استخدام طرق الدمج العائمة في التحكم التنبئي العائم من النمط الثاني - Mohammad, Bassam; Solieman, Monaf (Latakia University Journal -Engineering Sciences Series, 2019)
استخدام طرق الدمج العائمة في التحكم التنبئي العائم من النمط الثاني بسام محمد مناف سليمان تمّ في هذا البحث تمّ تطبيق التحكم بنظام غير خطي معبر عنه بنموذج عائم مفرد Singlton باستخدام التحكم التنبئي العائم الذي يدمج مفاهيم التحكم التنبئي مع نظرية اتخاذ القرار العائم، تسمح هذه الطريقة باستخدام النموذج العائم للنظام للتنبؤ بتصرف النظام المستقبلي، وباستخدام اتخاذ القرار العائم نقوم بتحديد التسلسل الأفضل لأوامر المتحكم التي ستطبق على دخل النظام. وذلك من خلال التعبير عن أهداف وقيود النظام باستخدام توابع انتماء عائمة من النمط الأول والثاني، وباستخدام توابع ربط عائمة لدمج هذه الأهداف والقيود بطريقة تضمن تحقيقها جميعاً بدرجة مُرضية. كما تمّ مقارنة أداء المتحكم التنبئي العائم من النمط الأول بأداء المتحكم التنبئي العائم من النمط الثاني وذلك لأكثر من عملية دمج عائمة، وتمت المحاكاة على الحاسب باستخدام البيئة البرمجية Matlab and Simulink، وبملاحظة النتائج تبين أن متحكم النمط الثاني يتفوق على متحكم النمط الأول من أجل جميع طرق الدمج المستخدمة. The purpose of this paper is to control a nonlinear system presented by a Singleton Fuzzy Model by using Fuzzy Predictive Control where the predictive control is combined with Fuzzy Decision Making. We use the Fuzzy Model to predict future behavior of the system, and we use Fuzzy Decision Making to select the best sequence of control commands. We represent goals and constraints by using fuzzy objective functions and we aggregate them by using aggregation operators, then we can find the best control commands that satisfies all goals and constraints in the system. We compare the performance of the Type-1 Fuzzy Predictive Controller with the Type-2 Fuzzy Predictive Controller with different aggregation operators, we simulate this system using Matlab and Simulink, and we find from results that the performance of Type-2 Fuzzy Predictive Controller is better than Type-1 Fuzzy Predictive Controller with all aggregation operators we use.