الذكاء استخدامتطبيقات في الصناعي

الكهربائية الهندسة) مقارنة) و دراسة

Using the artificial intelligent in electrical engineering application

(Study and comparison )

الدنمارك في العربية االكاديميه إلى مقدمة رسالة

الماجستير درجه متطلبات من جزء وهي

اإلدارية المعلومات نظم في

الطالب قبل منالمجيد عبد مازن قتيبة

بإشرافالجبوري. وكاع د

1

سبتمبر /1430رمضان/

م 2009

الذكاء استخدامتطبيقات في الصناعي

الكهربائية الهندسة) مقارنة) و دراسة

Using the artificial intelligent in electrical engineering application

(Study and comparison )

الدنمارك في العربية االكاديميه إلى مقدمة رسالة

الماجستير درجه متطلبات من جزء وهي

اإلدارية المعلومات نظم في

الطالب قبل منالمجيد عبد مازن قتيبة

2

بإشرافالجبوري. وكاع د

سبتمبر /1430رمضان/

م 2009

الرحيم بسم الرحمن الله للمالئكDDة ربك قال ﴿وإذ

األرض في جاعDDDDDلH إنيليفDDة Lالوا خDDل قDDمن أتجع ويسDDDفك فيهDDDا يOفسDDDد

نOسDDDDDبح ونLحن الDDDDDدمآءLدكDDDبحم OدسDDDقOك ونDDDل

مDDDDDDDا أعلم قDDDDDDDالإنيLعلمونL(30) البقرة﴾ الت

3

االهداءاالهداء

تدين لـه البــشرية كـل من الىالنبي محمد الخلق سيد الى

السنين كل و عمري افديهم من الىابي و امي الغالـــيين الى

الرزين الفـــكر ذو استاذي الىالطلب0 عند عوني كـان الذي

4

السامرائي مازن قتيبة

الشكر والتقديرالشكر والتقدير

تيسرت الكريم ومنه بلطفه الذي وجل عز لله والحمد الشكر ان

. الاقدار وقدر فأوجدألاسباب الاموروامتناني شكري اقدم ان عرفاني وعميق سروري دواعي من انهفالاشراف , بذلها التي الكريمه الجهود لكل الجبوري وكاع للدكتور

. التحضير فتره طوال الرساله علىدربي لي اناروا هم الذين الغاليه لاسريتي وشكري اعتزازي وكل

والدعاء . والتشجيع بالنصيحهعني يجزيهم ان الله اسئل النصيحه لي وقدم ساعدني من كل واشكر

. الجزاء خير

5

الخالصةالخالصة

رئيسية : اقسام ثالثه الى ينقسم البحث هذا من الرئيسي الهدف ان

االول : الهدفومجاالته تطبيقه اماكن ومعرفه الصناعي الذكاء خصائص دراسه هو

اآللي التحكم لمنظومه االساسيه والمفاهيم خصائص على والتعرفواجزائها .

الثاني : الهدفالهندسه مجال في الثالث الصناعي الذكاء لتقنيات العمليه تجارب دراسه

هي : والتي الكهربائية1( الصناعيه: العصبيه ( . Artificial Neural Networkالشبكهالضبابي: 2 .( Fuzzy Logic )المنطقالجينه: 3 .(Genetics Algorithm)اللوغارثمات

: الثالث الهدفالثالث التقنيات احد تطبيق الضبابي ,هو المنطق هو للقيام (Fuzzy Logic)و

ثــــالثي الــــمتناوب الـــحثي الكـــــهربائي المحــرك على بالسيطرهالــــــــ ) برنامج باســــــــتخدام للقيام( matlab – simulationالـــــطور

. حاسوبيا النظام بنمذجه

6

المحتــــــوياتالمحتــــــوياتالموضوعالموضوع الصفحةالصفحة رقمرقم

الشكر

الخالصة

المحتويات

المقدمة

مقدمة عن : الفصل االول

الذكاء االصطناعي

تاريخية مقدمة1. 1

7

الذكاء االصطناعي 2. 1

تعريف الذكاء االصطناعي1. 2. 1

الذكاء االنساني2. 2. 1

هدف الذكاء االصطناعي3. 2. 1

تطبيقات علم الذكاء االصطناعي4 . 2. 1

مجاالت الذكاء االصطناعي5. 2. 1

خصائص الذكاء االصطناعي6. 2. 1

االنظمة الخبيرة3. 1

اهمية االنظمة الخبيرة1. 3. 1

خواص االنظمة الخبيرة2. 3. 1

دوافع استخدام النظم الخبيرة3. 3. 1

عنصري النظام الخبير4. 3. 1

مزايا النظام الخبير5 . 3. 1

االختالف بين النظم الخبيرة و الذكاء الصناعي و بين4. 1

برامج الحاسبة في حل المشاكل

8

: التحكـــــمالفصل الثاني

اآللــــي

المقدمة 1. 2

المفاهيم االساسية لمنظومة التحكم اآللي2. 2

النظام1. 2. 2

التحكم2. 2. 2

تعريف نظام التحكم3. 2. 2

تعريف منظومة التحكم اآللي4. 2. 2

مكونات نظام التحكم5. 2. 2

نظامي التحكم3. 2

نظام التحكم حلقي ذو دائرة مفتوحة1. 3. 2

نظام تحكم حلقي ذو دائرة مغلقة2. 3. 2

مصنفات نظم التحكم4. 2

طرق التحكم5. 2

اجزاء منظومة التحكم اآللي6. 2

9

الحساسات7. 2

تعريف الحساس1. 7. 2

الحاجة الى الحساسات2. 7. 2

انواع الحساسات3. 7. 2

التطبيقات النموذجية للحساس4. 7. 2

الذكاء : الفصل الثالث تقنيات

الصناعي

الشبكات العصبية 1. 3

الشبكة العصبية الصناعيه1. 1. 3

االجزاء الرئيسية للخلية العصبية الطبيعة2. 1. 3

استخدام مفاهيم الخليه الطبيعية في الخلية العصبية3. 1. 3

الصناعية

الفائدة من بناء الشبكات العصبية الصناعية4 .1 .3

10

المنطق الضبابي2. 3

مقدمة1. 2. 3

مفهوم المنطق الضبابي2. 2. 3

المجموعة التقليدية و المجموعة الضبابية3. 2. 3

العمليات على المجموعات الضبابية4. 2. 3

انظمة السيطرة الضبابية5. 2. 3

الخوارزميات الجينية3. 3

بدايات التفكير في الخوارزميات الجينية ) مقدمة(1. 3. 3

مقدمة بيولوجية2. 3. 3

التكاثر3. 3. 3

الطفرة4. 3. 3

استخدام المفهوم البيولوجي في مجال الحوسبه و حل5. 3. 3

المسائل

المكونات االساسية الثالث للخوارزميات الجينية6. 3. 3

بعض اساليب التصالب7. 3. 3

11

: تطبيقات الذكاءالفصل الرابع

الصناعي في الهندسه الكهربائية

تصميم مثبت نظام طاقه باستخدام الشبكه الصناعية 1 .4

المقدمه1 .1 .4

نموذج نظام الطاقه2 .1 .4

تصميم المتحكم التكيفي3 .1 .4

عمليه التدريب4 .1 .4

االستنتاجات5 .1 .4

تصميم المنطق الضبابي المحكم لمثبت نظام الطاقه2 .4

تمثيل النظام2 .2 .4

مسيطر المنطق الضبابي3 .2 .4

تصميم مثبت نظام الطاقه باستخدام المنطق الضبابي4 .2 .4

مدخالت مثبت نظام الطاقه باستخدام المنطق الضبابي5 .2 .4

عمليه الضبابيه6 .2 .4

دوال عضويه المدخالت7. 2 .4

12

مخرج داله العضويه8 .2 .4

أساس القاعده 9 .2 .4

االستنتاجات10 .2 .4

تصميم مثبت نظام الطاقه باستخدام تقنيه البحث الجيني3 .4

المقدمة 1 .3 .4

مناقشة النظام 2 .3 .4

تصميم مثبت جهاز طاقه تقليدي3 .3 .4

الخوارزمية الجينية المبينه على مثبت نظام الطاقة 4 .3 .4

خوارزمية البحث الجيني5 .3 .4

مقارنه تقنيات تصاميم متعدده6 .3 .4

االستنتاجات7 .3 .4

: السيطره علىالفصل الخامس

المحرك الحثي المتناوب باستخدام

المنطق الضبابي

13

المقدمة 1 .5

المحرك الحثي المتناوب 2 .5

السرعه في المحرك الحثي 1 .2 .5

MATLAB-SIMULINK تقنية الـ 3 .5

قوانين المنطق الضبابي المستخدمه للسيطرة 4 .5

: االستنتاجاتالفصل السادس

والتوصيات

االستنتاجات1 .6

التوصيات 2 .6

المقدمــــــة14

الذكاء التي االصطناعيعلم الحديثة اآللي الحاسب علوم أحد هو

ولو تشابه واستنتاجات بأعمال للقيام لبرمجته متطورة أساليب عن تبحث

علم بذلك فهو ، اإلنسان لذكاء تنسب التي األساليب تلك ضيقة حدود في

بعض محاكاة ثم ومن ، أبعاده وتحديد اإلنساني الذكاء تعريف في أوال يبحث

أو ، خواصه مقارنة إلى يهدف ال العلم هذا أن توضيح يجب العقلتمثيل وهنا

صنع من هي التي باآللة وعظمته قدرته جلت الله خلقه الذي البشري

المعقدة الذهنية العمليات فهم إلى الجديد العلم هذا يهدف بل ، المخلوق

) ( هذه ترجمة ثم ومن التفكير ممارسته أثناء البشري العقل بها يقوم التي

قدرة من تزيد محاسبية عمليات من يوازيها ما إلى الذهنية العمليات

. المعقدة المشاكل حل على الحاسب

تمثيل على القدرة بأنه اآللي للحاسب االصطناعي الذكاء تعريف يمكن

)حاسوبيهنماذج Computer Models ) وتحديد الحياة مجاالت من لمجال

التي الفعل ردود استحداث ثم ومن ، عناصره بين األساسية العالقات

بالتالي االصطناعي فالذكاء ، المجال هذا ومواقف أحداث مع تتناسب

نموذج بتمثيل أوال استرجاعه حاسوبيمرتبط ثم ومن ، المجاالت من لمجال

وأحد مواقف مع بمقارنته ثانيا ومرتبط ، للخروج اوتطويره البحث مجال ث

االصطناعي الذكاء تعريفي بين الفرق أن ويتضح ، مفيدة باستنتاجات

فاإلنسان النموذج استحداث على القدرة أوال هو أعاله المذكورين واإلنساني

ال النموذج أن حين في ، النموذج هذا وابتكار اختراع على هو حاسوقادر بي

أنواع في وثانيا ، اإلنسان ذهن في استحداثه سبق لنموذج تمثيل

على قادر فاإلنسان النموذج من استخالصها يمكن التي االستنتاجات

( االبتكار مثل الذهنية العمليات من مختلفة أنواع (Innovationاستعمال

15

( ( Creationواالختراع بأنواعه ) واالستنتاج conclusion ) أن حين في

ال وقوانين حاسوبيهالعمليات لبديهيات طبقا محدودة استنتاجات على تقتصر

عليها . متعارف نفسها البرامج في برمجتها يتم

تمثيل أساليب تدرس أبحاث في االصطناعي الذكاء علم أصل ويتركز

اآللي ( Model Representationالنماذج ) الحاسب ذاكرة البحث في وطرق

عناص( Search & Match Methodsوالتطابق ) أهداف هاربين Goal )هاواختزال

reduction( االستنتاجات ( أنواع االستنتاج ( Reasoningوإجراء مثل المختلفة

المنطق طريق ) عن Logic ( ) المقارنة طريق عن ( Analogyأو عن أو

االستقراء ) (.Inductionطريق

التقنيات وعن اآللي التحكم طرق عن البحث هذا في نتكلم وسوف

ونستعرض الكهربائية الهندسه في الصناعي الذكاء لتطبيق المستخدمه

وهي الكهربائية الهندسة مجال في الصناعي للذكاء الثالث التطبيقات

) وسنقوم) الجينة الخوازميات و الضبابي المنطق و العصبية الشبكه

محرك على بالسيطره ليقوم وتطبيقه احدهما الختيار منها باالستفادة

النظام لنمذجه المتخصصه البرامج احد باستخدام وسنقوم متناوب كهربائي

حاسوبيا.

16

: االول الفصلالذكاء عن مقدمة

االصطناعي

تاريخيه :1. 1 مقدمه

العقود في البشري العقل ابتكر ما احدث االصطناعي الذكاء ان ــيره الخمس ــرن من االخ ــل الق ــرين. فقب ــود العش ــبيوت وج ــتى أو رالكم ح

. صــفاته بعض لها األشياء بعض إيجاد اإلنسان حاول والكهرباء االلكترونيات الثـاني سلفيسـتر البابـا إن يـذكر ىالوسـط القـرون في المثال سبيل وعلىــه صــنع ــادرة ال ــدد نطــق على ق ــه الكلمــات من معين بع بعض على واالجاب

[. 1] ال وا بنعم االسئله

من الحركة ذاتيه اآلالت " أي الحيل بـ" آالالت اعملو فقد العرب أما والنوافــير. والســاعات الموسيقية اآلالت أبرزها وكانت للميالد التاسع القرن الســلف هي العربيــة الحيــل الهندســية االختصاصــات ذوي من الكثــير ويــرى

المحاسبية. البيع آالت مثل ألحديثه االجهزه من للكثير المباشرة

اختبار االنكليزي العالم ابتدع االله, بحيث ذكاء من للتأكد )تورنج( ردهة في طرفيه نهاية من تخرج مغلقه حجره في االله وضع عن االختباركان

ــة األخر هو يتصل أخرى مغلقه حجره في أخر أنسانا ووضع ــه بنهاي في طرفي يتــولى الــذي الردهــة. وهــو ( في ) الحكم أخــر إنســان ويوجــد الردهة نفس

ــال ــه االتص ــولى باالل ــوار وأداء الحكم ويت ــع الح ــل م ــه من ك ــان االل واإلنس االلــه ذكــاء ويقيس يراهمــا إن دون باإلنســان يتصــل الطــرفين أي الكتشافــا لعل المعارضة من )تورنج( الكثير اختبار والقى التفكير على وقدرتها أبرزه

أبحـاث فيـه بـدأت األسـاس يضـع بـدا قـد كـان بالحكم. وان االختبار تأثر هواالله. وذكاء ياالصطناع الذكاء

17

االصطناعي :2. 1 الذكاء

العلم هذا إن يجد له والدارس االصطناعي الذكاء علم في الباحث إن مثاال ليجد للمراه النظر هو عليه ما متينة. كل أسس على قائم علم عن حيــا

. الذكي النظام

الحاضر الوقت في نجاحا المجاالت أكثر من االصطناعي الذكاء يعد االصطناعي الذكاء واثبت التجاري االستعمال الى البحث طور من خرج حيث التجاريــة التطبيقـات من كثــير في تطبيقها وأمكن متعددة مجاالت في كفائه

[.1 ]الصناعية وغير الصناعية والمؤسسات الشركات في

االصطناعي :1 . 2. 1 الذكاء تعريف

متطورة أساليب عن تبحث التي ألحديثه اآللي الحاسب علوم احد هو الــتي األســباب تلــك ضــيقه حــدود في ولو تشابه واستنتاجات بأعمال للقيام.[1]اإلنسان لذكاء تنسب

1 .2 .2: اإلنساني الذكاء

الحركـة في ونحكم وابتكـار نبـوغ من الذهنيـة العمليات جميع هو . والعواطف والحواس

ــه للحاسبات االصطناعي الذكاء علم دراسة نطاق في أما فيمكن االليــه ــدره نطــاق في تعريف ــل األشــياء تطــوير على اإلنســان ق خواصــها وتحلي

نمــوذج تطــوير على اإلنســان قــدره يمثــل بذلك باستنتاجات. فهو والخروج العالقــات واســتخالص عناصــره وتحديــد الحيــاة مجــاالت من لمجــال ذهــني

أحــداث مــع تتناســب الــتي الفعــل ردود ثاســتحد ثم ومن بينهــا الموجــودة. المجال هذا ومواقف

الشــعوريا اإلنســان يســتحدثه الذي الذهني النموذج هذا فوائد أهم من البحث مجــال في بالموضــوع العالقــة ذات الحقــائق حصــر على يســاعد انــه

.[1] الحقيقية الصورة بها تتميز التي المعقدة الخطوات وتبسيط

االصطناع 3. 2. 1 الذكاء :يهدف

18

الذكاء عمليات بمحاكاة الحاسوب قيام الى االصطناعي الذكاء يهدفحل على المقدرة الحاسوب لدى تصبح بحيث البشري العقل داخل تتم التي

القرارا واتخاذ تفكير تالمشكالت طريقه وبنفس ومرتب منطقي بأسلوب . الحياة مجاالت من لمجال المحاسبة البرامج وتمثيل البشري العقل

عناصره ] بين االساسيه العالقة [.1وتحسين

1 .2 .4 : االصطناعي الذكاء علم تطبيقات

األلعاب : 1 . Game Playing تطبيقات

النظريات مكانهتطبيقات : 2 وإثبات Automated Reasoning) التعليلTheorem

Proving)&

الخبيرة : 3 األنظمة . (Expert Systems)تطبيقات

Voice recognition) )الصوت تميزتطبيقات : 4 اآللة : 5 طريق عن الرؤية . (Machine Vision )تطبيقات

أداء : 6 . Modeling Human Performance) اإلنسان)صياغة

و : 7 (. األتمتةالتخطيط اآللي ) كاإلنسان

االصطناعي : 8 للذكاء بيئات و . )Languages & )Environments for A.Iلغات

االآلت : 9 . ]Machine Learning]5) ) تعليم

االصطناعي : 5. 2. 1 الذكاء مجاالت

كما محددة مجاالت في برامج بناء الى االصطناعي الذكاء أبحاث اتجهت المجاالت: هذه من و القول اليه سبق

. الخبرة نظم او الخبيرة النظم

. الطبيعية اللغات منظومات

. اآللية البرمجة

19

. للكالم الحاسب ادراك

. الحاسب في الرؤية امكانية

. الروبوت االت

النظريات. اثبات

. الحاسب تعلم

. الحاسب العاب

. [2] المتعدد االعالم في التجارية التطبيقات

وقت الى البرامج هذه بناء تواجه التي الكبرى المشاكل احدى كانت قد و حاجتها هو ، البرامج هذه تمييز التي العالية التعقيد درجة الى اضافة قريب

مشاكل معالجة تتولى كانت البرامج هذه ان . كما عالية تخزينية سعة الى برامج تميزت فقد لذلك . و التطوير و البحث قيد زالت ما مبهمة و دةقمع

: التالية الخصائص و بالميزات االصطناعي الذكاء

االصطناعي 6. 2. 1 الذكاء :[1]خصائص

الرمزي تمثيل( ال1)

مثل المتوفرة المعلومات عن تعبر رموز مع تتعامل البرامج هذه كانت . و جيــدة صــحة في احمــد . و الوقود من خالية السيارة . و حار اليوم : الجو

لمعلوماته االنسان تمثيل شكل من يقترب تمثيل هو و زكية رائحة له الطعام. اليومية حياته في

التجريبي البحث( 2)

يمكن حلول لها تتوافر ال مشاكل نحو االصطناعي الذكاء برامج تتوجه التجريــبي البحث أسلوب فيها يتبع . إذ محددة منطقية لخطوات تبعا ايجادها

هــذا فأمــام ، للمــريض المــرض بتشــخيص يقــوم الــذي الطبيب حال هو كما لن و ، الــدقيق التشــخيص إلى التوصــل قبــل االحتمــاالت من عــدد الطــبيب

ينطبق و ، الحل إلى الوصول من آهاته سماع و للمريض رؤيته بمجرد يتمكنــال ــان ، الشــطرنج العب على الح ــة الخطــوة حســاب ف ــد يتم التالي بث بع

يحتــاج التجريــبي البحث من األســلوب هذا و ، متعددة افتراضات و احتماالت ســرعة تعتــبر كمــا ، الحاســب في كبــيرة تخــزين ســعة تــوافر ضــرورة إلى

. دراستها و الكثيرة االحتماالت لفرض الهامة العوامل من الحاسب

تمثيلها و المعرفة احتضان( 3)

20

استخدام االصطناعي الذكاء برامج في الهامة الخصائص من كان لما البحث طـرق اتبـاع و ، المعلومـات عن التعبـير في الرمزي التمثيل أسلوب

في تمتلك أن يجب االصطناعي الذكاء برامج فان الحلول إيجاد في التجريبي مثــل والنتائج الحاالت نيب الربط على تحتوي المعرفة من كبيرة قاعدة بنائها: ذلك

على المسجلة البيانات يقرا ال الكمبيوتر جهاز في األقراص مشغل كان * إذا. القرص

. جيد القرص * و

سليم القرص تشغيل حاكم * و

. سليم الحاكم و القرص مشغل بين الكابل * و

. نفسه األقراص مشغل في يكون العطل * فان

: ذلك مثال و

. صحو غير الجو كان * إذا

. منخفضة الحرارة درجة * و

. المعطف ارتداء * فيجب

واحتضــان (، صــحو غــير )الجــو الرمــزي التمثيــل يتضــح األمثلــة هــذه في و العطف ارتداء وجوب بمعرفة و األقراص مشغل عطل بمعرفة المعرفة

المكتملة غير أو المؤكدة غير البيانات( 4)

تتمكن أن االصطناعي الذكاء مجال في تصمم التي البرامج على يجب ذلك معنى ليس و ، مكتملة أو مؤكدة غير البيانات كانت إذا حلول إعطاء من يجب إنمـا و ، صـحيحة أم خاطئـة الحلـول كانت مهما حلول بإعطاء تقوم أن

إال و المقبولــة الحلــول إعطــاء على قــادرة تكــون أن الجيد بأدائها تقوم لكي دون الحــاالت من حالــة عرضــت مــا إذا الطبيــة البرامج ففي ، قاصرة تصبح

ــدرة على البرنامج يحتوي أن فيجب الطبية التحليالت نتائج على الحصول الق. الحلول إعطاء على

التعلم على القدرة( 5)

21

التعلم أكــان سواء و الذكي السلوك مميزات إحدى التعلم على القدرة تعتبر فــان الماضــي أخطــاء من االســتفادة أو المالحظة طريق عن يتم البشر في

. اآللة لتعلم استراتيجيات على تعتمد أن يجب االصطناعي الذكاء برامج

الخبيرة :3. 1 األنظمة

, حاسوبية أجهزه أي أو قرار صنع انظمة هي الخبيرة األنظمة , األداء من معين مستوى الى تصل أن وتستطيع المشاكل لحل وبرمجيات

االختصاصات . بعض في البشريين الخبراء تتعدى أوحتي تساوي

األصطناعي الذكاء من تطبيقي فرع هي بطبيعتها الخبيرة االنظمه ان , التشخيص في الخبيرة االنظمة على تطبيقات عدة وهناك

. , , الخبيرة االنظمه ان كما الكمبوتر وتكوينات المعادن استكشاف الطبي, , تقيم الشركات خطط العقارات كاداره معقدة تطبيقة مجاالت في تنتشر

الخطأ . وتحليل الداخلي التحكم

من , تنتقل فالخبرة بسيطة الخبيرة النظم وراء االساسية الفكرةعند , معينه كنصيحه الحاسوب مستخدمو ويستدعيها الحاسوب الى الخبراءذلك , , وبعد معينة استخالصات الى يتوصل ان الحاسوب ويستطيع الحاجه

القرار التخاذ االستشارة الى المحتاج الشخص الخبيرة األنظمه تنصحالمناسب .

