اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتطوير متحكم الشبكات العصبونية العائمة للتحكم بعربةش
Steering of a Passenger Car using Fuzzy-Neural Controller
739
1 36
0
(
0
)
تاريخ النشر
2016
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
يهدف هذا المشروع إلى تطوير الجزء الخاص بالتحكم العرضي للعربة الذي يهتم بمنع العربة من الخروج عن المسار عند المنعطفات و سيتم ذلك من خلال بناء متحكم يعتمد في بنيته على نظرية الشبكات العصبونية العائمة التي تدمج ما بين التحكم العائم و الشبكات العصبونية، و ستكون مهمته بشكل اساسي تعديل حركة المقود بحيث تتوافق مع المنعطفات على الطريق الذي تجتازه العربة.
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تناولت هذه الدراسة تطوير متحكم يعتمد على الشبكات العصبونية العائمة للتحكم بعربة، بهدف تحسين أمان القيادة وتقليل الأخطاء البشرية التي تؤدي إلى الحوادث. يركز البحث على التحكم العرضي للعربة لمنعها من الخروج عن المسار عند المنعطفات. تم بناء المتحكم باستخدام نظرية الشبكات العصبونية العائمة التي تدمج بين التحكم العائم والشبكات العصبونية. تم تدريب المتحكم باستخدام بيانات تم جمعها من نموذج السائق على أحد الطرق. أظهرت نتائج المحاكاة أن المتحكم قادر على تعديل حركة المقود بشكل يتوافق مع المنعطفات بشكل مشابه لنموذج السائق. يتكون البحث من عدة فصول تتناول مقدمة عن نظم القيادة الذاتية والمساعدة، نمذجة السائق، المنطق العائم، نظام الاستدلال العائم المتكيف عصبونياً، وتصميم المتحكمات واختبارها.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: الدراسة قدمت إسهاماً مهماً في مجال التحكم بالعربات الذاتية، إلا أنها تفتقر إلى تطبيقات واقعية على الطرقات العامة. كما أن الاعتماد الكبير على بيانات التدريب من نموذج السائق قد يحد من فعالية المتحكم في ظروف غير متوقعة. كان من الممكن تحسين الدراسة بإضافة اختبارات على طرقات متنوعة وفي ظروف بيئية مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن الاستفادة من دمج تقنيات أخرى مثل الخوارزميات الجينية لتحسين أداء المتحكم.
أسئلة حول البحث
-
ما هو الهدف الرئيسي من البحث؟
الهدف الرئيسي من البحث هو تطوير متحكم يعتمد على الشبكات العصبونية العائمة للتحكم بعربة، بهدف منعها من الخروج عن المسار عند المنعطفات وتحسين أمان القيادة.
-
ما هي التقنية المستخدمة في بناء المتحكم؟
تم استخدام تقنية الشبكات العصبونية العائمة التي تدمج بين التحكم العائم والشبكات العصبونية في بناء المتحكم.
-
ما هي نتائج المحاكاة التي تم الحصول عليها؟
أظهرت نتائج المحاكاة أن المتحكم قادر على تعديل حركة المقود بشكل يتوافق مع المنعطفات بشكل مشابه لنموذج السائق.
-
ما هي التوصيات المستقبلية التي قدمتها الدراسة؟
أوصت الدراسة بدمج تقنيات أخرى مثل الخوارزميات الجينية لتحسين أداء المتحكم، والتركيز على التحكم بالطول والعرض للعربة ضمن بنية تحكم واحدة.
