Intelligent flight control systems

The capabilities of flight control systems can be enhanced by designing them to emulate functions of natural intelligence. Intelligent control functions fall in three categories. Declarative actions involve decision-making, providing models for system monitoring, goal planning, and system/scenario identification. Procedural actions concern skilled behavior and have parallels in guidance, navigation, and adaptation. Reflexive actions are spontaneous, inner-loop responses for control and estimation. Intelligent flight control systems learn knowledge of the aircraft and its mission and adapt to changes in the flight environment. Cognitive models form an efficient basis for integrating 'outer-loop/inner-loop' control functions and for developing robust parallel-processing algorithms

Adaptive Neural Network-Based Control of a Hybrid AC/DC Microgrid

In this paper, the behavior of a grid-connected hybrid ac/dc microgrid has been investigated. Different renewable energy sources - photovoltaics modules and a wind turbine generator - have been considered together with a solid oxide fuel cell and a battery energy storage system. The main contribution of this paper is the design and the validation of an innovative online-trained artificial neural network-based control system for a hybrid microgrid. Adaptive neural networks are used to track the maximum power point of renewable energy generators and to control the power exchanged between the front-end converter and the electrical grid. Moreover, a fuzzy logic-based power management system is proposed in order to minimize the energy purchased from the electrical grid. The operation of the hybrid microgrid has been tested in the MATLAB/Simulink environment under different operating conditions. The obtained results demonstrate the effectiveness, the high robustness and the self-adaptation ability of the proposed control system

A Fuzzy Logic-based Cascade Control without Actuator Saturation for the Unmanned Underwater Vehicle Trajectory Tracking

An intelligent control strategy is proposed to eliminate the actuator saturation problem that exists in the trajectory tracking process of unmanned underwater vehicles (UUV). The control strategy consists of two parts: for the kinematic modeling part, a fuzzy logic-refined backstepping control is developed to achieve control velocities within acceptable ranges and errors of small fluctuations; on the basis of the velocities deducted by the improved kinematic control, the sliding mode control (SMC) is introduced in the dynamic modeling to obtain corresponding torques and forces that should be applied to the vehicle body. With the control velocities computed by the kinematic model and applied forces derived by the dynamic model, the robustness and accuracy of the UUV trajectory without actuator saturation can be achieved

Improvement of voltage stability for grid connected solar photovoltaic systems using static synchronous compensator with recurrent neural network

Purpose. This article proposes a new control strategy for static synchronous compensator in utility grid system. The proposed photovoltaic fed static synchronous compensator is utilized along with recurrent neural network based reference voltage generation is presented in grid system network. The novelty of the proposed work consists in presenting a Landsman converter enhanced photovoltaic fed static synchronous compensator with recurrent neural network algorithm, to generate voltage and maintain the voltage-gain ratio. Methods. The proposed algorithm which provides sophisticated and cost-effective solution for utilization of adaptive neuro-fuzzy inference system as maximum power point tracking assures controlled output and supports the extraction of complete power from the photovoltaic panel. Grid is interconnected with solar power, voltage phase angle mismatch, harmonic and voltage instability may occur in the distribution grid. The proposed control technique strategy is validated using MATLAB/Simulink software and hardware model to analysis the working performances. Results. The results obtained show that the power quality issue, the proposed system to overcome through elimination of harmonics, reference current generation is necessary, which is accomplished by recurrent neural network. By recurrent neural network, the reference signal is generated more accurately and accordingly the pulses are generated for controlling the inverter. Originality. Compensation of power quality issues, grid stability and harmonic reduction in distribution network by using photovoltaic fed static synchronous compensator is utilized along with recurrent neural network controller. Practical value. The work concerns the comparative study and the application of static synchronous compensator with recurrent neural network controller to achieve a good performance control system of the distribution network system. This article presents a comparative study between the conventional static synchronous compensator, static synchronous compensator with recurrent neural network and hardware implementation with different load. The strategy based on the use of a static synchronous compensator with recurrent neural network algorithm for the control of the continuous voltage stability and harmonic for the distribution network-linear as well as non-linear loads in efficient manner. The study is validated by the simulation results based on MATLAB/Simulink software and hardware model.Мета. У статті пропонується нова стратегія управління статичним синхронним компенсатором в енергосистемі. Запропонований статичний синхронний компенсатор з живленням від фотоелектричних елементів використовується разом з генератором опорної напруги на основі нейронної рекурентної мережі, представленим в мережі енергосистеми. Новизна запропонованої роботи полягає у поданні статичного синхронного компенсатора з покращеним фотоелектричним перетворювачем Ландсмана з алгоритмом рекурентної нейронної мережі для генерації напруги та підтримки коефіцієнта посилення за напругою. Методи. Запропонований алгоритм, який забезпечує ефективне та економічне рішення для використання адаптивної нейро-нечіткої системи логічного виведення як відстеження точки максимальної потужності, забезпечує контрольований вихід та підтримує вилучення повної потужності з фотогальванічної панелі. Мережа взаємопов’язана із сонячною енергією, у розподільній мережі можуть виникати невідповідність фазового кута напруги, гармоніки та нестабільність напруги. Запропонована стратегія методу управління перевіряється з використанням моделей програмного забезпечення MATLAB/Simulink та апаратного забезпечення для аналізу робочих характеристик. Результати. Отримані результати показують, що проблема якості електроенергії, яку запропонована система долає за допомогою усунення гармонік,потребує генерації еталонного струму, що здійснюється рекурентною нейронної мережею. За допомогою рекурентної нейронної мережі більш точно формується еталонний сигнал і відповідно генеруються імпульси для керування інвертором. Оригінальність. Компенсація проблем з якістю електроенергії, стабільністю мережі та зниженням гармонік у розподільній мережі за допомогою статичного синхронного компенсатора з фотоелектричним живленням використовується разом із контролером рекурентної нейронної мережі. Практична цінність. Робота стосується порівняльного дослідження та застосування статичного синхронного компенсатора з рекурентним нейромережевим контролером для досягнення хорошої продуктивності системи управління системою розподільної мережі. У цій статті представлено порівняльне дослідження традиційного статичного синхронного компенсатора, статичного синхронного компенсатора з рекурентною нейронною мережею та апаратною реалізацією з різним навантаженням. Стратегія, що ґрунтується на використанні статичного синхронного компенсатора з рекурентним алгоритмом нейронної мережі для ефективного контролю стабільності постійної напруги та гармонік для лінійних та нелінійних навантажень розподільної мережі. Дослідження підтверджується результатами моделювання з урахуванням програмно-апаратної моделі MATLAB/Simulink

Advanced Strategies for Robot Manipulators

Amongst the robotic systems, robot manipulators have proven themselves to be of increasing importance and are widely adopted to substitute for human in repetitive and/or hazardous tasks. Modern manipulators are designed complicatedly and need to do more precise, crucial and critical tasks. So, the simple traditional control methods cannot be efficient, and advanced control strategies with considering special constraints are needed to establish. In spite of the fact that groundbreaking researches have been carried out in this realm until now, there are still many novel aspects which have to be explored