ROBUST FUZZY CONTROL DESIGN USING GENETIC ALGORITHM OPTIMIZATION APPROACH: CASE STUDY OF SPARK IGNITION ENGINE TORQUE CONTROL

سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 305

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJFS-14-3_002

تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1401

چکیده مقاله:

In the case of widely-uncertain non-linear system control design, it was very difficult to design a single controller to overcome control design specifications in all of its dynamical characteristics uncertainties. To resolve these problems, a new design method of robust fuzzy control proposed. The solution offered was by creating multiple soft-switching with Takagi-Sugeno fuzzy model for optimal solution control at all operating points that generate uncertainties. Optimal solution control at each operating point was calculated using genetic algorithm. A case study of engine torque control of spark ignition engine model was used to prove this new method of robust fuzzy control design. From the simulation results, it can be concluded that the controller operates very well for a wide uncertainty.

نویسندگان

Aris Triwiyatno

Department of Electrical Engineering, Diponegoro University, Semarang, Indonesia

Sumardi Sumardi

Department of Electrical Engineering, Diponegoro University, Semarang, Indonesia

Esa Apriaskar

Department of Electrical Engineering, Diponegoro University, Se- marang, Indonesia

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • M. Athans, A tutorial on the LQG/LTR method, in ۱۹۸۶ ...
  • S. G. Cao, N. W. Rees and G. Feng, Analysis ...
  • M. A. Denai and S. A. Attia, Robust state feedback ...
  • P. Eklund and J. Zhou, Comparison of learning strategies for ...
  • D. E. Goldberg, Genetic algorithm in search, optimization, and machine ...
  • N. Heintz, M. Mews, G. Stier, A. Beaumont and A. ...
  • D. M. Lamberson, Torque management of gasoline engines, Thesis, University ...
  • Q. Li and T. Chai, Fuzzy adaptive control for a ...
  • T.- Li, S.- Tong and G. Feng, A novel robust ...
  • A. Stefanopoulou, Modeling and control of advanced technology engines, Thesis, ...
  • T. Takagi and M. Sugeno, Fuzzy identi cation of systems and ...
  • A. Triwiyatno, M. Nuh, A. Santoso and I. N. Sutantra, ...
  • A. Triwiyatno, M. Nuh, A. Santoso and I. N. Sutantra, ...
  • A. Triwiyatno, M. Nuh, A. Santoso and I. N. Sutantra, ...
  • نمایش کامل مراجع