تحسين أداء مرشح كالمان في أنظمة تحكم PIDباستخدام الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية

Abstract

توفر هذه المقالة دراسة لتحسين أداء نظام التحكم وتحديدًا النظام الذي يعتمد على متحكم PID (Proportional-Integral-Derivative) مع مرشح كالمان عن طريق إضافة تقنيات الذكاء الصنعي (خوارزمية جينية وشبكة عصبية صناعية) للنظام السابق ، يهدف البحث إلى تحليل وتقييم أداء النظام المقترح مقارنةً بالنظام التقليدي المعتمد على متحكم PID مع مرشح كالمان ، ولتحقيق ذلك تم تطبيق النظام على مركبة ذاتية التشغيل تحت الماء(AUV) ، و إجراء المحاكاة عند وجود المركبة في ظروف مثالية (بدون ضجيج) ، و عند وجود المركبة في بيئة التشغيل البحرية (وجود ضجيج). تم إجراء المحاكاة وإظهار النتائج باستخدام برنامج MATLAB أظهرت نتائج محاكاة التحكم بزاوية التوجيه للمركبة (بدون ضجيج ) انخفاض التكامل المطلق الخطأ (IAE) و تجاوز الهدف وزمن الاستقرار بنسبة 61% و 28% و78.4% على الترتيب ، بينما أظهرت نتائج المحاكاة (بوجود ضجيج) انخفاض التكامل المطلق الخطأ (IAE) و تجاوز الهدف بنسبة 94.9% و 23.5% على الترتيب ، أما زمن الاستقرار لم يتحقق في نموذج PID مع مرشح كالمان لأن الضجيج يسبب تأرجح في تابع الاستجابة بمطال أكبر من مجال الخطأ المقبول لزمن الاستقرار. بينما كان زمن الاستقرار من أجل الخوارزمية المقترحة بوجود ضجيج مماثل لزمن الاستقرار بدون ضجيج.