تقدم هذه الدراسة تصميماً لمتحكم يعتمد على بنية النموذج المخيخي لرباعية
المحرك.
تمت محاكاة النظام و المتحكم ذو النموذج المخيخي المعتمد على المتحكم PID
باستخدام الحزمة البرمجية ماتلاب ، و تمت مقارنة أداء النظام في ظل وجود ضجيج عند
استخدام المتحكم
PID العادي فقط و عند استخدام النموذج المخيخي المعتمد على
المتحكم PID و أظهرت النتائج أن الطريقة الأخيرة تضمن أداء الاستقرار الجيد. كما
تمت مقارنة النظام مع المتحكم ذو النموذج المخيخي المقترح مع نظامين يستخدمان
النموذج المخيخي لهما هيكلية تختلف عن الهيكلية المقترحة.
تمّ في هذا البحث تطوير نموذج تأقلمي مستوحى من النّماذج الدّاخليّة للمخيخ يسمّى التعلّم بخطأ التغذية العكسيّة Feedback Error Learning (FEL), و هي الطّريقة الأم للتّحكم التّعلّمي الأمامي Learning Feed-forward Control(LFFC), و تعتمد على متحكّم تغذية عك
سيّة بالإضافة إلى متحكم أمامي و هو عبارة عن شبكة عصبونيّة neural network يتمّ تدريبها عن طريق خرج متحكّم التغذية العكسيّة. و قد قمنا بتطوير هذه الطّريقة للتّحكم بذراع آليّة, بالإضافة إلى حل مسألة توازن النّواس المعكوس inverted pendulum و التّحكم بنظام التّعليق لباص, و تمّ تطوير هذه الطّريقة بإضافة شبكة عصبونيّة ثانية يتمّ تدريبها بواسطة خرج متحكّم FEL, و تمّت المحاكاة للأنظمة السّابقة على الحاسب باستخدام البيئة البرمجيّة Matlab and Simulink, و بيّنت النّتائج أنّ هذا التطوير يحسّن أداء التّحكم.
