Chia sẻ bài báo qua Email ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN ANFIS DỰA TRÊN PID CHO ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 10/04/20 Ngày hoàn thiện: 05/05/20 Ngày đăng: 11/05/20Các tác giả
Chu Đức Toàn
, Trường Đại học Điện lực
Tóm tắt
Như chúng ta đã biết, trong những năm gần đây thì các bộ điều khiển thông minh như điều khiển mờ, mạng nơron, mạng mờ - nơron đã và đang rất được quan tâm trong việc nhận dạng và điều khiển các đối tượng phi tuyến. Vì vậy, bài báo này đề cập vấn đề ứng dụng của bộ điều khiển Anfis dựa trên PID cho đối tượng có tính phi tuyến trong công nghiệp. Bài báo trình bày một vài kết quả nghiên cứu, thiết kế bộ điều khiển Anfis điều chỉnh nhiệt độ của lò phản ứng khuấy liên tục. Phương trình vi phân của lò phản ứng khuấy liên tục là một bài toán phi tuyến mạnh, việc áp dụng các kỹ thuật điều khiển thông thường trong trường hợp này gặp nhiều khó khăn. Các kết quả mô phỏng cho thấy tính ưu việt hơn của bộ điều khiển Anfis dựa trên PID so với bộ điều khiển khác, có được các đáp ứng tốt cho độ chính xác cao được chỉ ra.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1]. T. Zhang, and M. Guay, “Adaptive Nonlinear Control of Continuously Stirred Tank Reactor Systems,” Proceedings of the American Control Conference Arlington, VA June 25-27, 2001, pp. 1274-1279.
[2]. M. T. Hagan, and H. B. Demuth, “Neural Networks for Control,” Proceedings of the American Control Conference, 1999, pp. 1642-1656.
[3]. C. Jeyachandran, and M. Rajaram, “Comparitive Performance Analysis of Various Training Algorithms for Control of CSTR Process Using Narma-L2 Control,” International Conference on Trendz in Information Sciences and Computing, 2011, pp. 5-10.
[4]. B. W. Bequette, Process Control-Modeling Design and Simulation. Prentice Hall of India, 2003.
[5]. Neural Network Toolbox, MATLAB, 2010.
[6]. M. T.Hagan, and M. B. Menhaj, “Training feed forward networks with the Marquardt algorithm,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 5, no. 6, pp. 989-993, November 1994.
[7]. J.-S. R. Jang, “ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System,” IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 23, no. 3, pp. 665-685, May/June, 1993.
[8]. J.-S. R. Jang, and C.-T. Sun, “Neuro Fuzzy Modelling and Control,” IEEE Proc., vol. 83, pp. 378-406, March 1995.Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu