A TOPSIS multi-criteria decision method-based intelligent recurrent wavelet CMAC control system design for MIMO uncertain nonlinear systems

Le, Tien-Loc; Lin, Chih-Min

doi:10.1007/s00521-018-3795-4

Cited by 21 publications

(4 citation statements)

References 46 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Both aforementioned CMAC [27] and RCMAC [26] controllers are only designed with one GMF activated at each layer. Our proposed controller uses two GMF for each layer instead.…”

Section: Fuzzy Cmac Controller With Overlapping Gaussian Membership F...mentioning

confidence: 99%

A Novel Self-organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller Based Overlapping Gaussian Membership Function for Controlling Robotic System

Ngo¹,

Hoang²,

Tran

et al. 2022

INT J COMPUT COMMUN, Int. J. Comput. Commun. Control

View full text Add to dashboard Cite

This paper introduces an effective intelligent controller for robotic systems with uncertainties. The proposed method is a novel self-organizing fuzzy cerebellar model articulation controller (NSOFC) which is a combination of a cerebellar model articulation controller (CMAC) and sliding mode control (SMC). We also present a new Gaussian membership function (GMF) that is designed by the combination of the prior and current GMF for each layer of CMAC. In addition, the relevant data of the prior GMF is used to check tracking errors more accurately. The inputs of the proposed controller can be mixed simultaneously between the prior and current states according to the corresponding errors. Moreover, the controller uses a self-organizing approach which can increase or decrease the number of layers, therefore the structures of NSOFC can be adjusted automatically. The proposed method consists of a NSOFC controller and a compensation controller. The NSOFC controller is used to estimate the ideal controller, and the compensation controller is used to eliminate the approximated error. The online parameters tuning law of NSOFC is designed based on Lyapunov’s theory to ensure stability of the system. Finally, the experimental results of a 2 DOF robot arm are used to demonstrate the efficiency of the proposed controller.

show abstract

“…Both aforementioned CMAC [27] and RCMAC [26] controllers are only designed with one GMF activated at each layer. Our proposed controller uses two GMF for each layer instead.…”

Section: Fuzzy Cmac Controller With Overlapping Gaussian Membership F...mentioning

confidence: 99%

A Novel Self-organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller Based Overlapping Gaussian Membership Function for Controlling Robotic System

Ngo¹,

Hoang²,

Tran

et al. 2022

INT J COMPUT COMMUN, Int. J. Comput. Commun. Control

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Một bộ CMAC truyền thống [6] và RCMAC [3][4][5], [8][9][10][11] được sử dụng để điều khiển những hệ cánh tay robot bất định chỉ có một GMF được kích hoạt ở mỗi lớp. Phương pháp đề xuất dùng hai GMF mỗi lớp.…”

Section: Bộ đIều Khiển Cmac Mờ Dựa Vào Hàm Liên Thuộc Gaussian Xếp Chồngunclassified

Bộ Điều Khiển Cấu Trúc Mô Hình Tiểu Não Mờ Tự Tổ Chức Cho Cánh Tay Robot Bất Định Sử Dụng Hàm Liên Thuộc Gaussian Xếp Chồng

QUYỀN¹,

KHÔI²,

TUẤN³

et al. 2022

jst-iuh

View full text Add to dashboard Cite

Bài báo này đề xuất hệ điều khiển thông minh hiệu quả cho đối tượng phi tuyến. Đối tượng được chọn là mô hình hệ cánh tay robot n-link bất kỳ. Hệ cánh tay robot luôn đối mặt với sự thay đổi bất định trong động lực học của nó. Để giải quyết vấn đề này, hệ thống điều khiển thông minh bao gồm bộ điều khiển cấu trúc mô hình mở tự tổ chức (NSOFC) đóng vai trò chính được xây dựng bằng sự kết hợp bộ điều khiển mô hình tiểu não (CMAC) với phương pháp điều khiển trượt (SMC) để ước lượng bộ điều khiển lý tưởng và bộ điều khiển bù loại đi lỗi xấp xỉ. Điểm đáng chú ý đối với mô hình tiểu não (CMAC) thông thường là việc sử dụng lại dữ liệu trước đó để trộn đồng bộ trạng thái hiện tại để kiểm tra sai số bám đuổi chính xác hơn. Hệ thống điều khiển vừa điều chỉnh on-line thông số mô hình dựa trên lý thuyết ổn đinh Lyapunov mà vừa tái cấu trúc của bộ điều khiển chính – tăng hoặc giảm các lớp một cách tự động. Cuối cùng, thông qua kết quả thực nghiệm cánh tay robot 2 DOF được cung cấp để chứng minh hiệu quả của hệ thống điều khiển đề xuất.

show abstract

“…The CMAC is a memory network classified as a perception-like memory network that is not fully connected to the reception fields [7]. The CMAC has been used in many nonlinear systems and has demonstrated its simplicity, generalization, and fast learning ability [8,9]. A conventional CMAC has certain drawbacks since it uses binary functions with locally constant reception.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Wavelet CMAC for MIMO uncertain nonlinear systems using a modified social ski‐driver algorithm

Lin

et al. 2022

Asian Journal of Control

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

This study uses a Mexican hat wavelet membership function for a cerebellar model articulation controller (CMAC) to develop a more efficient adaptive controller for multiple input multiple output (MIMO) uncertain nonlinear systems. The main controller is called the adaptive Mexican hat wavelet CMAC (MWCMAC), and an auxiliary controller is used to remove the residual error. For the MWCMAC, the online learning laws are derived from the gradient descent method. In addition, the learning rate values are very important and have a great impact on the performance of the control system; however, they are difficult to choose accurately. Therefore, a modified social ski driver (SSD) algorithm is proposed to find optimal learning rates for the control parameters. Finally, a magnetic ball levitation system and a nine‐link biped robot are used to illustrate the effectiveness of the proposed SSD‐based MWCMAC control system. The comparisons with other existing control algorithms have shown the superiority of the proposed control system.

show abstract

A TOPSIS multi-criteria decision method-based intelligent recurrent wavelet CMAC control system design for MIMO uncertain nonlinear systems

Cited by 21 publications

References 46 publications

A Novel Self-organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller Based Overlapping Gaussian Membership Function for Controlling Robotic System

A Novel Self-organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller Based Overlapping Gaussian Membership Function for Controlling Robotic System

Bộ Điều Khiển Cấu Trúc Mô Hình Tiểu Não Mờ Tự Tổ Chức Cho Cánh Tay Robot Bất Định Sử Dụng Hàm Liên Thuộc Gaussian Xếp Chồng

Wavelet CMAC for MIMO uncertain nonlinear systems using a modified social ski‐driver algorithm

Contact Info

Product

Resources

About