دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Ardashir Mohammadzadeh, Mohammad Hosein Sabzalian, Chunwei Zhang, Oscar Castillo, Rathinasamy Sakthivel, Fayez F. M. El-Sousy سری: Studies in Fuzziness and Soft Computing, 421 ISBN (شابک) : 3031173929, 9783031173929 ناشر: Springer سال نشر: 2022 تعداد صفحات: 160 [161] زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 5 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Modern Adaptive Fuzzy Control Systems به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب سیستم های کنترل فازی تطبیقی مدرن نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب مفاهیم اساسی، تئوری و کاربردهای سیستم های فازی
در کنترل را در یک رویکرد یکپارچه ساده با مثال های واضح و شبیه
سازی در زبان برنامه نویسی متلب توضیح می دهد. سیستم های فازی،
به ویژه، سیستم های عصبی فازی نوع 2، اکنون به طور گسترده در
زمینه های مختلف مهندسی برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار می
گیرند. به زبان ساده، این کتاب با هدف توضیح عملی سیستم های
فازی و روش های مختلف آموزش و بهینه سازی این سیستم ها است.
برای این منظور ابتدا سیستمهای عصبی فازی نوع ۲ به همراه
روشهای مختلف آموزش و بهینهسازی این سیستمها از طریق
پیادهسازی در متلب مورد تجزیه و تحلیل قرار میگیرند. سپس این
سیستم ها برای طراحی کنترل کننده های فازی تطبیقی به کار
گرفته می شوند. هدف نویسندگان این است که تمام روشهای
بهینهسازی شناخته شده را به طور واضح از قبل ارسال کرده و آنها
را به زبان متلب کدنویسی کنند.
This book explains the basic concepts, theory and
applications of fuzzy systems in control in a simple unified
approach with clear ex-amples and simulations in the MATLAB
programming language. Fuzzy systems, especially, type-2
neuro-fuzzy systems, are now used extensively in various
engineering fields for different purposes. In plain language,
this book aims to practically explain fuzzy sys-tems and
different methods of training and optimizing these systems.
For this purpose, type-2 neuro-fuzzy systems are first
analyzed along with various methods of training and
optimizing these systems through implementation in MATLAB.
These systems are then em-ployed to design adaptive fuzzy
controllers. The authors aim at pre-senting all the
well-known optimization methods clearly and code them in the
MATLAB language.
Preface Contents 1 An Introduction to Fuzzy and Fuzzy Control Systems 1.1 Historical Background 1.2 What is Adaptive Fuzzy Control? 1.3 Why Adaptive Fuzzy Control? 1.4 Problems in Adaptive Fuzzy Controller References 2 Classification of Adaptive Fuzzy Controllers 2.1 Direct Adaptive Fuzzy Controller 2.2 Indirect Adaptive Fuzzy Controller 2.3 Integrating Adaptive Fuzzy Controller with Other Controllers 2.3.1 Integrating Direct and Indirect Adaptive Controllers 2.3.2 Integrating Hybrid Fuzzy Controller with Other Controllers to Compensate for Estimation Error 2.3.3 Integrating Hybrid Fuzzy Controller with Output Feedback Controller 2.3.4 Integrating Adaptive Fuzzy Controller with Hinfty Control 2.3.5 Integrating Adaptive Fuzzy Controller with Supervised Controller 2.3.6 Integrating Adaptive Fuzzy Controller with Other Control Methods 2.4 Different Classes of Nonlinear Systems 2.4.1 Affine Nonlinear Systems 2.4.2 Non-affine Nonlinear Systems 2.4.3 Nonlinear Feedback Systems 2.4.4 Nonlinear Pure-Feedback Systems 2.4.5 Nonlinear Single-Input–Single-Output and Multi-Input–Multi-Output Systems 2.4.6 Nonlinear Output and State Feedback Systems 2.4.7 Discrete and Continuous Systems 2.5 Adaptation Mechanism in Fuzzy Systems 2.5.1 Setting Parameters 2.5.2 Setting Structure and Parameter 2.6 Conclusion References 3 Type-2 Fuzzy Systems 3.1 Introduction 3.2 Singleton Fuzzy Systems 3.3 Non-singleton Fuzzy Systems 3.4 Features of Type-2 Fuzzy Systems 3.5 Basic Operations in Type-2 Fuzzy 3.6 Fuzzification 3.7 Rules 3.8 Logics 3.9 Type Reduction 3.10 Implementation in MATLAB 3.11 Designing a General Type-2 Fuzzy System with an Example 3.12 Interval Type-2 Fuzzy System 3.13 Conclusion References 4 Training Interval Type-2 Fuzzy Systems Based on Error Backpropagation 4.1 Introduction 4.2 Training Fuzzy Systems with Nie-Tan Type-Reduction 4.2.1 Implementation in MATLAB 4.3 Fuzzy System with KM-EKM Type-Reduction 4.4 Training Type-2 Fuzzy System with Extended Kalman Filter 4.5 Training Type-2 Fuzzy System Based on Genetic Algorithm 4.5.1 Introduction 4.6 Calling Genetic Algorithm 4.7 Jargons of GA Toolkit in MATLAB 4.7.1 GA-Based Optimization of Neuro-Fuzzy System Parameters 4.8 Training Neural Networks Based on PSO 4.8.1 Introduction 4.9 Formulation of Algorithm 4.10 Implementation in MATLAB 4.11 Training Type-2 Fuzzy System Through Second-Order Algorithms 4.11.1 Introduction 4.11.2 Newton’s Method 4.11.3 Levenberg–Marquardt Algorithm 4.11.4 Conjugate Gradient Method 4.11.5 Implementation in MATLAB 4.12 Conclusion References 5 Baseline Indirect Adaptive Control 5.1 Problem Specifications 5.2 Designing Fuzzy Controller 5.3 Designing Moderation Principle 5.4 Application in Moderation of Inverted Pendulum 5.5 Conclusion References 6 Type-2 Indirect Adaptive Control with Estimation Error Approximation 6.1 Introduction 6.2 Literature Review 6.3 Resistant Adaptive Fuzzy Control with Estimation Error Elimination 6.3.1 Problem Specifications 6.3.2 Estimating Uncertainties 6.3.3 Designing Controller 6.3.4 Designing Controller 6.3.5 Analysis of Stability and Inference of Adaptive Rules 6.3.6 Switching Mechanism 6.3.7 Applications 6.4 Conclusion References 7 Direct Adaptive Fuzzy Control 7.1 Introduction 7.2 Literature Review 7.2.1 Adaptive Fuzzy Control with Fewer Limitations 7.2.2 Type-2 Fuzzy System 7.2.3 Simulation 7.3 Conclusion References 8 Direct Adaptive Fuzzy Control with a Self-regulated Structure 8.1 Introduction 8.2 Literature Review 8.3 Description of the Self-regulated Structure Algorithm 8.4 Adaptation Rules in Self-regulated Adaptive Fuzzy Controller 8.5 Application in Inverted Pendulum Control 8.6 Conclusion References 9 State Limitation Through Supervised Control 9.1 Introduction 9.2 Supervised Control for Indirect Adaptive Fuzzy Control Systems 9.3 Supervised Control for Fuzzy Control Systems in General 9.4 Conclusion References 10 Adaptive Sliding Fuzzy Control 10.1 Introduction 10.2 Designing a Controller 10.3 Simulation 10.4 Conclusion