直交内分泌インテリジェントコントローラを用いた非線形MIMOシステムの適応制御

Adaptive Control of Nonlinear MIMO System With Orthogonal Endocrine Intelligent Controller.

• Miroslav B Milovanovic
• Dragan S Antic
• Marko T Milojkovic
• Miodrag D Spasic

抄録

本論文では、新しいインテリジェントハイブリッドコントローラを提案する。このコントローラは、直交内分泌ニューラルネットワーク(OENN)と直交内分泌ANFIS(OEANFIS)を組み合わせたものである。コントローラの直交部はチェビシェフ直交関数で構成されており、再帰性、計算の簡便性、非線形近似の精度の高さから使用されている。コントローラーに対する人工的な内分泌の影響は、シナプス後電位の形で、構造体のＯＥＮＮＮ部分に興奮性および抑制性腺を導入することによって達成される。これらの電位は、外部障害の存在下での追加的な自己調節能力をネットワークに提供します。インテリジェント構造は、オフラインとオンラインの両方の学習手順からなる開発された学習アルゴリズムを使用して訓練されます：OENN部分構造を適合させるためのオンライン学習とOEANFISパラメータを調整するためのオフライン学習。学習プロセスは、誤差差の符号に基づいて計算を行う学習率適応アルゴリズムを導入することで拡張されている。最後に、提案したインテリジェントコントローラは、非線形多入力多出力2ローター空気力学システムの制御のために実験的にテストされた。テスト段階では、追加の4つの関連するインテリジェント制御ロジックとデフォルトのPIDベースのコントローラが使用され、トラッキング性能の比較が実行された。提案されたコントローラは、他の制御アルゴリズムと比較して、顕著に優れたオンライン結果を示した。この構造の主な欠点は、複雑さと顕著に大きい訓練計算時間であるが、動的システムの追跡性能が最も重要である場合には、これらの欠点は無視することができる。

In this article, a new intelligent hybrid controller is proposed. The controller is based on the combination of the orthogonal endocrine neural network (OENN) and orthogonal endocrine ANFIS (OEANFIS). The orthogonal part of the controller consists of Chebyshev orthogonal functions, which are used because of their recursive property, computational simplicity, and accuracy in nonlinear approximations. Artificial endocrine influence on the controller is achieved by introducing excitatory and inhibitory glands to the OENN part of the structure, in the form of postsynaptic potentials. These potentials provide a network with the capability of additional self-regulation in the presence of external disturbances. The intelligent structure is trained using a developed learning algorithm, which consists of both offline and online learning procedures: online learning for fitting OENN substructure and offline learning for adjusting OEANFIS parameters. The learning process is expanded by introducing the learning rate adaptation algorithm, which bases its calculations on the sign of the error difference. Finally, the proposed intelligent controller was experimentally tested for control of a nonlinear multiple-input-multiple-output two rotor aerodynamical system. During the test phase, an additional four related intelligent control logics and default PID-based controllers were used, and tracking performance comparisons were performed. The proposed controller showed notably better online results in comparison to other control algorithms. The major deficiencies of the structure are complexity and noticeably large training computation time, but these drawbacks can be neglected if tracking performances of a dynamical system are of the highest importance.