Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "servo system" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A multi-model based adaptive reconfiguration control scheme for an electro-hydraulic position servo system
Autorzy:
Zhang, Zhao
Yang, Zhong
Liu, Shuchang
Chen, Shuang
Zhang, Xiaokai
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2124780.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
fault tolerant control
electro hydraulic position
servo system
multiple model
adaptive control
reconfiguration control
sterowanie tolerujące uszkodzenia
serwomechanizm
sterowanie adaptacyjne
Opis:
Reliability and safety of an electro-hydraulic position servo system (EHPSS) can be greatly reduced for potential sensor and actuator faults. This paper proposes a novel reconfiguration control (RC) scheme that combines multi-model and adaptive control to compensate for the adverse effects. Such a design includes several fixed models, one adaptive model, and one reinitialized adaptive model. Each of the models has its own independent controller that is based on a complete parametrization of the corresponding fault. A proper switching mechanism is set up to select the most appropriate controller to control the current plant. The system output can track the reference model asymptotically using the proposed method. Simulation results validate robustness and effectiveness of the proposed scheme. The main contribution is a reconfiguration control method that can handle component faults and maintain the acceptable performance of the EHPSS.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2022, 32, 2; 185--196
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neural network based feedback linearization control of a servo-hydraulic vehicle suspension system
Autorzy:
Pedro, J. O.
Dahunsi, O. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907825.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sieć neuronowa
sterowanie bezpośrednie
sterowanie ze sprzężeniem zwrotnym
regulacja PID
komfort jazdy
układ zawieszenia
neural networks
direct adaptive control
feedback linearization control
PID control
ride comfort
suspension system
servo-hydraulics
Opis:
This paper presents the design of a neural network based feedback linearization (NNFBL) controller for a two degree-offreedom (DOF), quarter-car, servo-hydraulic vehicle suspension system. The main objective of the direct adaptive NNFBL controller is to improve the system's ride comfort and handling quality. A feedforward, multi-layer perceptron (MLP) neural network (NN) model that is well suited for control by discrete input-output linearization (NNIOL) is developed using input-output data sets obtained from mathematical model simulation. The NN model is trained using the Levenberg- Marquardt optimization algorithm. The proposed controller is compared with a constant-gain PID controller (based on the Ziegler-Nichols tuning method) during suspension travel setpoint tracking in the presence of deterministic road disturbance. Simulation results demonstrate the superior performance of the proposed direct adaptive NNFBL controller over the generic PID controller in rejecting the deterministic road disturbance. This superior performance is achieved at a much lower control cost within the stipulated constraints.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 1; 137-147
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies