neural controller
در نشریات گروه مکانیک-
International Journal of Advanced Design and Manufacturing Technology, Volume:16 Issue: 2, Jun 2023, PP 55 -64In this paper, control of shimmy vibration of aircraft nose landing gear is presented. In this regard, the NARMA-L2 neural controller and a robust controller using a fuzzy method are designed and compared. The efficiency of these controllers was measured by comparing the results obtained from CTM and PID controllers. Using the NARMA-L2 neural controller, maximum effort and settling time are improved whereas using fuzzy controller overshoot of the vibration response improvement in the closed-loop system was observed. According to these results, a large part of the design requirements can be solved by the implemented controllers.Keywords: Aircraft, Fuzzy controller, NARMA-L2, Neural Controller, Suspension Oscillations
-
ارتعاشات کوچک (Shimmy)، ارتعاشات جانبی و پیچشی در چرخ هواپیما است که خود را تحریک می کند؛ و باعث بی ثباتی در عملکردهای سریع می شود؛ که می تواند به تجهیزات فرود هواپیما و بدنه آن و همچنین، در هواپیماهای تجاری، به مسافران آسیب برساند. بنابراین، کنترل و میرایی این ارتعاشات بسیار مهم تلقی می گردد. بدین منظور، پژوهش حاضر، به طراحی یک کنترل کننده با استفاده از روش عصبی نوعNARMA-L2 جهت جلوگیری از ارتعاشات کوچک در ارابه فرود هواپیما پرداخته است. کنترل کننده یاد شده توانایی بالایی در برابر عدم قطعیت های پارامتری و اغتشاشات خارجی دارد. برای بررسی عملکرد کنترلر پیشنهادی، پاسخ ارتعاشی سیستم توسط نرم افزار MATLAB شبیه سازی شده و کارایی آن با مقایسه نتایج به دست آمده از کنترلرهای گشتاور محاسبه شده مقاوم (RCTM) و تناسبی، انتگرال گیر، مشتق گیر (PID) سنجیده شد. نتایج بدست آمده، نمایانگر بهبود قابل ملاحظه ای در عملکرد سیستم حلقه بسته با کاهش موثر ارتعاشات در نتیجه استفاده از کنترل کننده پیشنهادی می باشد.
کلید واژگان: کنترلر عصبی، NARMA L-2، کنترل فعال، نوسانات سیستم تعلیق، هواپیماSmall vibrations (Shimmy) are lateral and torsional vibrations in the aircraft wheel that excites itself and cause instability in fast functions; which can damage the aircraft's landing gear and its fuselage, as well as, in commercial aviation, this may harm passengers. Therefore, controlling and damping these vibrations is essential. For this purpose, the present study has designed a controller using the NARMA-L2 type neural method to prevent small vibrations in the aircraft's landing gear. The controller as mentioned above has a high capability against parameter uncertainties and external disturbances. To check the performance of the proposed controller, the vibration response of the system was simulated by MATLAB software, and its efficiency was measured by comparing the results obtained from RCTM and Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers. The obtained results show a significant improvement in the performance of the closed-loop system with an effective reduction of vibrations as a result of using the proposed controller.
Keywords: Neural Controller, NARMA L-2, Active Control, Suspension Oscillations, Aircraft -
کوادروتور یکی از انواع رباتهای پرنده می باشد که به دلیل ساختار ساده و قابلیت عمود پروازی مورد توجه بسیاری از محققان قرار گرفته است. پایداری این سیستم به دلیل دینامیک شدیدا غیر خطی از اهمیت ویژه ای برخوردار است. برای پایدارسازی این سیستم در این مقاله کنترلرهای ترکیبی، کنترلرکلاسیک PD و شبکه های عصبی طراحی شده اند. در این مقاله ابتدا به طراحی یک شبکه عصبی با توانایی اموزش برخط پرداخته شده است. سپس یک کنترلر کلاسیک PD با استفاده از روش زیگلر نیکولز بیان شده و سپس با استفاده از یک شبکه عصبی که به صورت انلاین اموزش داده شده، به تنظیم پارامترهای کنترلی این کنترلر پرداخته می شود. برای تعیین کارایی این کنترلرها، شبیه سازی در محیط شبیه سازی متلب انجام گرفت و نتایج به شکل عملی اورده شده است. برای پیاده سازی این کنترلرها روی سیستم واقعی، یک مدل شبیه ساز برای کوادروتور ارائه شده که با پیاده سازی کنترلرهای طراحی شده روی سیستم کارایی انها بر روی سیستم واقعی مشخص گشته است.کلید واژگان: کوادروتور، کنترلر کلاسیک PD، کنترلر PD-عصبی تنظیم گر، کنترلر شبکه عصبی، سیستم شبیه ساز کوادروتورQuadrotor is a Flying robot which can fly vertically and has a simple structure. Because of nonlinear dynamics of the system, Stability of the control process has an important role in this robot. In this paper, a neural controller is designed to stabilize the quadrotor. The neural controller is used to stabilize the attitude of the quadrotor. We first designed a PD controller using Ziegler Nichols method, then an online learner neural controller is trained for tuning the parameters of this PD controller. To verify these controllers first a simulation performed in the Simulink environment of the Matlab. In addition to simulation we have practically implemented these control methods on a Quadrotor test bench. Practical implementation results demonstrate the effectiveness of the presented method.Keywords: Quadrotor, neural controller, PD control, Ziegler Nichols, Practical Implementation
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.