Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Al-rawi, A. A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Genetic algorithm-PID controller for model order reduction pantographcatenary system
Autorzy:
Al-Awad, Nasir A.
Abboud, Izz K.
Al-Rawi, Muaayed F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837796.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
pantograph system
model reduction
PSO
G.A-PID
IMC
LQR
system pantografowy
redukcja modelu
Opis:
Controlling the contact force between the pantograph and the catenary has come to be a requirement for improving the performances and affectivity of high-speed train systems Indeed, these performances can also significantly be decreased due to the fact of the catenary equal stiffness variation. In addition, the contact force can also additionally differ and ought to end up null, which may additionally purpose the loss of contact. Then, in this paper, we current an active manipulate of the minimize order model of pantograph-catenary system. The proposed manipulate approach implements an optimization technique, like particle swarm (PSO), the usage of a frequent approximation of the catenary equal stiffness. All the synthesis steps of the manipulate law are given and a formal evaluation of the closed loop stability indicates an asymptotic monitoring of a nominal steady contact force. Then, the usage of Genetic Algorithm with Proportional-Integral-derivative (G.A-PID) as proposed controller appeared optimum response where, the contacts force consequences to be virtually equal to its steady reference. Finally it seems the advantageous of suggestion approach in contrast with classical manipulate strategies like, Internal mode control(IMC) method, linear quadratic regulator (LQR). The outcomes via the use of MATLAB simulation, suggests (G.A-PID) offers better transient specifications in contrast with classical manipulate.
Źródło:
Applied Computer Science; 2021, 17, 2; 28-39
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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