وتخدم المنظمات من االالف في االن الخبيرة األنظمة وتستخدم . وميزات محسنة بانتاجية الشركات تزود االمكانات هذه المهام من العديد

هائلة .[3]تنافسية

الخبيرة :1. 3. 1 االنظمه اهمية

تأتي أهمية هذا النوع من البرامج،من خالل قدرتهاعلى استخالص الخــبراتــه بنفس المســتوى، ــير في عمل ــد الخب ــامج ، يقل ــا ببرن االنســانية وتخزينه واألهمية األكبر عندما تبدأ الدول النامية بمعرفة ضرورة نقل هذه الخبرات من خالل الـــبرامج على اســـطوانات صـــغيرة وليس من خالل االســـتثمار

.البشري المكلف الذكاء علم تطبيقات أحد هى الخبيرة النظم وتعتبرعن األصطناعى الحاسبات نظم الى البشرى الذكاء نقل الى يهدف الذى

أجهزة و البرمجيات تصميم تفكير طريق و سلوك تحاكى التى الحاسبات.[3]البشر

22

الخبيرة :2. 3. 1 االنظمة خواص

المشكالت .1 حل في البشري لألسلوب مقارن أسلوب تستخدم .المعقدة

عالية .2 وسرعة وبدقة متزامن بشكل الفرضيات مع .تتعامل

المشاكل .3 من متجانسة فئة ولكل مشكلة لكل متخصص حل .وجود

تتذبذب .4 ال ثابت واستشاري علمي بمستوى .تعمل

معين .5 بمجال الخاصة المعارف من هائلة كميات تمثيل بناؤها .يتطلب

التحليل .6 عمليات خالل من الرقمية غير الرمزية البيانات تعالجالمنطقية .[1]والمقارنة

دوافع استخدام النظم الخبيرة : 3. 3. 1

فكرا .1 اإلنسان لمحاكاة تهدف .وأسلوباألنهاإلى .2 تؤدي جديدة أفكار .االبتكارإلثارة

البشرية .3 الخبرة .لتخليد

الخبراء .4 عن تعوض النظام من نسخة من اكثر .توفير

والملل .5 بالتعب الشعور .غياب

البشر .6 الخبراء على االعتماد .[1]تقليص

الخبير :4. 3. 1 النظام عنصري

في .1 وادخالها النظمه اعداد يقومون الذين االفراد وهم الخبره اهلحدوثه حاله في الخلل ومعالجه .الحواسيب

أو .2 المدراء وهم النظام من يستعينون المستفيدون الذين االشخاصمعينه لمشكله حلول عن للبحث .[1] بالنظام

الخبير : 5. 3. 1 النظام مزايا

الفور .1 على جاهزة يجعلها و متراكمة بمعارف يحتفظ النظام .أن

23

فى .2 بالمهنة العهد حديثي و الجدد الموظفين تساعد النظم هذة أنقصير وقت فى األنتاجية من عالية مستويات . بلوغ

العمالة .3 أحالل معدل أرتفاع مشكالت من يقلل النظم هذة وجود أنالمهنية و . الفنية

المتخصصين .4 غير بواسطة األستخدام سهلة تكون الخبيرة النظم ]أن1] .

ج

والذكاء 4. 1 الخبيره النظم بين االختالفوبين الصناعي

المشاكل برامج حل في :الحاسبه

أن في الحاسب في االعتيادية البرامج عن الخبير النظام يختلفالمعرفة هذه من االستفادة وأساليب معين بموضوع الصلة وثيقة المعرفة

بعض مع كقاعدة . مندمجة المشكلة حل نموذج يبدو الخبير النظام فييكون أن من بدال بذاتها قائمة يكون معرفة وبهذا العام البرنامج من جزءا

القائمة إلى بيانات إدخال الخبير النظام إلى بإمكان بطريقة االيعازاتالبرمجة إعادة إلى الحاجة دون من المتوفرة القول .المعرفة يمكننا وبهذا

المعرفة ينظم التقليدي الحاسب برنامج قاعدة أن ، البيانات هما بمستويينوالسيطرة ، . المعرفة

عن االصطناعي والذكاء الخبير النظام بين االختالف نجد هنا برامج ومنفي التقليدية مسبقة الحاسبة حل طريقة لها ليست التي المسائل :-حل

الجديدة المجاالت تفتح وبهذا األرقام من بدال بالرموز تعمل كونهاالحاسبة بواسطة .لمعالجتها

حيث ، المترجم وليس المفسر على المبنية اللغات مع تتعامل كونهاالتقليدية . اللغات في الصعبة المفاهيم على المبنية للتعابير تسمح

عن إلى والتعبير تتحول والتي ، وهي االصطناعي الذكاء بلغة المشكلةوبهذا التنفيذ خالل الحل إجراءات مسبقا يعرف أن المبرمج على يكون ال

النتيجة .أو

24

هو و المعرفة قاعدة إلى يستند خبير نظام كل ليس انه تبين هذا منالقرارات إلى والوصول التفسير على القدرة يمتلك أن ولكن خبير نظام

معلومات التفسير وطلب عملية في الخبير اإلنسان يفعل كما إضافيةفي وخاصة والتحري أو والتحليل كاملة الحقائق فيها تكون التي المجاالت

أكيدة .[4]غير

: الثاني الفصل التحكDDDDDم

اآللDDDDDDDDي

لمقدمDDDDDDDDDDDةا 1. 2

ففي . التحكم نظرية لمفهوم تطبيقات بعيد امد منذ شهد العالم إنعام ) البابليين بلغ ( 2100عهد بقوانين حمورابي الملك اصدر الميالد قبل

. 282عددها طريق عن الزراعية العمليات لتنظيم الحجارة على موثقه قانوناعام . ) االغريق عهد وفي الري قنوات فتح او ( 285غلق تم الميالد قبل

التاريخ في مره الول التحكم طريق عن أوتوماتيكا تعمل مائيه ساعه اختراع[ والغلق للفتح قابل وصمام عوامة بواسطه معين سائل مستوى [.6في

عشرالكثير السادس القرن في اوربا شهدت الحديثه العصور وفي

في التحكم طريق عن الحراره درجه في التحكم مثل التحكم عمليات منامكن . التي الهواء طواحين اختراع تم عشر الثامن القرن وفي الهواء مسار

عام . ) بالبخار تعمل التي الماكينات اختراع وكان عملها في( 1758تنظيم مالطاقة في التحكم على تعتمد صناعية لثوره بدايه المتحده المملكه

ذات التحكم نظم لظهور مهد مما صغيرة طاقه ذات اشارات بواسطهالرجعية . التغذية او العكسية التغذيه

في االلي التحكم نظم تطور في كبير اثر الثانية العالمية للحرب وكان

الطيران مجال وفي والكهربية والميكانيكيه الكيميائيه التطبيقات من كثير . نفسه, الوقت وفي الحديثة التحكم لنظم جديده قواعد ارسى مما والبحرية

للطائرات المضاده المدفعيه توجيه في الحاسبات باستخدام االهتمام برزاالهداف . على والتعرف الرادارات في والتحكم

25

االتصاالت علوم إدخال إلى االخيره االونه في يتجه العالم اخذ ثمتحسينها لغرض وذلك لالنسان اليوميه الحياه مجاالت مختلف في والتحكم

وتقدم ] رفاهيه اكثر [.6وجعلها

2 .2: اآللي التحكم لمنظومه االساسية المفاهيم

:[7]النظام 1. 2. 2تحقق او تؤدي التي المترابطة المكونات من مجموعه عن عباره هو

. خالفه او سياسيا او صناعيا نمطا كانت سواء ما هدفا

:[7]التحكم 2. 2. 2االتجاه في يمضي كي النظام مسار تصحيح عملية عن عباره

. تم فاذا الغرض لهذا تصدر التي االوامر مجموعه على ذلك ويعتمد الصحيح، . إذا أما أوتوماتيكيا تحكما او آليا تحكما العملية فتعتبر االنسان تدخل بغير ذلك. " الي " كلمه ذكر بدون فقط فتعتبرتحكما االنسان بواسطة العملية أديرت

التحكم :3. 2. 2 نظام تعريفالمختلفه عناصره بين المعلومات سريان فيه تحقق اذا نظام اي ان

طريق عن استخدامها لغرض والبيانات المعلومات بعض ومعالجه وتحليل[ تحكم نظام عنه يقال الدخل الى الخرج من المرتده الراجعه التغذيه مسار

7. ]

اآللي 4. 2. 2 التحكم منظومه :[8]تعريفهندسيه منشأة على ركبت التي والمعدات االجهزه من مجموعهالمتغيرات كل او بعض على والسيطره التحكم يمكن بحيث معينه بطريقهيتحقق بحيث محسوبه بطريقه تتم السيطره المنشاء هذه ففي الهامه

. المنظومه هذه أجله من صممت الذي االساسي الهدف

التحكم :5. 2. 2 نظام مكونات

لها: .1 نموذج او فيها التحكم المراد العمليةاطارها: .2 في العمل يجري التي الخارجية الظروف او الحدود او القيود3. المطلوبة: االداء جودة أو الهدف دالةللوصول: 4 تنفيذها يجب التي التحكم طرق او االوامر أو الحسابية الطريقه

. والقيود الخارجيه الظروف ظل في الهدف الى بالنموذج

26

التحكم 3. 2 :[7]نظامي

2 .3 .1 . مفتوحة دائره ذو حلقي التحكم (نظامOPEN LOOP )

المطلوب . في كان فاذا الدخل اشاره على التؤثر الخرج اشاره النظام هذا , فان الداخلة لالشاره مساويه الخارجه االشاره تكون بحيث تتبع نظام هو ) ( ) ع ) العملية لمعكوس مساو بعمل يقوم ان يجب ح التحكم .[7]جهاز

المفتوح(: 1 – 2شكل ) النظام يوضح

النظام هذا :عيوبللتصنيع: . قابله غير او التنفيذ صعبه تكون ما العكسيةعادة العملية أن ا

فيها: . التحكم اليمكن ع التحكم تحت العمليه على تدخل اشاره أي ان ب

وغير دقيق غير تحكم نظام بانه يتصف ككل النظام فان وبالتالي. التطبيقات من كثير في عملي

) نظام 2. 3. 2 مغلقه دائره ذو حلقي CLOSEتحكمLOOP )

ثم الدخل باشاره ومقارنته الخرج لقياس وسائل اضافه يتم النظام هذا فيالخرج تصل اشاره طريق عن الخطأ اشـــاره على الحصـول

الراجعــــه ) التغذيــــه تـسمى االشاره وهذه بالـــــــــــدخلFEEDBACK .)الخطأ تصحيح يتم الراجعه التغذيه اشاره اساس .[7]وعلى

ح ع

27

الراجعه(: 2 – 2شكل ) التغذية بوجود المغلق النظام يوضح

التحكم 4. 2 نظم مصنفات

رقمية هأنظم ( 1) وأنظمه :مستمرة

مستمرة أي تماثليه االشارات فيها تكون التي تلك هي المستمرة أالنظمه . الزمن مع

. الزمن مع متقطعه االشارات فيها تكون التي تلك فهي الرقمية االنظمه اما

خطية هأنظم (2) غير وأنظمة :خطيةمع تعاملها في خطيا نظاما المكونات فيها تكون التي هي الخطيه االنظمه

راجعه . . تغذيه على تحتوي وال االشاراتمع تعاملها في خطية غير نظما مكوناتها تكون التي هي الخطية غير االنظمه

. راجعه تغذيه على وتحتوي االشارات

الزمن ( 3) مع متغيرة وأنظمه ثابته :أنظمهمع تتغير ال ثابته مكونات تكون اما فهي النظام مكونات طبيعه حسب وذلك

اجهزه او مكونات الى االمر يحتاج الثابته النظم ففي متغيرة ،او الزمنتحكم اجهزه الى فيحتاج الزمن مع المتغيرة النظم في اما ثابته، تحكم

. الزمن مع متغيرة

جهاز التحكم

العملية تحت التحكم

التغذية الراجعه

االوامر خرج

النظام

28

محدده ( 4) وأنظمه عشوائية :أنظمه . مسبقا معروفه االوامر اشارات كان فاذا االوامر طبيعه الشاره طبقا وذلك

بطرق معروفه او معروفه غير االشارات هذه كانت واذا ، محددا النظام كان. عشوائيا نظاما التحكم نظام كان احصائيه

التحكم 5. 2 :[7]طDDDDDرق

موضعين ( 1) :تحكمللمتحكم ييكون وفيه والتصميم التركيب وسهل االستعمال شائع النوع هذا

ذي . . والتحكم الخطأ نسبة اشارة على هذا ويعتمد للخرج محتملتان قيمتانوهذا . عمليه أليه نبضات شكل على الكهربائيه بالتغذية يقوم الموضعين

فيه . المتحكم دورات يسبب

العام ( 2) : التحكمالخرج قيمه تكون حيث الموضعين تحكم من خاصه حاله هو النوع هذا

تغيرت . اذا اما به المسموح مدى في الخطأ نسبه كانت متى ثابته النهائييبدأ به المسموح المدى تعدت الخطا نسبه وكانت النهائي الخرج قيمه

