Adaptive Control of Non affine Nonlinear Aircraft CabinPressure System with Unknown Interactions Using MultilayerNeural Networks

Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 594

This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ICEASCONF01_279

تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395

Abstract:

In this paper, a decentralized adaptive controller with using multilayer neural network is proposed for a non affine nonlinear aircraft cabinpressure system with unknown parameter and unknown interactions. The ultimate, bounded and the stability of the closed loop system isguaranteed by this controller. Through a lyapunov stability analysis. In addition each subsystem is able to adaptively compensate ofinteractions. Due to the functional approximation capabilities of multilayer neural networks, the dynamics for each subsystem are notrequired to be linear in a set of unknown coefficient, as is typically required in decentralized adaptive schemes. In particular, it is shownthat the tracking error converges asymptotically to zero. At the end, to show the effectiveness of the proposed a decentralized adaptivecontroller with using multilayer neural network is illustrated by considering an aircraft cabin pressure system with unknown interactionsand the simulation results verify the merits of the proposed controller for this system.

Authors

Elahe Saeedi

Young Researchers and Elites Club Lenjan Branch, Islamic Azad University Isfahan, Iran

Bahram Karimi

Department of Electrical Engineering Malek ashtar University of Technology Shahinshahr, Isfahan,Iran

Mostafa Pourbehi

Iran Khodro Tam Instrument Expert, Isfahan, Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :