contrôle flou basé loptimisation de mahmoodabadi mohammad (3 résultats)

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Französisch.

Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Un contrôleur flou pour l'anti-basculement et le contrôle de positionnement d'un pont roulant est proposé sur la base du modèle d'inférence floue à connexion dynamique SIRMs (Single Input Rule Modules). La position et la vitesse du chariot, l'angle d'oscillation du câble et la vitesse angulaire sont sélectionnés comme éléments d'entrée, et l'accélération du chariot comme élément de sortie. Avec une structure simple, le contrôleur peut ajuster de manière autonome l'influence de chaque élément d'entrée. Il est également prouvé que le système de contrôle est asymptotiquement stable à proximité de la destination. L'optimisation par algorithme génétique multi-objectif est mise en oeuvre avec succès pour trouver les gains du contrôleur. Les résultats de la simulation de contrôle montrent que le contrôleur est robuste aux différentes longueurs de corde et a une capacité de généralisation pour différentes positions initiales. Comparé au contrôleur linéaire à rétroaction d'état, le contrôleur flou peut conduire la grue à destination en peu de temps avec un petit angle d'oscillation. 64 pp. Französisch.

Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Un contrôleur flou pour l'anti-basculement et le contrôle de positionnement d'un pont roulant est proposé sur la base du modèle d'inférence floue à connexion dynamique SIRMs (Single Input Rule Modules). La position et la vitesse du chariot, l'angle d'oscillation du câble et la vitesse angulaire sont sélectionnés comme éléments d'entrée, et l'accélération du chariot comme élément de sortie. Avec une structure simple, le contrôleur peut ajuster de manière autonome l'influence de chaque élément d'entrée. Il est également prouvé que le système de contrôle est asymptotiquement stable à proximité de la destination. L'optimisation par algorithme génétique multi-objectif est mise en oeuvre avec succès pour trouver les gains du contrôleur. Les résultats de la simulation de contrôle montrent que le contrôleur est robuste aux différentes longueurs de corde et a une capacité de généralisation pour différentes positions initiales. Comparé au contrôleur linéaire à rétroaction d'état, le contrôleur flou peut conduire la grue à destination en peu de temps avec un petit angle d'oscillation.