent controller.
Publication Date
10/23/2020
Publisher
journal : IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering
الاستاذ الدكتور يوسف اسماعيل محمد المشهداني | Prof. Dr. Yousif Ismail Al Mashhadany | 10024