KFUPM ePrints

A neural network approach to feedback linearization

Al-Sahli, Khaled A. S. (1995) A neural network approach to feedback linearization. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
2533Kb

Arabic Abstract

ظهرت أخيراً طرق عديدة لتصميم وتحليل التحكم في الأنظمة الغير خطية غير أن كل طريقة يفضل استخدامها لصنف معين من هذه الأنظمة . وتعتبر طريقة التحكم بتحويل الأنظمة الغير خطية إلى أنظمة خطية باستخدام النغذية المرتدة واحدة من أفضل الطرق الموجودة إلا أن لهذه الطريقة عيوب كثيرة ولا تستخدم إلا للأنظمة القابلة لتحويلها خطياً . ولقد ظهر في السنوات الأخيرة اهتمام ملحوظ بالشبكات العصبية الصناعية ، وتعد أنظمة التحكم ذات التوجيه الذاتي واحدة من تطبيقاتها . في هذه الدراسة تم تطوير بسيط للطريقة المستخدمة في معالجة الأعصاب الصناعية التي تربط الخلايا العصبية الصناعية ببعضها والتي تسمى طريقة التغذية المرتدة للخطأ . كما تم في هذه الدراسة استخدام الشبكة العصبية الصناعية ذات المستويات العديدة للتحكم بالأنظمة الإير خطيـة تحكم مباشر وذاتي التوجيه لتلافي عيوب الطريقة المذكورة وتم استخدام المحاكاة لدراستها .

English Abstract

Several methods are available for the design and analysis of nonlinear control systems. However, each method is best applicable to a special class of nonlinear systems. The Feedback linearization scheme is powerful method, because it is based on exact cancellation of nonlinearities. This method is, however, only applicable to systems which are feedback linearizable. It also has a number of limitations. In recent years, there has been a considerable interest in the field of artificial neural networks and its applications in many areas. One of the application areas is in adaptive control system. In this thesis, the conventional backpropagation algorithm is modified in such a way that nonlinear systems can be controlled directly. In this work, a multilayer neural network is used to perform input-state feedback linearization thus alleviating its drawbacks for a large class of nonlinear systems, adaptively and in an online manner. A simulation study supports this claim.



Item Type:Thesis (Masters)
Date:March 1995
Date Type:Completion
Subjects:Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Creators:Al-Sahli, Khaled A. S.
Committee Advisor:Zrida, J.
Committee Members:Al-Baiyat, Samir A. and Bettayeb, Mammar and Bakhashwain, Jamil M. and Baher, Hussein
ID Code:10308
Deposited By:KFUPM ePrints Admin
Deposited On:22 Jun 2008 17:01
Last Modified:26 Apr 2011 08:10

Repository Staff Only: item control page