Editorial Teknik & Rekayasa
Open AccessOA2025
Penelitian tentang Algoritma Pembelajaran Kontrol Cerdas dalam Otomasi Teknik Elektro Berbasis Jaringan Saraf Fuzzy
Makalah ini mengusulkan algoritma kontrol jaringan saraf fuzzy yang ditingkatkan dengan pembelajaran penguatan untuk memperbaiki pembangkitan aturan dan stabilitas sistem dalam otomasi teknik elektro. Hasil simulasi menunjukkan efektivitas algoritma dalam menangani sistem nonlinear dan tidak pasti.
Xiao-Qing Liu; Hai-lin Jiang; Liu-Min Luoยท Tehniฤki Vjesnikยท 2025ยท DOI 10.17559/tv-20250310002454
Masalah inti
Bidang teknik elektro dan otomasi semakin bergantung pada kontrol cerdas dan algoritma optimasi untuk meningkatkan kinerja sistem, menekan biaya, dan memperbaiki stabilitas. Makalah ini membahas penerapan teknologi kontrol cerdas dalam sistem otomasi teknik elektro, dengan fokus pada integrasi logika fuzzy dan jaringan saraf. Penulis menyoroti kebutuhan akan strategi kontrol lanjutan yang dapat beradaptasi terhadap sistem yang tidak diketahui atau tidak pasti, dengan memanfaatkan kemampuan belajar mandiri dan ketangguhan jaringan saraf yang dipadukan dengan kemampuan penalaran fuzzy dari kontrol fuzzy. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritma yang belajar mandiri, tangguh, dan mampu menangani nonlinearitas, sehingga meningkatkan tingkat otomasi sistem kelistrikan.
Inovasi
Metode yang diusulkan meningkatkan kualitas aturan kontrol fuzzy melalui dua mekanisme utama. Pertama, fungsi heuristik cerdas berbasis pembelajaran penguatan digunakan untuk mencari aturan kontrol fuzzy yang optimal, sehingga memperbaiki kualitas aturan yang dihasilkan. Kedua, untuk memperkuat stabilitas sistem, lebar fungsi keanggotaan dikurangi secara bertahap untuk menghilangkan aturan yang tidak berguna. Algoritma ini mengintegrasikan jaringan saraf fuzzy (FNN) yang menggabungkan kemampuan belajar jaringan saraf dengan inferensi fuzzy dari logika fuzzy. FNN dilatih untuk beradaptasi dengan dinamika sistem, dan komponen pembelajaran penguatan memandu proses pembangkitan aturan. Efektivitas algoritma divalidasi melalui studi simulasi, yang menunjukkan kemampuannya mengontrol sistem kelistrikan secara efisien dan meningkatkan tingkat otomasi.
Pendahuluan
Bidang teknik elektro dan otomasi semakin bergantung pada kontrol cerdas dan algoritma optimasi untuk meningkatkan kinerja sistem, menekan biaya, dan memperbaiki stabilitas. Makalah ini membahas penerapan teknologi kontrol cerdas dalam sistem otomasi teknik elektro, dengan fokus pada integrasi logika fuzzy dan jaringan saraf. Penulis menyoroti kebutuhan akan strategi kontrol lanjutan yang dapat beradaptasi terhadap sistem yang tidak diketahui atau tidak pasti, dengan memanfaatkan kemampuan belajar mandiri dan ketangguhan jaringan saraf yang dipadukan dengan kemampuan penalaran fuzzy dari kontrol fuzzy. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritma yang belajar mandiri, tangguh, dan mampu menangani nonlinearitas, sehingga meningkatkan tingkat otomasi sistem kelistrikan.
Mengapa penting
Makalah ini membahas tantangan dan prospek kontrol cerdas serta algoritma optimasi dalam menyelesaikan masalah praktis di bidang teknik elektro. Kombinasi organik antara kontrol fuzzy dan jaringan saraf menghasilkan algoritma yang belajar mandiri, tangguh, dan mudah menangani nonlinearitas. Integrasi ini memberikan dukungan teoretis dan panduan praktis untuk pengembangan lebih lanjut bidang teknik elektro dan otomasi. Namun, penulis mengakui bahwa implementasi di dunia nyata dapat menghadapi tantangan seperti kompleksitas komputasi dan kebutuhan akan dataset pelatihan yang besar. Arah penelitian selanjutnya mencakup penyempurnaan algoritma untuk aplikasi waktu nyata dan eksplorasi skalabilitasnya ke sistem yang lebih besar. Secara keseluruhan, studi ini menunjukkan potensi jaringan saraf fuzzy dalam memajukan kontrol cerdas pada otomasi teknik elektro.
Siapa yang sebaiknya membaca
Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.
Membuka konten memberโฆ