ان . الى به المسموح المدى الى الخطا نسبه ترجع حتى الخرج في التغيرالحد . هذا عند النهائي الخرج قيمه تثبت

التناسبي ( 3) :التحكمالخطأ مع طرديا متناسبه ستكون التحكم لجهاز الخرج قيمة النوع هذا في

الخرج . قيمه بين خطية ثابته عالقه توجد كما المرتده والتغذية الدخل بينالنهائي . الحكم وضع وبين فيه المتحكم

حيث . والخرج الدخل بين زمني تاخير أي فيه اليوجد بانه النوع هذا ويتميزالتي . التحكم عمليات في يستخدم لذا وسريعة فورية هنا االستجابة تكون

سريعه . استجابه تتطلبالتكاملي ( 4) :التحكم

الخطا . نسبه لتكامل طبقا المتحكمات في الخرج قيمه تتغير النوع هذا وفيفي الخطا منحني مساحه في مضروبه ثابت تساوي الخرج قيمه ان أي

تاخذ . التحكمات ان معناه وهذا ما زمنيه ولحظه الصفر بين الزمنه الفترهللخطا . السابقه القيم ولكن اللحظي الخطا متجه فقط ليس باالعتبارالخرج في خطا أي نسبه توجد ال ان فيها يفضل التي الحاالت في ويستخدم

. والكهربائيه الميكانيكية المحركات سرعات دوائر مثل

التفاضلي ( 5) :التحكم

29

نسبه في التغير معدل مع طرديا المتحكمات خرج يتناسب النوع هذا فيالخطا. . تغير حاله في التحكم قيد النظام خرج وضع يعدل النوع وهذا الخطا

االساس . هذا على للمتحكم الكلي النظام في االستقرار عملية في ويساعداخرى . انواع مع يستخدم بل منفردا يستخدم ال النوع هذا فان

اآللي 6. 2 التحكم منظومه :[6]اجزاء

:المحكومة( 1)

في التحكم يراد التي الماكنة او التقنية العملية او الهندسية المنشأة تلك هيتسمى المتغيرات وهذه مخرجها عند المتغيرات من معين عدد او احد

التحكم . بمتغيراتالتحكم اشاره وهي المنظم اشاره تأثير تحت تقع ان يمكن والمحكومة

تحاول انها الى باالضافه المنظم قبل من معين بقانون محسوبه اشاره وهي . تشويش من اشاره تاثير تحت تقع ان يمكن و التحكم متغير قيمه تصحيح

ان في يتسبب عشوائيا يكون ما وغالبا فيه مرغوب غير اثر ذا ويكون خارجي . المطلوبه القيمه عن التحكم متغير قيمه تحيد

النظام(: 3 – 2شكل ) داخل المحكومه يوضح

(2 ) ( الحس االشارة( sensorعنصر :وحلول

فانه المطلوبه بالقيمه التحكم لمتغير الفعلية القيمه مقارنه تتم لكيتأثرا يتاثر حس عنصر على يحتوي مناسب قياس جهاز بواسطه قياسها يلزم

30

. المصمم يحتاج االحوال من كثير وفي التحكم لمتغير بتغيرالقيمه ملحوظامثال ) اخر نوع الى الحس عنصر من الخارجيه االشاره نوع يغير ان الى

مكونات ( طبيعه مع يتناسب كهربائيه الى الميكانيكيه االشارات تحويلاالشاره بمحول يسمى ما يستخدم ولذلك عنصر transducerالمنظومه وهو

منه . والخارجه اليه الداخله االشارة نوع على تكوينه يتوقف

الحساسات . انواع بعض بالتفصيل سنذكر و

: المنظم( 3)العالقه يحدد القانون وهذا التحكم قانون يسمى معين بقانون يعمل جهاز هو . اهم ويعتبر المنظم يخرجها التي التحكم باشاره الخطأ إشاره تربط التي

فائقه عنايه إلى وضبطه تصميمه في ويحتاج التحكم منظومه مكوناتيقوم مقارن على االحيان من كثير في المنظم دقيقه،ويشتمل ودراسه

المنظم تغذي التي المطلوبه بالقيمه التحكم لمتغير الفعليه القيمه بمقارنه. اإلشاره ضبط بجهاز يسمى ما طريق عن

النهائي ( 4) التحكم :عضوكهربائي ) محرك ( –هيدروليكي –وهو _ إشاره تنفيذ عن مسؤول الخ هوائي

متغير قيمه وتصحيح ضبط بغرض المحكومه على بها والتأثير التحكمالتحكم.

المقفله (5) والمنظومه المفتوحه :المنظومهعلى فيها التحكم اشاره تتوقف ال التي المنظومه هي المفتوحه المنظومه

التحكم اشاره فان المقفله المنظومه في اما التحكم لمتغير الفعليه القيمه. التحكم لمتغير القيمه على باخرى او بكيفيه تتوقف

المرتده ( 6) :التغذيه

التحكم منظومات تصميم في االول االساس تعتبر المرتده التغذيه فكره انالتحكم . لمتغير الفعليه القيمه مقارنه اساس على تقوم النظريه وهذه اآللي

بأخرى او بكيفيه تتوقف مناسبه تحكم اشاره تحديد ثم المطلوبه بالقيمه . السابقه المقارنه عمليه من الناتجه الخطأ اشاره قيمه على

اآلليه المنظومات جميع بين مشتركا قاسما تمثل المرتده التغذيه نظريه انفكره تواجدت اذا آلي تحكم منظومه اسم المنظومه على يطلق ال انه حتى

. التحكم لمتغير المرتده التغذيه

31

والموجبه (7) السالبه المرتده :التغذيهالمطلوبه القيمه من التحكم متغير قيمه طرح المقارنه عمليه عن نتج اذا

كانت واذا سالبه المرتده التغذيه تسمى الحاله هذه في المرتده التغذيه فانالتغذيه فتسمى القيمتين مجموع تمثل المقارن من الخارجيه االشاره

. موجبه المرتدهان أي السالبه المرتده التغذيه بنظريه تعمل اآللي التحكم منظومات وجميع

. الخطأ اشاره اساس على تعمل المنظومه

في ( 8) المرتده التغذيه ومسار االمامي المسار:المنظومه

الى يصل ان الى الخطأ اشاره من يبدا الذي المسار هو االمامي المسارمن ويبدا العكسي المسار فهو المرتده التغذيه مسار اما التحكم متغير

. المقارن مدخل الى التحكم اشاره

الهدف ( 9) :دالهعلى تعمل معين هدف يوجد اآللي التحكم المنظومات من منظومه لكل

الهدف. داله تسمى رياضيه داله صوره في الهدف ويصاغ objectiveتحقيقهfunction) )داله وطبيعه نوع على ومكوناتها المنظومه تصميم ويتوقف

. لها الموضوعه الهدف

DDDDDDD[9]اتاسDDالحس 7. 2

الحساس 1. 7. 2 : تعريف

إضاءة ) – – - ...( ضغط حرارة كهربائية مقادير إلى الفيزيائية المقادير يحول جهاز وهومقاومة . أو تيار أو جهد إما والخرج

الحساسات 2. 7. 2 إلى :[6]الحاجة

32

الصناعية . التطبيقات في أساسية ضرورة الحاضر وقتنا في الحساسات أصبحتفي . بها المتحكم الحاسب تجهيزات من مدمجة قطع باتجاه اليوم ون الصناعي ويتطلع

التجهيزات , . لهذه العقل بمكانة العاملون كان الماضي

أن العامل على وكان المعالجة عملية حول المعلومات لكل المصدر هو العامل كان حيثصالحة , , هي وهل جاهزة كانت القطع من أي أو متوفرة قطع هناك كانت إذا فيما يعرف

هكذا , , , ... و مغلق أم مفتوح التثبيت مكان وهل جيدة حالة في األدوات وهل فاسدة أماإلنتاجية . العملية في بنفسه المشكالت يتحسس أن العامل على يتوجب كان فإنه وبالتالي

في تستخدم واآلن المجاالت العديد الحواسيب الـ ) تستخدم التي الصناعية من نظامPLC ( . ) الـ نظام أن حيث اآلالت تتابع و بحركة العمل ( PLCللتحكم في دقة و سرعة أكثر

بنفسه . المعالجة عمليات وتفحص اكتشاف على يقوم وكذلك ، المهام وإنجاز

الـ ) نظام قدرات نفس لتنجز الصناعية الحساسات ( . PLCوتستخدم

الـ ) نظام قبل من البسيطة الحساسات تستخدم أن كان ( PLCيمكن إذا فيما لتختبرفارغ , , المنتج كان إذا فيما ولتختبر العناصر حجم لتقيم وكذلك مفقودا أو موجودا العنصر

ممتلئ . أم

أن يمكن مما أكبر وبدقة عالية وبكفاءة بسيطة مهام تنجز ، الحقيقة في الحساسات إنقليلة . تكون فيها المرتكبة األخطاء أن كما سرعة أكثر الحساسات وإن ، األشخاص يفعله

، يوميا ينمو التطبيقات مشاكل حل في استخدامها وتعقيدات الحساسات أنواع تعدد وإنلمواضيع مكرسة مجالت وهناك ، االحتياجات لسد جديدة حساسات دخلت حيث

الحساسات .

الحساسات ]3. 7. 2 [:9انواع

والفحص( .1 العبور حساسات

الحرارة( .2 حساسات

الضغط( .3 حساسات

والتدفق( .4 الجريان معدل حساسات

والوصل( .5 الفصل حساسات

والتشابهية( .6 الرقمية الحساسات

البصرية( .7 الحساسات

33

والظالم( .8 الضوء حساسات

العاكسة( .9 الحساسات

البينية( .10 األشعة حساسات

االرتدادي( .11 النوع حساسات

البصرية( .12 األلياف حساسات

المحددة( .13 اللونية الحساسات

الليزر( .14 حساسات

صوتية( .15 الفوق الحساسات

اإللكتروني( .16 الحقل حساسات

التحريضية( .17 الحساسات

السعوية( .18 الحساسات

نوع( 19 .npnالحساسات

نوع( 20 .pnpالحساسات

الحرارية( .21 المزدوجات

المقاومة( 22 ذو الحرارة .RTDsكاشف

الحراري( 23 .Thermistorsالمقاوم

الرطوبة( .24 حساسات

الطبية( .25 الحساسات

الذكية( .26 الحساسات

الكهروكيميائية( .27 الحساسات

34

2 .7 .5 : للحساس النموذجية التطبيقات

تأخذ أن يجب اعتبارات عدة هناك معين تطبيق في لالستخدام حساس نختار عندماكالتالي : وهي بالحسبان

تحسسه سيتم الذي الجسم .؟خواص

حديدية ، معدنية ، بالستيكية منها المصنوع المادة .؟هل

الحجم كبير أم صغير هو .؟هل

عاكس سطحه .؟هل

الحساس لتنصيب كافية مساحة هناك .؟هل

تلوث مشاكل هناك .؟هل

المطلوبة االستجابة سرعة هي .؟ما

المرغوبة التحسس مسافة هي .؟ما

زائد كهربائي ضجيج هناك .؟هل

المطلوبة الدقة هي .؟ما

35

الثالث : الفصل

الذكاء تقنياتالصناعي

العصبية ) 1. 3 (Neural Networksالشبكات

الصناعية 1. 1. 3 العصبية Artificial Neural Networks ANN: ) الشبكة)

البي لمعالجة نظام عن عباره الطريقة بشكل ناتاهي يشابه و يحاكيللكائن أو لإلنسان الطبيعية العصبية الشبكات بها تقوم أي ) ــــــالح التي ي

البشري العصبي .)النظامالعصبيه صغيره ) ( Neural Network ) الشبكة أنظمه من كبير عدد تحتوي

الخليه ( تسمى المعلومات عن ( Neuron) العصبيه لمعالجة عباره وهيفي العمل يتم كيف تصف رياضية نظريه و الطبيعيه إقتراح العصبية الخليه

ت لإلنسان. يتم إلى بوهنا خليه من العصبية اإلشارات في ادل أخرى خليهالطبيعيه . العصبية الشبكة في أي الطبيعي العصبي .الجهاز

