Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số 17b (2011) Trang: 140-147
Tải về

Abstract

The strong point of the sliding mode control (SMC) is the stability and robustness even  under effecting of disturbances and variations of controlled object. However, designing a SMC requires an mathematic model of the object which may not always be obtained, in practically. In order to cope with this problem, this article proposes using an artificial neural network to estimate the object?s status for calculating the sliding control signal instead of using mathematic model. The proposed SMC algorithm is applied to control a magnetic levitation system. Simulation results indicate that the controller is stability and robustness in several conditions of noise effecting and object?s parameter changing; the system response has a rising time about 0.17±0.02s, without overshoot, fluctuation and steady-state error.

Keywords: Artificial neural network, Sliding mode control, Magnetic levitation system

Title: Sliding Mode Control using Neural Network for Magnetic Levitation System

Tóm tắt

Ưu điểm nổi bậc của bộ điều khiển trượt là tính ổn định bền vững ngay cả khi hệ thống có nhiễu hoặc khi thông số của đối tượng thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên để thiết kế được bộ điều khiển trượt, người thiết kế cần biết chính xác mô hình của đối tượng. Trong thực tế, vấn đề này không phải lúc nào cũng thực hiện được. Để giải quyết vấn đề trên, bài báo đề nghị sử dụng mạng nơron để ước lượng các hàm phi tuyến mô tả trạng thái của đối tượng trong luật điều khiển trượt thay vì sử dụng mô hình toán. Giải thuật đề nghị được áp dụng để điều khiển hệ nâng vật bằng từ trường. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển ổn định và bền vững dưới tác động của nhiễu và sự biến thiên thông số của đối tượng, đáp ứng của hệ thống có thời gian tăng 0.17±0.02 giây, không xuất hiện vọt lố, không dao động và sai số xác lập bị triệt tiêu.

Từ khóa: Mạng nơron nhân tạo, điều khiển trượt, hệ nâng vật bằng từ trường

Các bài báo khác
Số 19b (2011) Trang: 10-19
Tải về
Số 20a (2011) Trang: 159-168
Tải về
Số 20a (2011) Trang: 169-175
Tải về
Số 09 (2008) Trang: 241-248
Tải về
Số 16a (2010) Trang: 32-39
Tải về
Số 15b (2010) Trang: 56-63
Tải về
Số 18a (2011) Trang: 71-81
Tải về
Số 18a (2011) Trang: 82-92
Tải về
Số 33 (2014) Trang: 9-21
Tải về
Số 03 (2005) Trang: 96-103
Tải về
số 11(120).2017 (2017) Trang: 61-65
Tạp chí: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng
ISBN: 978-604-913-429-6 (2015) Trang: 185-191
Tạp chí: TUYỂN TẬP CÔNG TRÌNH KHOA HỌC HỘI NGHỊ TOÀN QUỐC LẦN THỨ 3 VỀ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA VCCA -2015
ISBN: 978-604-913-429-6 (2015) Trang: 35-39
Tạp chí: TUYỂN TẬP CÔNG TRÌNH KHOA HỌC HỘI NGHỊ TOÀN QUỐC LẦN THỨ 3 VỀ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA VCCA -2015
2015 (2015) Trang: 534-539
Tạp chí: Proc. IEEE_The International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC)
12 (2015) Trang: 37-41
Tạp chí: Tự động hóa ngày nay - Chuyên san Điều khiển & Tự động hóa
7 (2014) Trang: 405-409
Tạp chí: Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014
7 (2014) Trang: 96-100
Tạp chí: Hội nghị toàn quốc lần thứ 7 về Cơ Điện tử - VCM-2014
102 (2012) Trang: 36
Tạp chí: Journal of Volgograd State Technical University
(2008) Trang:
Tạp chí: Proceedings of 16th IFAC World Congress
 

Crossref DOI of CTUJoS


BC thường niên 2018


Con số ấn tượng (VN | EN)


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...