المراجع المستخدمة
Sleet D. et al. Peden M., Scurfield R, World report on road traffic injury, Geneva: World Health Organization, 2004
M.Pasquier, A.Spalanzani D.Partouche, Intelligent Speed Adaptation Using a Self-Organizing Neuro-Fuzzy Controller, Istanbul: IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2007
R.Oentaryo, Automated Driving Based on Self-Organizing GenSo-Yager Neuro-Fuzzy System, Singapor: Nanyang Technological University, 2004
قيم البحث
اقرأ أيضاً
يقدم البحث منهجية جديدة لتطوير متحكم مرتكز على الشبكات العصبونية الصنعية ANN و على طريقة التحكم المباشر، بهدف الحصول على الطاقة القصوى الممكنة من النظم الشمسية الكهروضوئية في ظل التغيرات الجوية المختلفة من شدة إشعاع شمسي و درجة حرارة محيطة. في هذا ال
سياق، يقدم البحث نموذج جديد لمتحكم MPPT-ANN لتتبع نقطة الاستطاعة العظمى MPP للنظم الشمسية الكهروضوئية في بيئة Matlab/Simulink. يرتكز المتحكم MPPT-ANN المطور على شبكة عصبونية صنعية ذات تغذية أمامية FFNNمدربة باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي للخطأ، لتحديد توتر التشغيل الأمثل للنظام الكهروضوئي PV عند التغيرات الجوية المختلفة. كما يقترح البحث، خوارزمية تحكم تعتمد على طريقة التحكم المباشر لتحديد نسبة التشغيل المستخدمة للتحكم مباشرة في دورة عمل مبدل جهد مستمر، و ذلك اعتماداً على مقارنة الفرق الناتج بين توتر خرج النظام الكهروضوئي و توتر التشغيل الأمثل خرج الشبكة العصبونية. إن لمتحكم المطورMPPT-ANN المرتكز على شبكة FFNN، يمتاز بسرعة فائقة بتتبع نقطة MPP و بتحقيق كفاءة عالية لنظام PV عند التغيرات الجوية. أظهرت نتائج المحاكاة المنجزة في بيئة Matlab/Simulink، الأداء الأفضل للمتحكم المطور MPPT-ANN بتحقيق أداء ديناميكي أفضل و دقة عالية عند تتبع نقطة MPP، مقارنة مع استخدام متحكم أخر MPPT-ANN-PI يعتمد على شبكة عصبونية صنعية و متحكم تناسبي-تكاملي تقليدي،
و مقارنة أيضا ً مع متحكم تقليدي MPPT-P&O مرتكز على تقنية الاضطراب و المراقبة عند التغيرات الجوية المختلفة.
الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية و مراحل تصميم متحكم ضبابي عصبوني, يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل إلى أي من تعابير الوجه الأربعة التالية و هي الفرح, الحزن, الغضب, و الخوف, و ذلك وفقا للنقاط المميزة في الوجه FCP المأخوذة من نصف الوجه, و المتعلقة
بالعناصر الثلاث العين و الحاجب و نصف الفم, خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال الذي تعتمد على الوجه بالكامل.
تم في هذه الدراسة تصميم متحكم عصبوني ضبابي متكيف (ANFIS) و مقارنة
أداءه مع أداء المتحكم المقترح و مع استجابة النموذج الرياضي للمركبة بدون وجود متحكم
(حلقة مفتوحة) و بوجود اضطرابات دخل مختلفة.
يعرض هذا البحث طريقة مقترحة لتصميم نموذج متحكم إشرافي ضبابي للمتحكم
التناسبي التكاملي التفاضلي (PID: Proportional, Integral, Differential) من
خلال شبكات بتري الضبابية المنطقية، و تتميز الطريقة بإظهار قيمة التضبيب لكل
خاصية من خاصيات تابع الانتماء
الممثل لكل مدخل من مداخل المتحكم الإشرافي
الضبابي و تحديد العدد الإجمالي للقواعد المطلوبة في تصميم المتحكم قبل البدء بإدخال
القواعد المناسبة في مرحمة تصميم القواعد و تحديد القيمة الرقمية لمدخلي القاعدة التي تم
تفعيلها و تجميع المتغيرات التي لها نفس الخاصية و اظهار القيمة الرقمية لكل منها برمجياً
و تحديد قيمة فك الضبابية باستخدام طرق فك الضبابية.
تم في هذا البحث تصميم متحكم تناسبي تكاملي تفاضلي كلاسيكي (PID controller)
و تصميم متحكم تغذية عكسية (State Feedback Controller) للتحكم بحركة النواس
العكوس و اجراء عملية المقارنة بين جميع الحالات و اختيار المتحكم الأنسب باستخدام برنامج
MATLAB/SIMULINK.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