لإلنسان العصبيه الخليه نصف أن التالي الشكل خالل من يمكن .و

36

لإلنسان (: 1 – 3شكل ) الطبيعية العصبية الشبكات

الطبيعيه للرئيسية الأجزاء ال 2. 1. 3 العصبيه :خليه

األول Dendrites : الجزء

متحسس وهي عن من ـــــعبارة العصبية اإلشارات بإلتقاط تقوم اتأخرى عصبية الطبيع ويمكن .خاليا العصبيه الخليه أن نتخيل أن يهــــــهنا

مرتفعه ـــــإل حراره بروده تقطت الجلد فتــــقوم أو خاليا من مجموعهيت عصبية إشارات إلى الكيميائيه العمليه بتحويل من مـــلإلنسان إلتقاطها

ال . Dendrites خالل

الثاني Soma : الجزء

تجمي على تقوم هي و الخليه جسم تمثل اإلش ــوهي اراتــــعال من ستقبلةــــــــالم في Dendrites خالل المقارنه في تستخدم التي

ال الخلية Axon جزء .من

الثالث Axon : الجزء

37

أن يقرر الذي الجزء الخليه وهي تلي التي الخاليا إلى إشاره إرسال يتملو ) ــــــــوهن الحالية. العمل يحدث من ا المجمعة شحنات عدد أن تخيلنا

ال معين Soma خالل بدرجه كافي درجة ـأصبح تكافئ ال ه في الشحناتAxon ل إشارات إرسال ت ـــــلل Dendrites فيتم التي الخليه ـــــــخاليا .لي

العاليه الحراره تحسس مثال في الحراره و أن من نجد عدد إلى تحولتالجلد خاليا في العصبية اإلشاره الشحنات تمرر الجلد خاليا الخليا و إلى

عدد .العصبيه تحسست للحراره المتعرضه المنطقه تحت العصبيه والخلياالخليه في اإلشارات هذه تجميع تم و العصبيه الشحنات من عدد .كبير ولكن

للحرق الدرجه يكافئ أنه بشكل كبير المستلمه ترسل اإلشارات الخليه فإنأنه إشاره فهم يتم هناك و العقل إلى المعلومه تنقل لكي تليها اللتي للخليه

في حرق المت يوجد عاليه عمنطقه حراره لدرجه .رضه

الطبيعيه استخدام 3. 1. 3 العصبيه الخليه مفاهيمالصناعيه : العصبيه الخليه في

علم علماء الهندسة قام و العمليه الحاسوب يحاكي نظام بناء باقتراحالخليه في الطبيعيه الموجوده .Neuron العصبيه

للشكل نظرنا .التالي (2 – 3)فلو

38

أن ـــــنج من ــــد يتكون ه (input vector ) التــــالمدخ ه تمثل ـو نانتخ . (X1, X2, X3 ,.......Xn) بال أن يمكن تمثل ــــو أنها Dendrites ال يل

م ) بطريقة للخلية .(اــــللخلية المدخلة اإلشارات مجموعه تكون .أي وهناواح ) أي إشاره يوجد إش ( ـــإما يوجد ال أو صفر ) ـد (. اره

( Weights ) الوزنالوزن درجه يمثل المدخلة وهو الوزن .لألشاره أن نتخيل أن ويمكن

مثال المرتفعه ب ووزن 50للحراره المنخفضة الحراره 3الحراره درجه و.27اإلعتياديه

التنشيط Activation Function إقتران

العمل فيهاو العصب يكمن للخليه مث . يةـــــــالحقيقي هن ـــأي اــالجم ـــيت أو ــــــــم للحد معينة بقيمة ومقارنتها المدخلة لإلشارات األوزان ع

ي ( Threshold .)بةـــــــالعت اإلشارات أوزان مجموع كان ال ـفإذا عن زيدThreshold اإلشاره و ) ( المخرجه تكون واحد ك اهي الناتج ـذا يكون أقل ان

(. صفر)

للشكل بالنظر الشكل (3 – 3)و في دائره كل نتخيل أن يمكن السابقع ــــعب صناعيه نــاره عصبية الشبكة Neuron خلية نبني باستخدامها التي و

الصناعية ه ــوالت .العصبية عب ـــي ال ــي جهاز ذاكرة في مبني هيكل عن ارةPC أو Mobile عن عباره إلك أو إلكت ــــنترودائرة لوح على مبنيه .ونيرية

39

الصناعيه 4. 1. 3 العصبية الشبكات بناء من : الفائدة

اإللك )اإلشارات معالجه ( 1) الدوائر اإلشارات (.ونيهترمثل .التحكم( 2)على ( 3) اليدويه )األنماط التعرف الكتابه أو مثل اليد بصمة او الصور أو

.)التوقيعاألصوات ( 4) على .التعرفالطب ( 5) .في

الضبابي )2. 3 (Fuzzy Logicالمنطق

مقدمDة 1. 2. 3

الضبابي ) المنطق مصطلح عام( fuzzy logicان في وضعه 1965تمالمجاميع . لوصف المصطلح استخدم زاره لطفي البروفسور قبل من

. عام في القيم متعدد المنطق ظهرمفهوم حيث القيم في 1920متعدده. Heisenbergجامعه منطق زاده لطفي وطبق الكم ميكانيكا مع للتعامل

الضبابيه ) المجموعه مصطلح وضع و القيم وهي( fuzzy setsمتعددالمنطق . من تحويله ويعتبر مختلفه قيم الى ترجع عناصرها التي المجموعه

ليصبح صفر او واحد بالرقم و الصواب او بالخطا يعبر الذي الكالسيكيمن انتقاله وتعتبر واحد الى صفر بين القيم متعدد الضبابي المنطق

. واللغويه الفلسفيه الرياضيات الى واالرقام التقليديه الرياضيات

الضبابي 2. 2. 3 المنطق مفهوم

. القيم ثنائي التقليدي للمنطق تعميم على تقوم تقليديه منظمه هوتستخدم . وتقنيات نظريات فهو مؤكده غير ظروف على لالستدالل وذلك

40

. هذا يمثل قاطعه حدود بال مجموعات هي التي الضبابيه المجموعات , الحلول يقدم انه كما البشريه الخبره وتمثيل لتوصيف طريقه المنطق

, الحلول مع بالمقارنه ومعقوله فعاله بتكلفه وهي الواقعية للمشاكل العمليه. االخرى التقنيات تقدها التي

الضبابية 3. 2. 3 والمجموعه التقليديه المجموعه ( crisp sets and fuzzy sets)

: التقليديه المجموعه

ينتمي ما لعنصر يمكن الكالسيكيه او التقليديه المجموعه في . المجموعه مثال بتاتا لها ينتمي ال انه واما قمنا. Uوالمجموعه Aلمجموعه اذا

الداله درجهU التي تعطي لكل عنصر من العناصر المجموعه Aبتعريف اذا A(X)=1 اي 1 , وذلك عبر اعطائها الرقم Aانتمائه الى المجموعه

للمجموعه ينتمي العنصر العنصر Uكان للمجموعه Xاي اذا. Aينتمي اماالعنصر ل Xكان ينتمي الداله Aال A(X تعطي الرقم صفر اي ان Aفان

)=0. كالتي:Aوعلى هذا فانه يمكن التعبير على الداله

A: U 0, 1X A (X)

الضبابيه : المجموعهمعين حد الى منتمي يكون ان ما لعنصر يمكن الضبابيه المجموعه في

المجموعه. كانت لو مثال تصنف Aللمجموعه التي الحراره درجات مجموعه ) المجموعه ) ولنعتبر لالنسان بالنسبه بارده درجات Uبالبارده كل هي

الحراره .

العنصر مثال تنتمي -U ,X=100نأخذ هي ولذلك جدا بارده حراره درجه هذهللمجموعه ان Aتماما فان+X=500 اما اذا اخذنا درجه A(X)=1µأي

.A الينتمي ابدا الىXهذه درجه حراره حاره جداولذلك العنصر

كانتAالى االن لم نخرج عن استعمال المنطق الكالسيكي حيث ان في المنطقX=12تنتمي او ال تنتمي . لكن لنأخذ مثال درجه الحراره

Aالتقليدي لدينا احتمالين اما ينتمي اوال ينتمي ل الى %50 ينتمي الى درجهX.اما في المنطق الضبابي يمكن ان نقول ان

A الحراره درجه ان مثال 12اي معتدله نصف بارده نصف A(X)=0.5درجه.Aµوهنا نرى اختالف في تعريف الداله

حيث تعرف رياضيا:

41

A: U 0.1 µXµA(X)

على عكس االمر في المنطق1,0حيث يمكن للداله ان تعطي نتائج بين او رقم صفر.1الكالسيكي حيث ال تعطي الداله اال رقم

العمليات على المجموعات الضبابيه:4. 2. 3

.Á او -A ( العكس: ويرمز للعمليه بــ 1)ب( 2) للعمليه ويرمز .^او ;∩ـــ التقاطعب( : 3) للعمليه ويمز .Vاو U ـــ الدمج

( العكس :1)عكس Á او -Aلناخذ مثال و Aعمليه المعتدله الدرجات مجموعه Bوهي

. -Aهي الكالسيكي المنطق في حيث معتدله الغير الحراره الدرجات ايل كليا تنتمي ان المعتدله الحراره درجه على مثال الوقت Aيجب نفس وفي

ل تنتمي الحراره Bال درجه مثال اي للعالقه 20بتاتا تخضع تكون µAان وهذا تجسيد للمنطقµA (20)=0 وفي نفس الوقت 1=(20)

اما ان تحسب على المجموعه20الكالسيكي حيث درجه الحراره درجه في نفس20المعتدله او الغير معتدله. وليس من الممكن ان تكون

الوقت متعدله وغير معتدله.= µB µA وهذا يمكن تحقيقه اذا كانت داله االنتماء

التقاطع :( 2) يمكن تعريف عمليه التقاطع في المنطق الضبابي وفي المنطق

الكالسيكي على حد السواء . كما هو الحال لعمليه العكس اي باستعمال ولكن في التقاطع عوض عنµعمليات رياضيه على دالة االنتماء

.minاستعمال عمليه الطرح عاده ما تستعمل عمليه ( الدمج:3)

يمكن تعريف عمليه الدمج في المنطق الضبابي وفي المنطق الكالسيكي على حد السواء كما هو الحال لعمليه العكس. اي باستعمال عمليات

لكن في الدمج عوض استعمال عمليه الطرحµرياضيه على دالة االنتماء . maxتستعمل عمليه

بعض المصطلحات التي تستخدم في سياق المنطق الضبابي

Contextual usageTerm

Narrowband , broadband bandwidt

42

hSomewhat , quite , very blur

Low , medium , high , perfect correlation

Large , medium , small , a lot of ,not so great , very large ,

very small

errors

High , low , ultra frequency

Low , highResolution

Low rate , medium ratesampling

انظمة السيطره الضبابية:5. 2. 3

هناك خمس عناصر مبدئيه النظمه السيطره الضبابيه ( النموذج المضبب.1)( قاعده المعرفه.2)( قاعده القوانين.3)( محرك المعلومات.4)( نموذج فتح الضبابية.5)

التغير االلي في تصميم البرامج ألي خمس عناصر تكون مسيطر ضبابيمتكيف.

نظام السيطره الضبابي يتكون من العناصر الثابته.و العناصر الغير ثابته هي جزءا من نظام التحكم تحتوي على متحسسات التحويل من النظام الموجي الى النظام الرقمي و المحول من التحويل من النظام الرقمي

الى الموجي. و دوائر التطبيع. هناك نوعان من دوائر التطبيع االول ( الى قيمcontrollerلجدوله القيم الفيزائيه الداخله من المسيطر)

طبيعيه. والنوع الثاني يحول من القيم الطبيعيه الى القيم الفيزيائيه.

