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Decentralized Sliding Mode Controller Based on Genetic algorithm and a Hybrid approach for Interconnected Uncertain Nonlinear Systems

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.6 No.1 (2013.02)바로가기
  • 페이지
    pp.61-86
  • 저자
    Allouani Fouad, Djamel Boukhetela, Fares Boudjema
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A207619

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원문정보

초록

영어
A new type controller, recurrent fuzzy neural networks-fuzzy-sliding mode controller (FRNN-FSMC), is developed for a class of large-scale systems with unknown bounds of high-order interconnections and disturbances. The main purpose is to eliminate the chattering phenomenon and to overcome the problem of the equivalent control computation. The FRNN-FSMC, which incorporates the recurrent fuzzy neural network (RFNN), fuzzy logic controller (FLC) and the SMC, can eliminate chattering using a fixed boundary layer around the switch surface. Within the boundary layer, where the FLC is applied, the chattering phenomenon, which is inherent in a SMC, is avoided by smoothing the switch signal. Moreover, to compute the equivalent controller, a feed-forward RFNN is used. The stability of the whole system is analyzed via the Lyapunov methodology. In this study, we propose an effective method to select some key controller parameters in an optimal manner by using the genetic algorithm (GA), so that a high performance of the overall system's response can be achieved. The effectiveness and efficiency of the proposed controller and optimization method were tested using highly interconnected nonlinear systems as examples.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Problem Statement
 3. Design of the Decentralized RFNN-FSMC
  3.1. Design of SMC
  3.2. Structure of the Proposed Decentralized RFNN-FSMC
  3.3. Computation of the Equivalent Control
  3.4. Computation of the Corrective Control
 4. Stability Analysis
 5. Tuning of the Decentralized RFNN-FSMC Parameters by the Genetic Algorithm
  5.1. Genetic Algorithms
  5.2. Coding Strategy of the Decentralized RFNN-FSMC Parameters
  5.3. GA Parameters Specification
 6. Simulation Results
 7. Concluding Remarks
 References

키워드

Interconnected uncertain nonlinear systems Genetic algorithm Recurrent Fuzzy neural networks Sliding mode

저자

  • Allouani Fouad [ Department of Electrical Engering, University of Khenchela, Algeria ]
  • Djamel Boukhetela [ Laboratoire de commande des processus, Automatic Control Department, Ecole Nationale Polytechnique, Algiers, Algeria. ]
  • Fares Boudjema [ Laboratoire de commande des processus, Automatic Control Department, Ecole Nationale Polytechnique, Algiers, Algeria. ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Control and Automation
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4297
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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