This paper presents the possibility of replacing the mathematical
optimizer in the Model Predictive Control Algorithm (MPC) with a
Feedforward Neural Network Optimizer (FNNO). The optimizer
trained offline to reduce the cost function. This maintai
n the system
model of the system, which is essential in MPC to get accepted
accuracy. we solve optimization problem faster than the algorithms
of traditional optimization, which we built, based on digital
computing.
يقوم هذا المشروع على تطبيق طرق التحكم المتقدم التي تمت دراستها في تخصص هندسة الميكاترونكس وأهمها (state feedback via pole placement) على نظام ميكاترونكس متكامل ذو ثلاث درجات حرية, يتكون من عربة معلق بها بندول, تتحرك هذه العربة على ذراع متأرجح, وثلاثة
مجسات لقياس موقع العربة وزاوية تأرجح الذراع وزاوية تأرجح البندول, و (Servo motor) يقوم بأرجحة الذراع لضبط حركة العربة
