Chaos Synchronization in Josephson Junction Using a Nonlinear Model Predictive Controller Based on Particle Filter: Processor in the Loop Implementation
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 167
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IECO-4-3_009
تاریخ نمایه سازی: 20 تیر 1401
چکیده مقاله:
In this paper, a model predictive control approach based on a generic particle filter is proposed to synchronize two Josephson junction models with different parameters. For this purpose, an appropriate objective function is defined to assess the particles within the state space. This objective function minimizes simultaneously the tracking error, control effort, and control smoothness. The dynamic optimization problem is solved using a generic particle filter. Here, Josephson junction is described with Resistive Capacitive Inductive Shunted Josephson model, and the synchronization is obtained using the slave–master technique. Moreover, to verify the implementation capability of the proposed algorithm, a processor in loop experiment is performed. The results show that the open-loop system, without the controller, has a chaotic behavior. Numerical simulations are conducted to assess the performance of the proposed algorithm. The results show that the proposed approach can be implemented in a real-time application. Also, the performance of the suggested controller is compared with the proportional integral derivative controller and sliding mode controller.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Aylar Khooshehmehri
۲Faculty of Electrical and Computer, Malek-Ashtar University of Technology, Iran.
Saeed Nasrollahi
Faculty of Electrical and Computer, Malek-Ashtar University of Technology, Iran.
Morteza Aliyari
Research Assistant, Department of Electrical and Computer, Malek-Ashtar University of Technology, Iran.
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 :