تطوير متحكّم تكيّفي يعتمد على النّموذج المخيخي

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 عكسيّة 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.