Fuzzy Control Systems with Reduced Parametric Sensitivity Design Based on Hybrid Grey Wolf Optimizer–Particle Swarm Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an optimal tuning method for Takagi-Sugeno-Kang Proportional-Integral fuzzy controllers (TSK PI-FCs) based on a novel hybridization of Grey Wolf Optimizer (GWO) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms referred to as hybrid GWO-PSO algorithm. The optimization problem defined for servo system processes controlled by TSK PI-FCs is solved by applying the hybrid form of GWO-PSO in the minimization of an objective function that depends on the output sensitivity function of the sensitivity model. The sensitivity analysis applied to these fuzzy control systems produces sensitivity models regarding the parametric variations of the dynamic processes subjected to control (i.e., the servo system). Solving the optimization problem implies the minimization of the objective function by means of the hybrid GWO-PSO algorithm. This hybrid variation of the two nature-inspired algorithms allows an increased control over the exploitation phase by inserting PSO search process features along with the exploration capabilities of GWO. The design method is validated using an experimental setup based on a nonlinear servo system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».