(1996) Vibration control of rotor-bearing systems using neural networks. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 10381.pdf Download (2MB) | Preview

Arabic Abstract

يتم شرح واستخدام نظام الشبكات العصبية للتحـكم فـي اهتزازات نظام كرسي تحميل دوراني . يتم استخدام نظام الشبكات العصبية متعددة الأغراض في عمل نموذج عكسي لديناميكية نظام تحميل دوراتي متوازي ، حيث يتم تلقين النظام عن طريق مجموعة اهتزازات عكسية في التعليمات وعن طريق (دلتا) يتم تصغير الفرق بين معلومات التحكم الحقيقية المدخلة إلى النظام التي يتم الحصول عليها من نظام الشبكات العصبية التحكمي والمعلومات المتوقعة من النموذج الديناميكي العكسي عن طريق استخدام بيانات حقيقية من النظام الدوراني . عندما يتم استخدام متحكم عصبي على نظام الدوراني فإن النتيجة بالنسبة للاهتزازات الناتجة مقنعة .

English Abstract

A neural network controller is described and implemented for controlling the vibrations of a Rotor Bearing System. A multi-layered neural network is used to model the inverse dynamics of the rotor-bearing system on-line; it is learned by backpropagation algorithm, and delta rule in which the difference between the actual control input to the plant, which is generated from the neural controller, and the input estimated from the inverse-dynamics model by using an actual plant output is minimized. The results show a satisfactorily diminished response of the rotor-bearing system when the controller is applied to the system.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Mechanical
Department:	College of Engineering and Physics > Mechanical Engineering
Committee Advisor:	Al-Nassar, Yaagoub N.
Committee Members:	Yilbas, Bekir S. and Khulief, Yehia A. and Al-Garni, Ahmed Z.
Depositing User:	Mr. Admin Admin
Date Deposited:	22 Jun 2008 14:03
Last Modified:	01 Nov 2019 14:00
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10381