Robust Adaptive H∞ Controller Based on Hybrid Genetic Wavelet Kernel Principal Component for Nonlinear Uncertain Systems

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 94

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_MJEE-9-4_002

تاریخ نمایه سازی: 12 شهریور 1402

چکیده مقاله:

In this paper, two adaptive H∞ control schemes based on a genetic wavelet kernel support vector machine (SVM) and a hybrid genetic wavelet kernel SVM is presented for nonlinear uncertain systems. In these methods, wavelet kernel SVM is employed to establish the adaptive controller and an on-line learning rule for the weighting vector and bias is derived. The H∞ control technique is combined with adaptive control algorithm and wavelet support vector machine to achieve the desired attenuation on the tracking error caused by wavelet-SVM approximation error and external disturbances. The most important feature of the proposed control strategy is its inherent robustness and its ability to handle the nonlinear behaviour of the system. The results of simulation show this SVM online algorithm controller is very effective and the SVM controller can achieve a satisfactory performance

کلیدواژه ها:

Genetic Algorithm (GA) ، en ، Wavelet Support Vector Machines ، Hybrid Wavelet and RBF Support Vector Machines ، Adaptive control ، H∞ Control ، Nonlinear Uncertain System

نویسندگان

Bahar Ahmadi

university of tabriz

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 :
  • F. F. M. El-Sousy, “Robust adaptive H∞ position control via ...
  • Y. J. Liu, S. Tong, C. L. Philip Chen, “Adaptive ...
  • Y .C. Chang, “Adaptive fuzzy-based tracking control for nonlinear SISO ...
  • W. Y. Wang, M. L. Chan, C. C. James Hsu, ...
  • M. Roopaei, M. Zolghadri, S. Meshksar, “Enhanced adaptive fuzzy sliding ...
  • Y. Pan, Y. Zhou, T. Sun, and M. Joo Er, ...
  • Q. Zhang, A. Benveniste, “Wavelet networks,” IEEE Trans. Neural Networks, ...
  • C. L. Liu, “A tutorial of the wavelet transform NTUEE,” ...
  • C. F. Hsu, C. M. Lin, and T. T. Lee, ...
  • F. Sheikholeslam, M. Zekri, “Design of adaptive fuzzy wavelet neural ...
  • V. Vapnik, “The nature of statistical learning theory,” Springer, ۲۰۰۰ ...
  • C. Cortes, V. Vapnik, “Support-vector networks,” Machine learning, Vol. ۲۰, ...
  • F. Q. Han, D. C. Wang, C. h. D. Li, ...
  • Y. Tong, D. Yang, and Q. Zhang, “Wavelet kernel support ...
  • L. Zhang, W. Zhou, and L. Jiao, “Wavelet support vector ...
  • J. George, R. Kumaraswamy, “A Hybrid Wavelet Kernel Construction for ...
  • Z. Yu, Y. Cai, “Least squares wavelet support vector machines ...
  • G. Y. Chen, W. F. Xie, “Multiwavelet support vector machines,” ...
  • H. Nourisola, “Wavelet Kernel Based on Identification for Nonlinear Hybrid ...
  • M. Melanie, An Introduction to Genetic Algorithms, A Bradford Book ...
  • R. L. Haupt, S. E. Haupt, “Practical genetic algorithms,” New ...
  • B. S. Chen, C. H. Lee, Y. C. Chang, “H∞ ...
  • D. D. Zhao, C. L. Xie, and P. C. Wang, ...
  • L. X. Wang, “Adaptive fuzzy systems and control: design and ...
  • نمایش کامل مراجع