research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Feedforward Controller for Nonlinear Systems Utilizing a Genetically Trained Fuzzy Neural Network
مسيطر ذو تغذيه أماميه للأنظمه اللاخطية بإستخدام شبكة ضبابية عصبية مد ربة جينيا

Author: Omar F. Lutfy Al-Karkhy
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2007 Volume: 25 Issue: suppl.of No.3 Pages: 475-494
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an intelligent controller that acts as a FeedForwardController (FFC). utilizing the benefits of Fuzzy Logic (FL), Neural Networks(NNs) and Genetic Algorithms (GAs), this controller is built to controlnonlinear plants, where the GA is used to train this Fuzzy Neural Controller(FNC) by adjusting of its parameters based on minimizing the Mean Squareof Error (MSE) criterion.These parameters of the FNC include the input and output scaling factors,the centers and widths of the membership functions (MFs) for the inputvariable and the quantisation levels of the output variable, that are subjectedto constraints on their values by the expert. The GA used in this work is areal-coding GA with hybrid selection method and elitism strategy. To showthe effectiveness of this FNC several invertable (open-loop stable) nonlinearplants have been selected to be controlled by this FNC through simulation.

يقدم هذا البحث مسيطر ذكي والذي يعمل كمسيطر ذو تغذيه أماميه . بإستغلال فوائدالمنطق المضبب والشبكات العصبية والخوارزميات الجينية , تم بناء هذا المسيطر ذو التغذيهالأماميه للسيطره على أنظمه لا خطية , حيث تستخدم الخوارزمية الجينية لتدريب المسيطرالضبابي العصبي من خلال ضبط عدة معاملات فيه إعتمادا على تقليل معيار معدل مربع الخط أ.وهذه المعاملات للمسيطر الضبابي العصبي تشمل عوامل التقييس للإدخال والإخراج , المراكزوالامتدادات لدوال العضوية لمتغير الإدخال ومستويات الكميات لمتغير الإخراج والتي تخضعلقيود على قيمها من قبل الخبير . الخوارزمية الجينية المستخدمة في هذا العمل هي خوارزميةجينية ذات معاملات ترميز بالقيم الحقيقية وطريقة اختيار مهجنة وحكم النخبة.ولإظهار فعالية هذا المسيطر الضبابي العصبي تم إختيار عدة أنظمة لاخطية قابلة للعكسودارتها المفتوحة مستقرة ليتم السيطرة عليها من قبل هذا المسيطر الضبابي العصبي من خلالالتمثيل.


Article
A Second-Order Single Loop Oversampling Analog-to-Digital Converter (ADC) with Proposed Hybrid Feedforward/Feedback Architecture
محول ألاشاره الكمية الى الرقمية عالي العينة من الدرجة الثانية بمعمارية هجينة مقترحة (التغذية الامامية/التغذية العكسية)

Author: Hasan M. Azzawi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 13 Pages: 2209-2228
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes hybrid architecture of feedforward/feedback second ordersingle-loop modulator for high resolution analog-to-digital converter (ADC)applications. Different techniques for oversampling modulator are discussed. Theproposed architecture consists of three stages. The first stage is 2nd order singleloop oversampling ADC with novel feedforward/feedback architecture. In thesecond stage, an error cancellation circuit (ECC) is proposed at the output of themodulator to noise shaping of quantization noise. In addition, the third stage is adecimation filter in order to reduce the oversampling ratio (OSR) which is suitablefor broadband applications. With low OSR=24, the signal-to-noise ratio (SNR) isimproved about 55 dB if compared with traditional architecture (feedback singleloophigh order topology). The achieved resolution or the effective number of bits(ENOB) is (22-bit). With high OSR=256, the net improvement in quantizationnoise reduction is 64 dB if compared with feedforward architecture (single-loophigh order) and the ENOB=28. Finally a 1-bit quantizer is used in the proposedarchitecture which greatly decreases the circuit implementation complexity andpower consumption. Simulation results show the superiority performance ofproposed hybrid architecture as compared with traditional modulator topologies(feedforward and feedback).

يقترح هذا البحث معمارية هجينة لمضمن الاشارة من الدرجة الثانية لتطبيقات محول الاشارةالكمية الى الرقمية عالية الدقة. تم مناقشة عدة تقنيات لمضمن الاشارة عالي العينة. المعماريةالمقترحة تتكون من ثلاث مراحل. المرحلة الاولى هي محول الاشارة الكمية الى الرقمية منالمرحلة الثانية هي دائرة الغاء .(Feedforward/Feedback) الدرجة الثانية بمعمارية جديدة عند محول الاشارة المقترح. (Quantization noise) الخطأ المقترحة لتقليل ضوضاء التكمية(OSR) لتقليل معدل عالي العينة (Decimation filter) أضافة الى ذلك المرحلة الثالثة هيمنخفض، تم تخفيض ضوضاء التكمية OSR وهو مناسب لتطبيقات الحزمة العريضة. عندFeedback ) 55 ) اذ ماتم مقارنتة مع معمارية التغذية العكسية التقليدية dB) بمقدارتم الحصول على دقة عالية تصل الى .(single-loop high order) من نوع (architecture6) اذ dB عالي، تم تخفيض ضوضاء التكمية بمقدار( 4 OSR 22- ) للنظام المقترح. عند bit)من نوع (Feedforawrd architecture) ماتم مقارنتة مع معمارية التغذية الامامية1-bit ) 28- ). اخيرا تم استخدام bit) وبدقة تصل الى (Single-loop high order)في المعمارية المقترحة والتي تخفض من تعقيد بناء الدائرة و من استهلاك الطاقة. (quantizer(Feedforward اظهرت نتائج المحاكاة أداء متفوقاً لمعمارية الهجينة المقترحة عند المقارنة مع. and feedback topologies)


