Artificial neural networks, adaptive and classical control for FTC of linear parameters varying systems
Visualitza/Obre
1197.pdf (1002,Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/14072
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Three different schemes for Fault Tolerant Control (FTC) based on Adaptive Control in
combination with Artificial Neural Networks (ANN), Robust Control and Linear Parameter Varying
(LPV) systems are compared. These schemes include a Model Reference Adaptive Controller (MRAC), a MRAC with an ANN and a MRAC with an H∞ Loop Shaping Controller for 4 operating points of an LPV system (MRAC-4OP-LPV, MRAC-NN4OP-LPV and MRAC-H∞4OP-LPV, respectively). In order to compare the performance of these schemes, a coupled-tank system was used as testbed in which two
different types of faults (abrupt and gradual) applied in sensor and actuators in different operating points were simulated. The simulation results showed that the use of ANN in combination with an adaptive
controller for LPV-based system improves the FTC scheme, delivering a robust FTC system against abrupt and gradual sensor faults. For actuator faults, the only schemes that were fault tolerant were the MRAC-H∞4OP-LPV and the MRAC-4OP-LPV (i.e. the MRAC-H∞4OP-LPV was fault tolerant for actuator faults varying from 0 to 0.5 of magnitude).
CitacióVargas , A. [et al.]. Artificial neural networks, adaptive and classical control for FTC of linear parameters varying systems. A: IFAC World Congress. "18th IFAC World Congress". Milano: 2011, p. 13540-13545.
Versió de l'editorhttp://www.ifac2011.org
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1197.pdf | 1002,Kb | Accés restringit |