
تعداد نشریات | 21 |
تعداد شمارهها | 610 |
تعداد مقالات | 9,027 |
تعداد مشاهده مقاله | 67,082,814 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,656,333 |
کنترل غیر خطی عصبی فازی هگزاروتور | ||
مدل سازی در مهندسی | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 16 دی 1403 اصل مقاله (1.62 M) | ||
نوع مقاله: مقاله مکانیک | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22075/jme.2024.32487.2571 | ||
نویسندگان | ||
اشکان ولیپور زنگ آباد1؛ هادی محمدیان خلف انصار* 2؛ جعفر کیقبادی3 | ||
1دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تبریز، ایران | ||
2گروه مهندسی مکانیک، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تبریز،ایران | ||
3گروه مهندسی مکانیک،دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تبریز،تبریز ، ایران | ||
تاریخ دریافت: 09 آذر 1402، تاریخ بازنگری: 02 مهر 1403، تاریخ پذیرش: 11 مهر 1403 | ||
چکیده | ||
کنترل مد لغزشی نسبت به سایر روشهای کنترل و رؤیتگر در برخورد با سیستمهای غیرخطی، مزایای زیادی از جمله پایداری دارند. با این حال، چالشهای کنترلی از جمله عدم قطعیتها در چنین رویکردهایی میتواند عملکرد کلی سیستم را کاهش دهد. در این مقاله روشهای جدیدی برای مقابله با این موضوع با استفاده از کنترل عصبی فازی پیشنهاد شده است. این مطالعه توسعه الگوریتمهای کنترل غیرخطی جدید را برای غلبه بر چالشهای کنترلی که با سیستمهای غیرخطی در حضور عدم قطعیت مواجه میشوند، ارائه میکند. هگزاکوپترها نمونه خوبی از سیستمهای تحریک ناقص هستند. کنترل مد لغزشی عملکرد پایدارتری نسبت به کنترلگرهای دیگر در حضور اغتشاشات و عدم قطعیتها از خود نشان میدهد. در حالی که با افزایش عدم قطعیت عملکرد کنترلگر کاهش مییابد، برای جبران این موضوع از شبکه عصبی فازی تطبیقی جهت یافتن ضرایب کنترلی کنترلگر مد لغزشی استفاده شده و عملکرد سیستم در حضور عدم قطعیت و دقت سیستم در مسیریابی هدف افزایش یافته است. | ||
کلیدواژهها | ||
کنترل کننده غیرخطی؛ شبکه عصبی؛ عصبی فازی؛ انفیس؛ هگزاکوپتر؛ پهپاد | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Hexarotor Neuro Fuzzy Nonlinear Control | ||
نویسندگان [English] | ||
ashkan valipour zang abad1؛ Hadi Mohammadian KhalafAnsar2؛ jafar keighobadi3 | ||
1Faculty of Mechanical Engineering, University of Tabriz, Iran | ||
2Faculty of Mechanical Engineering, University of Tabriz, Iran | ||
3Faculty of Mechanical Engineering, university of Tabriz, Iran | ||
چکیده [English] | ||
Sliding mode control offers several advantages over other control and observer methods when dealing with nonlinear systems, particularly in terms of stability. However, control challenges, such as uncertainties, can impact the overall system performance. In this study, new approaches have been proposed to address these issues by utilizing fuzzy neural control. This article introduces novel nonlinear control algorithms to tackle control challenges that arise with nonlinear systems in the presence of uncertainty .Hex rotors serve as excellent examples of underactuated systems, where sliding mode control demonstrates a more stable performance compared to other controllers in the presence of disturbances and uncertainties. Nonetheless, as uncertainties increase, the controller's performance diminishes. To mitigate this, an adaptive fuzzy neural network is employed to determine the control coefficients for the sliding mode controller, thus improving the system's performance in the presence of uncertainty and enhancing the system's accuracy in target tracking .This research contributes to the field of nonlinear control, offering innovative solutions to the challenges posed by uncertainty in the context of nonlinear systems, with Hex rotors serving as a compelling case study. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Nonlinear control, Neural network, NeuroFuzzy, ANFIS, UAV, Hexacopter | ||
مراجع | ||
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 45 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 72 |