PTTIPTTI

Journal of Fuzzy Systems and ControlJournal of Fuzzy Systems and Control

Makalah ini menyajikan skema kontrol adaptif tidak langsung yang baru yang mengintegrasikan logika fuzzy dengan pengontrol adaptif berbasis integral virtual untuk meningkatkan kinerja pelacakan sistem yang terpengaruh gangguan tidak diketahui terbatas. Pengontrol yang diusulkan dibangun di atas kerangka kerja kontrol adaptif tidak langsung yang mapan, menggunakan algoritma keadaan virtual tetapi dilengkapi dengan mekanisme inferensi fuzzy yang secara dinamis menyesuaikan parameter kontrol utama untuk meningkatkan ketahanan dan kemampuan beradaptasi. Fungsi keanggotaan Gaussian dan sistem inferensi fuzzy tipe Sugeno digunakan untuk menyetel parameter gain berdasarkan kesalahan pelacakan dan turunannya secara real-time. Hukum kontrol menggabungkan adaptasi parameter, fungsi saturasi untuk menggantikan operasi tanda diskontinu, dan gain yang disetel fuzzy untuk mengurangi chattering dan meningkatkan respons transien. Hasil simulasi di bawah gangguan parah menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi pelacakan dan kelancaran kontrol. Secara khusus, pengontrol berbasis fuzzy yang diusulkan mengurangi kesalahan pelacakan keadaan tunak lebih dari 40%, meminimalkan chattering kontrol, dan mempertahankan kinerja yang kuat di bawah amplitudo gangguan hingga 185 unit—kondisi yang sangat menurunkan kinerja pengontrol adaptif tidak langsung non-fuzzy. Efektivitas algoritma yang diusulkan ditunjukkan dengan menangani ketidakpastian model dan gangguan eksternal dalam sistem cascade linear dua tingkat.

Integrasi logika fuzzy dengan kontrol adaptif tidak langsung pada sistem cascade telah menerima perhatian terbatas dalam literatur.Pengontrol adaptif tidak langsung yang ada kurang memiliki kemampuan adaptasi real-time terhadap gangguan yang bervariasi, dan pengontrol fuzzy jarang disesuaikan untuk dinamika yang kompleks.Metode kami mengatasi kesenjangan ini dengan menyematkan sistem inferensi fuzzy ke dalam pengontrol adaptif untuk menyetel parameter gain 𝜏 secara real-time berdasarkan kinerja real-time.Melalui simulasi ekstensif, penulis membandingkan pengontrol yang diusulkan dengan pengontrol adaptif tidak langsung non-fuzzy di bawah gangguan terbatas yang signifikan dan variasi lintasan referensi.Hasilnya menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mencapai kinerja pelacakan yang unggul, adaptasi yang lebih stabil, dan sinyal kontrol yang lebih halus, yang menegaskan potensi praktisnya dalam skenario kontrol sistem cascade linear yang kompleks.

Berdasarkan hasil penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan untuk memperluas dan meningkatkan pendekatan yang diusulkan. Pertama, penelitian lebih lanjut dapat difokuskan pada pengembangan algoritma adaptasi parameter yang lebih canggih yang dapat secara otomatis menyetel parameter fuzzy berdasarkan kinerja sistem. Hal ini dapat melibatkan penggunaan teknik pembelajaran mesin, seperti pembelajaran penguatan, untuk mengoptimalkan fungsi keanggotaan dan aturan inferensi fuzzy. Kedua, penelitian dapat mengeksplorasi penerapan pengontrol berbasis fuzzy yang diusulkan ke sistem cascade yang lebih kompleks dengan ketidakpastian dan gangguan yang lebih signifikan. Ini dapat melibatkan pengembangan teknik robust untuk menangani ketidakpastian model dan gangguan eksternal, seperti filter adaptif atau pengontrol prediktif. Terakhir, penelitian dapat menyelidiki integrasi pengontrol berbasis fuzzy yang diusulkan dengan sistem kontrol terdistribusi untuk mengendalikan sistem cascade skala besar. Ini dapat melibatkan pengembangan strategi koordinasi untuk memastikan stabilitas dan kinerja sistem secara keseluruhan.

  1. Learning-based modular indirect adaptive control for a class of nonlinear systems | IEEE Conference Publication... ieeexplore.ieee.org/document/7525001Learning based modular indirect adaptive control for a class of nonlinear systems IEEE Conference Publication ieeexplore ieee document 7525001
  2. Adaptive control of a class of nonlinear systems with fuzzy logic | IEEE Journals & Magazine | IEEE... doi.org/10.1109/91.324808Adaptive control of a class of nonlinear systems with fuzzy logic IEEE Journals Magazine IEEE doi 10 1109 91 324808
  3. Robust Adaptive Control Allocation for a Class of Cascade ODE-String Systems With Actuator Failures |... ieeexplore.ieee.org/document/9371382Robust Adaptive Control Allocation for a Class of Cascade ODE String Systems With Actuator Failures ieeexplore ieee document 9371382
  4. Cascade Control Based on Sliding Mode for Trajectory Tracking of Mobile Robot Formation. cascade control... mdpi.com/2673-4591/77/1/13Cascade Control Based on Sliding Mode for Trajectory Tracking of Mobile Robot Formation cascade control mdpi 2673 4591 77 1 13
  5. [2201.05749] Indirect Adaptive Control of Nonlinearly Parameterized Nonlinear Dissipative Systems. indirect... arxiv.org/abs/2201.057492201 05749 Indirect Adaptive Control of Nonlinearly Parameterized Nonlinear Dissipative Systems indirect arxiv abs 2201 05749
Read online
File size1.17 MB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test