منذ أن تم اختراع المنطق الضبابي والتحكم الضبابي حظي الأخير بانتشار واهتمام متزايدين في تطبيقات متنوعة وفي الأجهزة المختلفة في مختلف نواحي الحياة. ولعل ذلك لسهولة تطبيق نظام التحكم الضبابي ولابتعاده غالباً عن تعقيدات العلاقات الرياضية. حتى لو لم نكن نعلم نموذج النظام موضوع التحكم، يستطيع المتحكم الضبابي ذاتي التنظيم (SOFC) تحسين استجابة متحكم ضبابي خطي موجود أو بناء جدول تحكم من الصفر، من خلال تقييم أداء المتحكم الحالي وتعديل جدول التحكم بناءً على ذلك. يقدم هذا البحث مادة بسيطة توضح كيفية تصميم واستخدام المتحكم الضبابي ذاتي التنظيم. من خلال عملية نمذجة ومحاكاة باستخدام Matlab & Simulink® حيث تم فيها استخدام المتحكم لتنظيم سرعة محرك كهربائي مستمر عند حمولات متغيرة. وأظهرت المحاكاة قدرة المتحكم على تقديم استجابة جيدة وتقليل خطأ السرعة بشكل ملحوظ عند تغير الحمولة. يعد البحث مادة نصية يمكن أن يرجع إليها طلبتنا والباحثون المهتمون في مجال التحكم التكيفي عامة، والتحكم الضبابي ذاتي التنظيم خاصة.
Since the invention of Fuzzy logic and fuzzy control, the latter has been growing in spread
and importance in many applications and devices in many life aspects. This maybe due to
the easy use of a fuzzy control system, and for being far of math complications. Even if the
plant model is unknown, a self-organizing fuzzy controller (SOFC) can improve the
response of an already exist linear control table, or even can build a control table from
scratch, by assessing current performance of the controller and adjusting the control table
accordingly. This paper provides a simple article that shows how to design and use a self organizing
fuzzy controller, through a simulation example using MATLAB & Simulink
in which a variable torque loaded DC motor speed regulation is done. The simulation
showed the ability of the controller to provide a good response and decrease speed error by
a notable amount at load torque changing times. This paper can be used as textbook
material for students or researchers interested in the field of adaptive control, especially
self-organizing fuzzy control.
المراجع المستخدمة
Levine, William S. The Control Handbook. Florida : CRC press, 2000. p. 1564. ISBN 81-7224-785-0
Chen, G. and Pham, T. T. Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. New York : CRC Press, 2001. p. 316
Åström, Karl J and Björn, Wittenmark. Adaptive Control. 2nd edition. Amesterdam : Addison Wesley, 1995. p. 589
Matos D, Joana, Duorado C, António. A self-organizing fuzzy controller with a fixed maximum number of rules and an adaptive similarity factor. Informatic Engineering, Universidade de Coimbra. Coimbra : s.n., 1999. p. 44
Lee, Chien H. ; Wang, Sheng D. A self-organizing adaptive fuzzy controller. 80, 1996, Fuzzy Sets and Systems, pp. 295-313