الملخص

تم في هذه الورقة البجثية عرض متحكم جديد من المتحكمات تلقائية التعديل للانظمة الغير خطية المتعددة المدخلات والمخرجات. المتحكم مبني على ما يسمى بالنمودج التدريبي العام وهو نموذج رياضي يشتمل على نموذج فرعي خطي ونموذج أخر غير خطي. حيث يتم الحصول على النموذج الغير خطي باستخدام الشبكة العصبية لاستخدامه في تعويض نقص الاداء الذي قد ينتج عن بعض المكونات غير الخطية المصاحبة للنطام المراد التحكم فيه.
الهدف الرئيسى من هذه الورقة هو تطوير متحكم يتضمن كل من الشبكات العصبية والمسيطر التناسبي والتفاضلي والتكاملي للانظمة المتعددة المدخلات والمخرجات بالاضافة الى مقدرته على التحكم في تموضع الاصفار والأقطاب. تم اختيار المسيطر المقترح على نمودج منظومة خزان مزدوج ومقارنة النتائج المتحصل عليها من المحكاءة مع بعض المسيطرات الاخرى.

ABSTRACT

In this paper, a new non-linear self-tuning controller, which is based on the Generalised Learning Model (GLM), is presented. The GLM comprises a linear sub-model plus a non-linear neural-networks based learning sub-model. The non-linear part is accommodated in the control law design so that the non-linearity is compensated effectively. The main contribution of this paper is in the development of using a new neural networks control scheme for designing an adaptive pole-zero placement controllers with a PID structure for class of multivariable non-linear GLM plants. Example simulation results using nonlinear multivariable double tank system is considered. Convergence results are provided under certain assumptions and simulation studies are used to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm compared to previous works.