الجينية )3. 3 GeneticsالخوارزمياتAlgorithm)

43

الجينية 1 . 3. 3 الخوارزميات في التفكير (بدايات :مقدمة )

تكرار محاولة على تقليدي بشكل الصنعي الذكاء في التجارب ركزتمجال – - في وتطبيقها الحية الكائنات أذكى اإلنسان تصرفات

نجاح , تحقق أن ما نوعا المقاربة هذه استطاعت وقد البرمجياتالشطرنج , للعب بلو ديب آلة ذلك على مثال وأكبر Deep Blue ملحوظ

chess machine كاسبروف بالالعب المتمثل البشري الذكاء على تغلبت التيKasparov عام من أيار شهر في السابقة, 1997وذلك المحاكاة عملية لكن

, بعض , حل عن عاجزة وقفت حيث ما نوعا محدودة كانت البشري للسلوكفكرة , . تظهر بدأت هنا ومن مسبقا حلها الناس معظم يعرف التي المسائل

الحسابية الذكية مثل computational intelligence methodsالطرائقالتطورية بإمكانية, evolutionary computingالحوسبة الحاسب زودت التي

, حاولت وانما اإلنسان خبرة على االعتماد دون المعقدة المسائل حل ( داروين نظرية في المطروحة التطور ألية من لنموذج ( االستفادة وتحويلها

, في , التطور عملية فإن الطبيعة في فكما لألمثلة كإجرائية حاسوبيالتطور فعملية النجاة بهدف المحيطة البيئة مع للتكيف تهدف الحية الكائنات

تطور – عليها مثال و الحي للكائن وأفضل أمثل هو ما نحو دوما تتجهفي المتمثل لغذائها الوصول لتستطيع اعناقها استطالت بحيث الزرافات

. لألصلح – البقاء أن إذ العالية األشجار أوراق

حيث , , المختبرات حبيسة طويال السابقة االفكار تلبث فلم تم وفعالطرح الحوسبة – فعليا من جزء هي التي الجينية الخوارزميات فكرة

عام - المتحدة الواليات في رسمي بشكل قبل 1970التطورية منميشيغان جامعة من الحاسب علوم في Michigan University of بروفيسور

هوالند جون بدايات, Johon Hollandيدعى منذ عليها بالعمل بدأ قد كان وقدنظم, وتصميم الطبيعية التطور إجرائية فهم تطور هدفه وكان الستينيات

. الطبيعية للنظم مشابهه مميزات لها صناعية

من , جعل الحسابية النظم أداء لتحسين المستمر الدافع أن وكمااألمثلة مسائل بعض حل أجل من وجذابا مغريا حأل الجينية الخوارزميات

التقليدية الطرق بقية باستخدام معقول بزمن حلها الممكن من يكن لم التيالسائدة.

44

التي , المطبات تلك العام األمثلي للحل الوصول من بدال المحلية األمثليةالتدريجية البحث طرائق فيها تقع ما لكن, Gradient search methodsغالبا

. حسابيا مكلفة تكون ألن تميل الجينية الخوارزميات فإن عام بشكل

بيولوجية 2. 3. 3 :Biological Background مقدمة

, نفس خلية كل في يوجد خاليا من تتألف الحية الكائنات كلالكروموزومات .chromosomesمجموعة

اي ان الدي من سالسل عن عبارة هي الكروموزومات ان DNAحيث. كله, الكائن يمثل نموذج بمثابة هي الكروموزومات بأن القول إذ وبإمكاننامن , كتل عن عبارة بدورها التي الجينات من عدد من كروموزوم كل يتألف

اي ان جين, DNAالدي كل اساسي , geneو بشكل اي محدد بروتين يرمزسبيل , على الحي الكائن في معينة صفة يرمز جين كل بأن القول بإمكاننا

العينين . لون المثالب , الموقع هذا يدعى الخاص موقعه الكروموزوم ضمن جين .locusلكل

الكروموزومات – – كل اي الجينية المادة من الكاملة المجموعة تدعى .genomeبالجينوم

بالجينوتايب الجينوم ضمن الجينات من محددة مجموعة . genotypeوتدعىالوالدة - مرحلة تلي التي التطورات بعد الحي الكائن في الجينوتايب يتحول

الفينوتايب– في, phenotypeإلى مدركة فيزيائية خواص بدوره يمثل الذيالخ , , , … الذكاء العينين لون مثل الحي الكائن

: reproductionالتكاثر 3. 3. 3

االتحاد , مرحلة هي التكاثر عملية في مرحلة أو recombinationاول, crossoverالتصالب الوالدين من الجينات تقوم حيث الكروموزومات بين

, - - احتمال وهنالك الجديد الكروموزوم بتشكيل ما بطريقة¥ المرحلة هذه فيالناتجة الجديدة االجيال لهذه للطفرة new offspringبعدها تخضع بأن

mutation .

:Mutationالطفرة 4. 3. 3

اي ان الدي عناصر بعض في بسيط تغيير حدوث هذه, DNAوتعني. االبوين من الجينات نسخ اثناء اخطاء من اساسي بشكل تنتج التغيرات

صالحية و في fitnessتقاس النجاح على الحي الكائن بقدرة الحي الكائنحياته.

45

وحل 5. 3. 3 الحوسبة مجال في البيولوجي المفهوم اسقاطالمسائل:

فكرة استيحاء تم الذي البيولوجي المنطلق من لدينا يتضح . التي األساسية الفكرة فإن الحوسبة مجال في أما منه الجينية الخوارزميات

عمل , أللية ما نوعا مماثل الخوارزميات من لنوع الحاجة أظهرت: التالية هي الحية الكائنات في الكروموزومات

لكن , , حل مرة كل في لدينا يكون ما مسألة حل محاولة عند غالبالو , بأنه نر أن وضوحا نستطيع وإنما األمثلي الحل يكون ال غالبا الحل هذا

مكاملة بإمكاننا , كان بآخر أو بشكل للمسألة سابق حل مع الحل هذا : . في معا تواجدت الحلول من عدد أن لو أي األمثل للحل الوصول الستطعنا

وجود , , فإن وبالتالي بينها مبعثرا يكون األمثلي الحل ان نالحظ معينة لحظةكل , , تخيلنا فإذا األمثل الحل ما لحظة في لنا تولد قد الحلول هذه لدمج الية

كروموزوم – ضمن الجينات من تتالي بمثابة ضمن – حلحل بدوره المتواجدالمختلفة الكروموزومات من للمسألة –مجموعة حلول ما – عدة تجمع ضمن

population – ,الكروموزمات على المتاحة العمليات عبر بإمكاننا عندهاجديدة – - حلول انتاج والطفرة أبناء التصالب جديدة يمثل – كروموزومات قد

الصالحية , , تابع عبر الحل هذا تقييم ونستطيع األمثل الحل fitnessأحدهاfunction , , ,بالنجاة فرصته وبالتالي الحل هذا جودة سيقيس الذي

. التالي للجيل واالنتقال

3 .3 .6: الجينية للخوارزميات الثالث االساسية المكونات

(1). - - المطروحة المسألة يناسب بما الكروموزوم الحل ترميز طريقةالصالحية (2) . fitness functionتابع الحلول, لتقيم ويستخدم(3).) ( - والطفرة – التصالب الجينية العمليات المؤثرات

(1):

من عشوائية مجموعة من تنطلق الجينية الخوارزميات أن - وبالتالي , المطروحة المسألة حلول , الحلول التمثيل هو شئ أهم فإن

بهدف الخوارزمية نسرع بحيث الحلول لهذه والسليم األنسب البرمجياألمثل للحل للمسألة .الوصول تابعة عملية األنسب التمثيل اختيار عملية

حلها التي تم , المطلوب التي الشهيرة التمثيل أساليب من عدد هنالك ولكنملحوظأ , نجاحا والقت لها مناسبة مسائل على منها:تطبيقها

الثنائي[. 1 ] Binary Encodingالترميز

46

في الحلول تمثيل في المسخدمة الطرائق أشهر من ويعدفي , استخدامه تم اسلوب أول لكونه شهرته وتنبع الجينية الخوارزميات

حل , كل ترميز هنا يتم حيث الجينية الخوارزميات في الحلول ترميزالبتات (كروموزوم ) من سلسلة شكل .1أو 0على

: الثنائي التمثيل يستخدم كروموزوم شكل يوضح التالي الشكل

Chromosome A 101100101100101011100101

Chromosome B 111111100000110000011111

التباديل[. 2] permutation Encodingتمثيل

األعداد من سلسلة يمثل كروموزوم كل التراميز من النوع هذا أو في . ما , تتالي وفق والمتوضعة المتكررة غير الرموز

مرة التباديل ترميز يستخدم كروموزوم شكل يوضح التالي الشكل

األحرف , باستخدام ومرة األعداد باستخدام

Chromosome A 1 5 3 2 6 4 7 9 8

Chromosome B 8 5 6 7 2 3 1 4 9

Chromosome A L I G H T

Chromosome B I G T H L

الترتيب مسائل في عادة التباديل ترميز .Ordering Problemsيستخدم

القيمة [. 3] Value Encodingترميز

عن عبارة كروموزوم كل لدينا يكون التمثيل من النوع هذا فيالقيم لهذه ويمكن ما بمسألة وثيق بشكل المرتبطة القيم بعض من سلسلة

مثل , معالجتها يتم التي المسألة حسب وذلك ممكنة صيغ عدة تأخذ أنمن , , , مجموعات حتى أو محارف الحقيقية األعداد األرقام من سالسل

معقدة .Complicated Objectsأغراض

القيمة ترميز تستخدم التي الكروموزومات بعض يمثل التالي الشكل

47

Chromosome A 1.2324 5.3243 0.4556 2.3293 2.4545

Chromosome B ABDJEIFJDHDIERJFDLDFLFEGT

Chromosome C )back(, )back(, )right(, )forward(, )left(

المعقدة القيم بعض تستخدم التي المسائل في عادة ويستخدم

الحقيقية . كاألعدادقد التمثيل من النوع هذا أجل وطفرة يضطرمن تصالب مؤثرات تطوير إلى

. المسائل , هذه في المستخدمة التمثيل علية لتناسب خاصة

: الترميز من النوع هذا تستخدم مسائل على مثال

عصبونية لشبكة األوزان مجموعة Finding weights for neural networkإيجاد

الشجرة[. 4] Tree Encodingترميز

والبرامج للتعابير أساسي بشكل الترميز من النوع هذا يستخدمكروموزوم. evolving programs or expressionsالتطورية كل يكون حيث

األغراض بعض من شجرة بمثابة الشجرة ترميز أو, objectsفي التوابع مثلالبرمجة . لغات في األوامر

الشجرة ترميز تستخدم كروموزومات يمثل التالي الشكل

Chromosome A Chromosome B

) + x ) / 5 y ( ( ) do_until step wall (

النوع التطورية هذا البرامج في مفيد الترميز evolving programsمن

البرمجة و . البرامج , LISPلغة ألن وذلك التمثيل من النوع هذا تستخدمتحليلها , بسهولة ويمكن النموذج بهذا تمثل البرنامج )ضمنها بنية (تحليل

Parsing , ,تطبيق عندها يمكن وبالتالي التمثيل في النموذج هذا باستخدام

48

في – – النموذج هذا باستخدام بسهولة والطفرة كالتصالب الجينية المؤثراتالتمثيل.

الشجرة . بنية في ممثلة توابع بمثابة هنا الكروموزوم يكون حيث

الصالحية : ( 2) فهوتابع الثاني المكون fitness functionأما

أللية , , بحاجة نحن الحلول من عدد لدينا يكون عندما ما لحظة¥ فيالحلول من مجموعة بين من األفضل الحل نحو توجهنا ومدروسة فعالة

األمثل , , الحل نحو يرشدنا الذي الصالحية لتابع بحاجة نحن أي المطروحةألن , وأصلح النجاة على أقدر هو الحلول هذه من اي أولي تقييم ويعطينا

التالي . للجيل عالقة ينتقل ذو التابع هذا اختيار عملية فإن أيضا هنا وطبعالحساب , مطلق بشكل عام تابع يوجد وال المطروحة بالمسألة وثيقة

الصالحية .