Article
Linearizing of Low Noise Power Amplifier Using 5.8GHz Double Loop Feedforward Linearization Technique

Authors: Abdulkareem Mokif Obais --- Zainab Mustafa Hussein
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 2 Pages: 436-450
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a double loop feedforward linearization technique is analyzed and built with a MMIC low noise amplifier “HMC753” as main amplifier and a two-stage class-A power amplifier as error amplifier. The system is operated with 5V DC supply at a center frequency of 5.8GHz and a bandwidth of 500MHz. The proposed technique, increases the linearity of the MMIC amplifier from 18dBm at 1dB compression point to more than 26dBm. In addition, the proposed system is tested with OFDM signal and it reveals good response in maximizing the linearity region and eliminating distortions. The proposed system is designed and simulated onAdvanced Wave Research-Microwave Office (AWR-MWO).

في هذا البحث, تم تحليل وتصميم تقنية التغذية الأمامية المزدوجة بأستخدام مكبر القدرة قليل الضوضاء “HMC753” الذي يمثل مكبر القدرة الرئيسي في هذه التقنية. إضافة إلى ذلك, صُمم مكبر قدرة من نوع A ليُكبر إشارة الخطأ, الذي هو مكون من مرحلتين ليملك نسبة تكبير تساوي تقريبا نسبة تكبير المكبر الرئيسي. يعملهذا النظام بفولتية مجهزة تساوي 5V, بتردد 5.8GHz, وبحزمة ترددية تساوي 500MHz. حيث أن التقنية المقترحة تُزيد خطية المكبر الرئيسي من 18dBm إلى أكثر من 26dBm. وقد تم فحص إشارة OFDM في هذه التقنية وأعطت أستجابة جيدة في زيادة المنطقة الخطية وحذف التشوهات. تم هذا العمل بأستخدام برنامج Advance Wave Research-Microwave Office (AWR-MWO).


Article
Artificial Neural Network System for Thyroid Diagnosis

Author: Mazin Abdulrasool Hameed
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 2 Pages: 518-528
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Thyroid disease is one of major causes of severe medical problems for human beings. Therefore, proper diagnosis of thyroid disease is considered as an important issue to determine treatment for patients. This paper focuses on using Artificial Neural Network (ANN) as a significant technique of artificial intelligence to diagnose thyroid diseases. The continuous values of three laboratory blood tests are used as input signals to the proposed system of ANN. All types of thyroid diseases that may occur in patients are taken into account in design of system, as well as the high accuracy of the detection and categorization of thyroid diseases are considered in the system. A multilayer feedforward architecture of ANN is adopted in the proposed design, and the back propagation is selected as learning algorithm to accomplish the training process. The result of this research shows that the proposed ANN system is able to precisely diagnose thyroid disease, and can be exploited in practical uses. The system is simulated via MATLAB software to evaluate its performance.

مرض الغدة الدرقية هو احد الاسباب الرئيسة للمشاكل الطبية الخطرة للبشر. لذا التشخيص الصحيح لمرض الغدة الدرقية يعتير من القضايا المهمة لتحديد العلاج المناسب للمرضى. هذا البحث يركز على استخدام الشبكة العصبية الصناعية كتقنية مهمة للذكاء الصناعي لتشخيص امراض الغدة الدرقية. القيم المستمرة لثلاث تحاليل دم مختبرية تستخدم كأشارات ادخال الى نظام الشبكة العصبية الصناعية المقترح. جميع انواع امراض الغدة الدرقية التي يمكن ان تحدت للمرضى تم اخذها بالحسبان في تصميم النظام, بالاضافة الى الدقة العالية في كشف وتصنيف امراض الغدة الدرقية تم اخذها بنظر الاعتبار في النظام. تم اختيار هيكلة متعدد الطبقات ذات التغذية الامامية للشبكة العصبية الصناعية في التصميم المقترح, وكذلك الانتشار العكسي استخدم كخوارزمية تعليمية لانجاز عملية التدريب. نتائج هذا البحث اظهرت ان التصميم المقترح قادر بدقة على تشخيص امراض الغدة الدرقية, ومن الممكن استغلاله في الاستخدمات العملية. ان النظام تم محاكاته بأستخدام برنامج الماتلاب وذلك لتقيم كفاءته.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (4)


Year
From To Submit

2017 (2)

2012 (1)

2007 (1)