Adaptive Fuzzy Control of Uncertain Nonlinear System using RLSE Compared to Feedback Linearization method
Author(s):
Abstract:
This paper presents an Adaptive Fuzzy Logic modeling and control (AFLC) of the nonlinear system associated with uncertainty, and also the Feedback Linearization method, to control proposed dynamic. In fuzzy method to estimate the uncertain part of the system, fuzzy logic systems are used. To speed up the learning of fuzzy systems with in-line or off-line of proposed algorithm, and also for reducing the error of the system against the unwanted changes and variation of the inputs parameters, Recursive Least Square Estimation (RLSE) method is used.To comparing the robustness of the system against the changing of the parameter the Feedback Linearization (FBL) method is also used for controlling the proposed dynamic.The effectiveness of our approach in recursive least square method and also the feedback linearization strategy of control are surveys on Prismatic-Revolute (P-R) manipulator, with uncertainty in its inputs.
Language:
English
Published:
Journal of Majlesi Journal of Mechatronic Systems, Volume:1 Issue: 2, Jun 2012
Page:
37
https://magiran.com/p1398379
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!