Question

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We also compared our results with a classical PID controller and with a fuzzy Mamdani controller, to measure how much the adaptive fuzzy approach could improve the performance. Of course, our fuzzy con- troller (designed with ANFIS) was better in tracking and adaptability than the other controllers.
Another advantage of this method over classical quantitative controllers is that it does not require a fixed sampling time. Therefore, the proposed design confirms the fact that fuzzy control is relevant to the control fast of non-linear processes such as stepping motor drives where quantitative methods are not al- ways appropriate.
In this paper, the feasibility of fuzzy control for step- ping motor drives has been proved and illustrated by simulation and experimentation. The best parameters for the fuzzy controller were determined by using the ANFIS methodology and also by using simulations of the stepping motor dynamics. An experimental system was used to validate experimentally the tracking ability and the insensibility to plant parameter changes. The fuzzy controller presented very interesting tracking features and was able to respond to different dynamic conditions. Also, the fuzzy control computation is very inexpensive, and this regulator could be used for the control of machine tools and robotics manipulators [6] without significantly increasing the cost of the drive. The only extra cost is for the optical encoder. Another advantage of this method over classical quantitative controllers is that it does not require a fixed sampling time. Therefore, the proposed design confirms the fact that fuzzy control is relevant to the control fast of non-linear processes such as step- ping motor drives where quantitative methods are not
always appropriate.
We would like to thank the Research Grant Com- mittee of COSNET and CONACYT for the financial support for performing this research work. We would also like to thank the Department of Computer Sci- ence of Tijuana Institute of Technology for the time and resources given to this project.
不需要利用翻译工具的无用翻译 谢谢

Answer 1

我们也比较了我们的结果与经典PID控制器和一个模糊Mamdani控制器,测量多少自适应模糊方法可以提高其性能。当然,我们的模糊共同" troller(简称ANFIS)设计是更好的记录和适应性比其他控制器。

该方法的另一个优势,在古典定量控制律,它不需要一个固定的采样时间。因此,该控制器设计的事实证实了模糊控制相关的控制快速的非线性处理,如:在步进电机驱动方法定量方式见ad -不合适。

摘要模糊控制的可行性平电动机驱动的一步——已经证明说明通过仿真和实验。最佳参数的分析,确定了模糊控制器采用简称ANFIS方法和利用模拟也步进电机动态。一个实验系统用于检验进行了跟踪能力和充耳不闻植物的参数变化。提出了一种模糊控制器很有趣的跟踪特点和也会产生反应不同动力学条件。同时,模糊控制计算非常低廉,这调节剂可被用于控制的机床和机器人臂[6]没有显著的增加成本的驱动器。唯一的额外成本是光学编码器。该方法的另一个优势,在古典定量控制律,它不需要一个固定的采样时间。因此,该控制器设计的事实证实了模糊控制相关的控制快速的非线性过程,如一步——在定量方法平电动机驱动的

很适合的。

我们要感谢科研补助表示"的mittee COSNET和CONACYT对金融支持进行这类的研究工作。我们也要感谢部门没有计算机科学,偷越技术学院时间和资源给这个项目。

Answer 2

我们也比较了我们的结果与经典PID控制器和一个模糊Mamdani控制器,测量多少自适应模糊方法可以提高其性能。当然,我们的模糊共同" troller(简称ANFIS)设计是更好的记录和适应性比其他控制器。

该方法的另一个优势,在古典定量控制律,它不需要一个固定的采样时间。因此,该控制器设计的事实证实了模糊控制相关的控制快速的非线性处理,如:在步进电机驱动方法定量方式见ad -不合适。

摘要模糊控制的可行性平电动机驱动的一步——已经证明说明通过仿真和实验。最佳参数的分析,确定了模糊控制器采用简称ANFIS方法和利用模拟也步进电机动态。一个实验系统用于检验进行了跟踪能力和充耳不闻植物的参数变化。提出了一种模糊控制器很有趣的跟踪特点和也会产生反应不同动力学条件。同时,模糊控制计算非常低廉,这调节剂可被用于控制的机床和机器人臂[6]没有显著的增加成本的驱动器。唯一的额外成本是光学编码器。该方法的另一个优势,在古典定量控制律,它不需要一个固定的采样时间。因此,该控制器设计的事实证实了模糊控制相关的控制快速的非线性过程,如一步——在定量方法平电动机驱动的

很适合的。

Answer 3

我们也比较了我们的结果与经典PID控制器和一个模糊Mamdani控制器,测量多少自适应模糊方法可以提高其性能。当然,我们的模糊共同" troller(简称ANFIS)设计是更好的记录和适应性比其他控制器。
该方法的另一个优势,在古典定量控制律,它不需要一个固定的采样时间。因此,该控制器设计的事实证实了模糊控制相关的控制快速的非线性处理,如:在步进电机驱动方法定量方式见ad -不合适。
摘要模糊控制的可行性平电动机驱动的一步——已经证明说明通过仿真和实验。最佳参数的分析,确定了模糊控制器采用简称ANFIS方法和利用模拟也步进电机动态。一个实验系统用于检验进行了跟踪能力和充耳不闻植物的参数变化。提出了一种模糊控制器很有趣的跟踪特点和也会产生反应不同动力学条件。同时,模糊控制计算非常低廉，这调节剂可被用于控制的机床和机器人臂[6]没有显著的增加成本的驱动器。唯一的额外成本是光学编码器。该方法的另一个优势,在古典定量控制律,它不需要一个固定的采样时间。因此,从而该方法的经典定量控制器在不要求一个固定的采样时间。因此,该控制器设计的事实证实了模糊控制相关的控制快速的非线性过程,如一步——在定量方法平电动机驱动的
很适合的。
我们要感谢科研补助表示"的mittee COSNET和CONACYT对金融支持进行这类的研究工作。我们也要感谢Departm