Emotional Learing Based Intelligent Speed Controller Applied to Neurofuzzy Model of Switched Reluctance Motor
محل انتشار: سیزدهمین کنفرانس سالانه مهندسی مکانیک
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,460
فایل این مقاله در 7 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:
ISME13_590
تاریخ نمایه سازی: 21 اسفند 1385
چکیده مقاله:
In this paper, an intelligent controller is applied to speed control of a switched reluctance motor. First, the produced torque of motor, as a nonlinear function, is identified using an efficient algorithm of training for Locally Linear Neurofuzzy Models (LoLiMoT). Then, an intelligent controller based on brain emotional learning algorithm is applied to the identified model. The intelligent controller is based on a computational model of a limbic system in the mammalian brain. The Brain Emotional Based Learning Intelligent Controller (BELBIC) based on PID control is adopted for the switched reluctance motor. The contribution of BELBIC in improving the control system performance is shown by comparison with results obtained from PID controller without BELBIC. The results demonstrate excellent improvements of control action, without any considerable increase in control effort for BELBIC.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Rouhani
Applied Design Center of Excellence, Mechanical Engineering Department, University of Tehran, Tehran, Iran
Caro Lucas
Control and Intelligent Processing Center of Excellence, Electrical and Computer Engineering Department, University of Tehran, Iran
Arash Sadeghzadeh
Control and Intelligent Processing Center of Excellence, Electrical and Computer Engineering Department, University of Tehran, Iran
Mansour Nikkhah Bahrami
Control and Intelligent Processing Center of Excellence, Electrical and Computer Engineering Department, University of Tehran, 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 :