االنتقاء , عملية عبر تتم التالي للجيل االنتقال عملية Selection Operatorان. قليل بعد سنشرحها التي

الجينية :( 3) بالعمليات يتجلى الثالث Genetic Operatorsالمكون

فضاء في سابقا موجودة تكن لم حلول إيجاد من الجينية العمليات أهمية تنبعالحلول

الجينية : العمليات أهم ومن crossover or recombinationالتصالب - mutationالطفرة -

, وطبعا المؤثرين هذين على الجينية الخورزميات أداء كبير بشكل ويعتمد. ايضا دوره له المستخدم التمثيل أسلوب فإن بالتأكيد

التصالب بعض 7. 3. 3 : crossoverأساليب

وحيدة ( 1) بنقطة Single point crossover التصالب

49

تصالب نقطة تحديد البداية في يتم التصالب من النوع هذا وفيالممثل , الكروموزوم بداية من األول لالبن الجينات نسخ يتم ثم ومن وحيدةوينتج , , , الثاني الوالد من نسخها يتم والبقية التصالب لنقطة الوالدين ألحد

يأخذ كان الذي األب ولكن السابقة للعملية موافقة عملية وفق الثاني االبنالثاني , األب بينما الجينات لبقية مصدر يصبح الجينات من األول الجزء منه

, الثاني لالبن وتنسخ التصالب لنقطة بدايته من الجينية السلسلة منه تأخذ

11001011+11011111 = 11001111

Chromosome parent A11001011

Chromosome parent B11011111

Offspring C11001111

Offspring D11011011

نقطتين ( 2) وفق Two point crossover التصالب

الكروموزوم , بداية من نسخ هنا يتم حيث تصالب نقطتي اختيار يتممن) ( , الجزء ثم ومن لالبن الوالدين أحد من تصالب نقطة ألول الصبغييتم , تصالب نقطة لثاني تصالب نقطة أول من انطالقا الثنائية السلسلة

يتم , الناتج لالبن الثنائية السلسلة بقية بينما الثاني الوالد من نسخها نسخها. األب لنهاية تصالب نقطة ثاني من وذلك األول األب من اخذها

11001011 + 11011111 = 11011111

Chromosome parent A11001011

Chromosome parent B11011111

50

Offspring C11011111

Offspring D11001011

المنتظم( 3) Uniform crossover التصالب

ونسخها عشوائي بشكل بتات اختيار التصالب من النوع هذا في ويتم. لألبن الثاني الوالد أو األول الوالد من

توضيحية : جملة ألف من خير§ رسمة ورب

11001011 + 11011101 = 11011111

Chromosome parent A11001011

Chromosome parent B11011101

Offspring C11011111

Offspring D11001001

الحسابي ( 4) Arithmetic crossover التصالب

إلنشاء وذلك الحسابية العمليات بعض تنجيز يتم التصالب من النوع هذا وفيجدد أبناء

11001011 + 11011111 = 11001001( AND )

51

Mutationالطفرة ( 5)

عكس , , , عملية إال هي ما ببساطة الطفرة تكون الثنائي الترميز حالة فيقلبه ) (, ثم البت اختيار يتم حيث الصبغي الكروموزم في البتات ألحد

11001001 >= 10001001

الرابع : الفصل

الذكاء تطبيقاتفي الصناعي

52

الهندسة الكهربائية

باستخدام 1 . 4 طاقة نظام مثبت تصميمالصناعية المكيفة العصبية الشبكة

:المقدمة 1 . 1. 4

اإلثارة لنظام مكملة مراقبة إشارات لتوليد الطاقة نظام مثبتات تستخدمو النظام داخل التردد المنخفضة الذبذبة . إلخماد بينهما الواقعة المنطقة

الطاقة أنظمة في واسع بشكل التقليدي الطاقة نظام مثبت يستخدم. الطاقة لنظام الدينامي الثبات تحسين في مساهمة له وكانت الراهنة

الطاقة نظام مثبت تصميم فإن الزمن، مع تتغير الطاقة أنظمة أن وحيثالطاقة ] لنظام الخطي النموذج على المبنى [ 18التقليدي

) المتغيرات ) الوسائط لتحديد الذكيه االمثليه نحقيق خوارزميات تستخدمالتقليدي الطاقة نظام مثبت لـ بالنسبة دالة CPSSاألمثل تحسين طريق عن

) الغير ) النماذج في األمثل الحد إلى الصفه الجين قيمة على المبنية التكلفة[ الشبكه مع كمبيوتريا خطي[. 19مرتبطه نموذج على مبنى األسلوب أن وبما

) ( تفتقر فإنها ، الشبكه طريق عن المتغيرات الوسائط تحديث فيه يتم وال . العملي التشغيل أثناء المرضي األداء إلى

المشترك االستخدام على أكثر تركيز تم قد أنه إلى يشيرالتطبيقمع التكيف قابلية خاصة إلضافة العصبية الشبكات مثل وتقنيات لألنظمة

[ الخطية[ 20التصميم غير السيطرة على المبنية الطرق معظم تستخدم ، . أنظمة تعقيد أخذ عند و الخوارزميات تعقيد من للتقليل مبسطة نماذجحساب زمن مع الواقعية النماذج من المزيد األمر يتطلب العملية الطاقة

. التشغيل ظروف من واسع مدى على محكم فعال تحكم على للحصول أقل

على والقدرة الحساب في السرعة بميزة تتمتع العصبية الشبكات أن بما. الخطية غير األنظمة ومراقبة لتعريف بنجاح تطبيقها تم والتعليم، التعميم

53

نظام مثبت تصميم على العصبية الشبكات تطبيق على العديد يشمل( PSSالطاقة التقليدي ) الطاقة نظام مثبت متغيرات والوسائط [, ]22]ضبط

21 ]CPSS العكسيه او الراجعه بالتغذيه التحكم والتحكم [23 ]وتنفيذ . مثبت متغيرات وسائل ضبط يقوم ال المباشر غير التكيفي والتحكم المباشر

التقليدي الطاقة والشبكات CPSSنظام بتحديث العكسي النموذج وتحكمخارج التدريب عينات نوعية على يعتمد أداءها فإن لذا الشبكه على العصبية

. [24]الشبكه زمن تخفيض كبير حد إلى يتم و عليها الحصول الصعب ومن ، ضابط. [25]الحساب أداء بتقييم مباشرة للقيام دقيقة طريقة توجد ال لكن

. ) ال ) لذلك، الزمن مع النظام متغيرات وسائط تتغير عندما خصوصا التحكم، . فاعلية األكثر التحكم أسلوب هو هذا يكون

طريق عن مباشر غير تكيفي طاقة نظام مثبت تصميم باإلمكان وضابط عن الطاقة وانحراف السرعة انحراف إدخال إشارتي استخدام

. طاقة نظام مثبت تصميم الممكن من أنه و العصبية الشبكة في التحكمضابط إلى كمدخل فقط السرعة انحراف باستخدام الشبكه على مدرب . وهما شبكتين من المباشر غير العصبي النظام يتكون العصبي التحكم . العصبي التحكم ضابط يستخدم العصبي والمعرف العصبي التحكم ضابط

دينامي نموذج لتقديم العصبي المعرف ويستخدم تحكم إشارة لتوليدكلل . تحديثه يمكن أنه حيث العصبي التحكم ضابط وتحديث لتقييم لـلوحدة

أن وباإلمكان الشبكه، على العصبي التحكم وضابط العصبي المعرف من . النظام حالة تصميم في التغيرات مع التحكم ضابط يتكيف

طاقة 2. 1. 4 نظام :نموذج

المتصل نظام المفردة لتقييم اآللة يستخدم القدرة شبكة بشبكةمكيفة الشكل )عصبية تتألف( 1 – 5انظر المتصلة ، المفردة بشبكةاآللة

، تزامني مولد من متصل القدرة ارسال وخط حفز ونظام ومنظم وتوربين، . في المشبهة الوصلة بيئة في ضمنيا مركب الموديل هذا القدرة شبكة مع

، MATLABبرنامج طاقة نظام وحدة مجموعة عن PREFباستخدام عبارة ، الميكانيكية الطاقة المنظم، PSVمرجع طريق عن الراجعة التغذية TMهو

التوربين، خرج عزم المحدود، Vinfهي غير المسار فولتية مرجع VTREFهو هوالطرفية، الطرفية، VTالفولتية الفولتية الفولتية، VAهي منظم خرج VFهو

المجال، فولتية ، VEهو الحفز نظام تثبيت اشارة سرعة ∆ωهي هيو VPSSاالنحراف، الطاقة نظام مثبت خرج اشارة تفاعل Qهي قوة هي

. المولد طرفية في الطاقة

( الشكل - 5في المفتاح( 1 يستخدم ،S1 نظام على فحوصات لتنفيذمع مباشر الطاقة غير مكيفة عصبية الطاقة على IDNCشبكة نظام مثبت

) CPSSالتقليدي بالمفتاح وضع S1وبدون على ،1 ،2 ،3. التوالي على

54

المفتاح الوضع ) S2يستخدم التدريب ومرحلة العادي التشغيل بين ،1لالختيارالتوالي (.2 على

النظام( : 1 – 5شكل ) نموذج تصميم

التكيفي 3. 1. 4 المتحكم :تصميم

ال تصميم مباشر العصبية الشبكة يتكون غير عصبية مكيفة شبكات منالشكل . ) العصبي والمعرف العصبي التحكم ضابط وهي (2 – 5مستقلة

. هاتين تنفيذ يتم العصبي التحكم وضابط العصبي المعرف تدريب بنيةفي المباشر التحكم ضابط توصيل عند تعاقبي شكل على المرحلتين

المفتاح وضع طريق عن الوحدة مع العصبية الوضع S1الشبكة في 1علىلتحديث. (2 – 5) الشكل االنتشار إلعادة مسارات المتقطعة الخطوط تبين

. المعرف تدريب عمليات يصف العصبي التحكم وضابط العصبي المعرفالعصبي . التحكم وضابط العصبي

. 2 – 5شكل ) العصبية (: للشبكة المباشر غير التحكم ضابط بنية

اإلشارتين كلتا تصنف و واحد، شكل في تظهران التدريب عمليتي أن حيثVPSS)k( و∆ω)k( الخطوة لكن kفي ،∆ω)k( ضابط إلشارة االستجابة ليست

55

ضابط. )VPSS)kالتحكم اشارة تأثير ينعكس الزمني، التأخر لخاصية ونظرا. )VPSS)kالتحكم

: العصبي - المعرف أ

الحركة معدل نموذج استخدام طريق عن العصبي المعرف تطوير يتم. الخطية غير الذاتية العكسية

العصبي - التحكم منظم :ب

تم الطبقات متعددة تغذية شبكة أيضا هو العصبي التحكم منظم . والمخفية ، الدخل طبقات في العصبية الخاليا عدد إن بخوارزمية تدريبها

هو . 1، 6، 3والخرج هي العصبي التحكم ضابط الى المدخالت التوالي علىالسرعة العصبي ω∆انحراف التحكم ضابط خرج وأن السابقتين وقيمتيها

التحكم اشارة الطبقات. VPSSهو في العصبية الخاليا عدد الى التوصل يتمبطريقة العصبي التحكم وضابط العصبي المعرف من كل في المخفية

البحث.

التDDDDDDDDDDدريب 4. 1. 4 :عملDDDDDDDDDية

المراقبة قبل ما مرحلة

المفتاح يوضع ، المرحلة هذه الوضع S2خالل ) 2على الشكل (.1 – 5فيبين العشوائية االشارات قيم توزيع , 0.1يتم الخرج -0.1 مدى حد وهي . التقليدي الطاقة نظام لمثبت النموذجي

: العصبي المعرف تدريب

الشكل ) قبل ( 3 – 5يظهر ما مرحلة أثناء العصبي المعرف تدريب عمليةهي. المرحلة هذه خالل العصبي المعرف الى المدخالت ,)ω)K-1]∆التحكم

]∆ω)K-2(, ]∆ω)K-3(, VPSS )k-1(, VPSS )k-2(, VPSS )k-3( [ هو .)ώ)k∆وخرجهاهو للوحدة المطلوب الخرج . )ω)k∆ويكون لتدريب تكلفة دالة اعطاء ويتم

. العصبي المعرف

56

الشكل ) . 4 – 5يستخدم يرى ( أن يمكن العصبي المعرف تدريب عملية الظهارلمدة التدريب بعد الوحدة لخرج جيدا تقديرا يعطي العصبي المعرف . 4أن ثوان

المراقبة (: 3 – 5شكل ) قبل ما مرحلة أثناء العصبي المعرف تدريب

والفعلية (: 4 – 5شكل ) التقديرية الوحدة انحراف سرعة

العصبي ( 2 التحكم منظم : تدريب

( الشكل في التدريب هذا ( 5 – 5يظهر تدريب مع التدريب هذا يتم ، . إلى االدخال ،يكون المرحلة هذه خالل تعاقبي بشكل العصبي المعرف

هو العصبي التحكم هو )w)k-2(, ∆w)k-3∆[ ,)w)k-1]∆ضابط Vpssوالمخرجالخرج مقابل وتقييمهما العصبي المعرف إلى ذلك بعد تغذيتهما تتم حيث ،

العصبي. المعرف طريق عن المطلوبة التحكم إشارة تحسب المطلوب ( أنه حيث المطلوبة االستجابة مع العصبي المعرف خرج مقارنة بواسطة

األوقات جميع في ثابتة السرعة تكون أن يتوقع

57

المراقبة (. 5 – 5شكل ) قبل ما مرحلة أثناء العصبي التحكم ضابط تدريب

4 .1 .5: االستنتاجات

تصميم مباشر يبنى غير مكيفة عصبية سرعة شبكة انحراف علىفي. هي العصبية الشبكة تصميم في الواردة الحسابات فإن بذلك، المولد

. هذا يعطى حيث االضطرابات من أنواع ثالثة تشبيه نتائج تظهر األدنى حدهاصغيرة اضطرابات وجود عند وأسرع أفضل إخماد الطاقة لنظام المثبت

. وأسرع أفضل إخماد وجود إن النظام تشغيل ظروف في تغيرات مع وكبيرةبقاء نضمن وبهذا تقريبا طاقتها بكامل تشتغل أن المولدات بإمكان أن يعني

. وهذا الطور ثالثي قصر دوائر مثل قطع أخطاء حدوث عن ثابتة المولدات. أكبر طاقة توليد يعني

58

نظام 2. 4 لمثبت المحكم الضبابي المنطق تصميم:الطاقه

:المقDDDDDDDدمه 1. 2. 4

في المنخفضه التردات ذبذبه هي الطاقه مثبت مشاكل أهم أحدى إن . من جزء بين تتراوح تتراوح التردات هذه المتشابكة إلى 1األنظمة هيرتز

النظام . فصل تسبب حتى تتزايد و لدقائق الذبذبات تبقى قد و هيرتزات عدة . نتيجة الذبذبة تحدث النظام ذبذبة تكرار لهاعند المالئم اإلخماد يتوفر لم إن

تحسين . ويمكن بالتزامن التوليد وحدة في االخماد دوران عزم كفاية عدمعلى اإلضافية التحكم إشارات بتطبيق الطاقة ألنظمة الكلي الثبات وضع

اإلضافية . التحكم إشارة توليد يتم المولد في بالحث التحكم حلقاتالطاقة ] نظام مثبت باسم معروفة موجيه دائره .[26بواسطه

لهذه االعدادات تحديد يتم التقليدي، الطاقة نظام مثبت استخدام يتمالتشغيل نقطة حول الطاقة لنظام الخطي الموديل على باالعتماد المثبتات

. أن يمكن و غيرخطية الطاقة أنظمة تكون عام بشكل األمثل باألداء للتزويدمثبت . أداء تخفيض يتم لذلك تبعا واسع نطاق على التشغيل حاالت تتنوع

نتيجة أخرى إلى واحدة من التشغيل نقطة تتغير حينما الطاقة نظام . الحكامه تبعا مالئما الضبابي التحكم إن يبدو للمثبت الثابتة للوسائط

ف الحسابات عبء الضبابي. يهوانخفاض المنطق ضوابط إنشاء يمكناإلضافية . التثبيت إشارة تحديد يتم بسيط مصغر كمبيوتر باستخدام بسهولة

. المطق باستخدام الطاقه نظام يطبق وهنا ضبابيه عناصر باستخداممنح. . يتم المولد لحث الحقيقي الزمن في الخطي غير للتحكم الضبابي

59

بعزم التزويد ويتم اآللي الفولتية منظم في التجميع لنقطة التحكم إشارةاإلضافي التحسين مع التزامني المولد لوحدة المالئم االخماد بقصد الدوران

. االستقرار وقت و االرتفاع وقت في

النظDDDDام 2. 2. 4 :تمثيDDDDDDل

بخطي متصل خطي غير تزامني مولد من األساسي النظام يتألفالشكل ) القدرة شبكة مع متوازيين الخرج (. 6 – 5نقل إشارة إعطاء يتم

وفي اآللي الفولتية منظم في التجميع نقطة إلى واآلخر الطاقة نظام لمثبتالتزامني المولد من الخروج نظام إلى المحصلة اإلشارة إعطاء يتم النهاية

اإلخماد دوران عزم تحقيق ،يمكننا للمحفز المنتظم التيار وباستخدام . االستقرار وقت في الذبذبات تتوقف وبذلك ، الالزم

مع : (6 – 5) الشكل المتصل التزامني المولد موديلالقدرة . شبكة

سوف ، األقصى والمسار االستقرار ووقت االرتفاع ووقت االحكام لدراسةبتوصيل الطور نقوم المولد .ثالثي مسار على ، مؤرض

الخط (. : ) 7 – 5الشكل ) الخط انقطاع ، المولد مسار في الحاصل 1الخطأالمفاجئ( . الحمل دخول و

الضبابي 3. 2. 4 المنDDDDDطق :مسDDDDيطر

60

حيث القوانين على معتمدة أنظمة هي الضبابي التحكم أنظمة إنهدف . إن الضبايبه القوانين عليها يطلق التي القوانين من مجموعة تمثل

ضبابي بنظام ماهر انساني مشغل استبدال هي الضبابية التحكم أنظمةالقوانين على يمكنها . ] 27 [معتمد خوارزمية الضبابي المنطق ضابط يزود

باستراتيجية خبير معرفة على باالعتماد اللغوي التحكم استراتيجية تحويلالشكل . ) يفسر اآللي المنطق (. 8 – 5التحكم لضابط األساسي التصميم

من ) تتألف المعرفه وقاعده الضبابية الواجهة من يتألف والذي الضبابيلتفكيك واجهة كتلة و القرار صنع منطق و قوانين قاعدة و بيانات قاعدة

التحكم . إشارة تستخدم الضبابيه

ووحداته (. 8 – 5الشكل ) الغامض الضابط موديل

المنطق 4. 2. 4 باستخدام الطاقة نظام مثبت تصميمالمحكم :الضبابي

الدوران لعمل التاخير وحدات استخدام تم الضبابيي المتكميتم التي الطور تقديم ودائره السرعه انحراف حسب الالزم الكهربائي

. الضبابي الطاقه نضام مثبت يستخدم التاخير عن للتعويض استخدامهاالسرعه , ∆wانجراف اشارات ثالثه توليد يتم التزامني للمتولد كمدخل

من . ∆wمنفصله مثبت تزويد يتم والتي الوقت تاخير وحدات باستخدام . كخطا والثانيه االولى الدخل اشاره تعمل بها الضبابي الطاقه نضام

الدقه , زياده تغرض مساعده اشاراه الثالث المدخل ويعتبر الخطأ وانحراف . التحكم اشاره في

المنطق 5. 2. 4 باستخدام الطاقة نظام مثبت مدخالت:الضبابي

61

األول المدخل من U1يأتي مباشرة الغامض المنطق ضابط أي : إلى

والثالثة الثانية المدخالت اشتقاق الطاقة U3و U2يتم نظام مثبت منالجمع و التأخير دائره بتطبيق بواسطة المحكم الضبابي المنطق باستخدام

. يأخذ الطاقة شبكة تكرار على بناء توقيتها يتم التي الوقت تأخيرفي معانحراف أن الثالثة المدخالت الضبابي المنطق باستخدام الطاقة نظام مثبت

لمدخالت اإلسمية القيم تضبط ، صفرا يكون الثابته الحاله في السرعةإن . صفر القيمة على الضبابي المنطق باستخدام الطاقة نظام مثبت

عددية قيم هي الضبابي المنطق باستخدام الطاقة نظام مثبت مدخالتالقيم متفرعة بين مصممة ] 1، 1 -[تتراوح المدخل عضوية داالت كل ألن

. . اختيار إن للخرج مطابق نطاق تبني يتم النطاق هذا ضمن المدخالت لقبولالطاقة ) ( نظام لمثبت تسمح والمخرج مدخل والسلبي اإليجابي النطاق

إلى السلبية أو اإليجابية التثبيت إشارات إلدخال الضبابي المنطق باستخدام . ، الدوران عزم تخفيض أو زيادة تطبيق يمكن ، لهذا وتبعا التحفيز نظام

. للمولد الدوار العضو على الالزم، حسب

الضبابيه 6. 2. 4 :عملية

المجال داخل إلى الرقمي المجال من التخطيط هي الضبابيه عملية . صغير بعدد المعرفة اللغوية القيمة تعيين بالضبابيه يعني كما الضبابي

. المتغير إلى العضوية داالت من نسبي

المدخالت 7. 2. 4 عضوية :دوال

نظام مثبت وتزويد السرعة انحراف من منفصلة مدخالت ثالثة توجد . عدد تحديد بعدها ويتم بها المحكم الضبابي المنطق باستخدام الطاقة

. . ، للمدخالت وبالنسبة الخاص التصميم هذا أجل من العضوية داالت وشكل . المثال، سبيل على للضبابيه عضوية داالت ست مجموعه ما استخدام يتم

بينما Pin1يكون األول للمدخل اإليجابي المدخل عضوية دالة هو Nin2هوالثاني . للمدخل السالبة المدخلة العضوية الدالة

62

المدخالت: (9 – 5) الشكل عضوية دوال

الموجبة العضوية دوال ) (Nin)والسالبة (Pin)تظهر الشكل (.9 – 5في . فوارق أية عن يعوض المتماثلة الثالثة اإلدخاالت من العضوية دوال تعتبر

فرق أو الثاني، المستوى فرق أو ، األول المستوى فرق عن ناتجة كبيرة . عندها كبيرا، الطاقة نظام مثبت إدخال أي كان إذا ، مثال الثالث المستوى

مناسبة قطبية ذات كبيرة تعويض إشارة النضام مثبت خرج يكون سوف . العضو اتجاه منحى يميل ال ولهذا، العضوية لدوال المختار الشكل بسبببقيمة يحتفظ أنه بمعنى السرعة إنقاص إلى أو السرعة زيادة إلى الدوار

ثابتة.

العضوية 8. 2. 4 دالة :مخرج

السالب ) وهما العضوية دوال من اثنتان تستخدم ، لإلخراجات بالنسبةPoutوالموجب( ، Nout . من الدوال تتكون الضبابية ازالة عملية أجل من

الشكل ) في مبين هو كما متعاكسين مائلين (. 10 – 5خطين

الخرج: (10 – 5) الشكل عضوية دوال

عادة تكون الخرج عضوية دالة أن هو الخطية العالقة اختيار في السبب . دوال باستخدام ذلك انجاز تم التصميم، في الخرج عضوية لدالة خطيا تمثيال . يمكن ، العضوية دوال تشكيل تم اذا منحرف شبه شكل على عضوية

. القاعدة أساس لتطوير الدوال هذه استخدام

63

القاعدة 9. 2. 4 :أسDDDDDDDاس

المنطق باستخدام الطاقة نظام بـمثبت الخاصة األساسية القاعدة تحتويالمحكم : RFLPSS الضبابي التالية القواعد على

قاعدة، أية وزن في التغيير تم إذا القاعدة أساس ناتج تغيير يتم . مثبت كامل نموذج أي تمثيل ويمكن متساوية أهمية قاعدة كل وتعطى

المحكم الضبابي المنطق باستخدام الطاقة .RFLPSS نظام

:االستنتاجات 10. 2. 4

كمثبت ضبابي منطق تحكم ضابط تنفيذ وصف يتم البحث، هذا في . طريق عن توليدها يتم التي التثبيت اشارة حساب يتم طاقة نظام

. مثبت يتمتع وهنا قياسية ضبابيه عضوية دالة باستخدام التحكم ضابطالمحكم الضبابي المنطق باستخدام الطاقة ذات RFPLSSنظام بميزة

، االقصى والتجاوز االستقرار ووقت الحقيقي للوقت بالنسبة عال أداء . العالية التحكم قوة في أهمية األكثر العوامل وهي

تقنية 3 . 4 باستخدام الطاقة نظام مثبت تصميمالجيني المحلي البحث

64

:المقDDDDDDDدمة 1. 3. 4

منخفضة ذبذبات الطاقة أنظمة . تتكررتشهد ترتبط لالضطرابات تبعا . الطاقة لنظام الصغيرة اإلشارة باستقرار المتكرره منخفضة الذبذبات هذه

باختبار الصغيرة االضطرابات تحت التزامنية اآللة ثبات ظاهرة اكتشاف تم . المتصلة المفردة اآللة تحليل إن القدرة شبكة بنظام متصلة مفردة آلة حالة

منخفضة الذبذبات مشكلة داخل تبصرا فعليا يعطي النهائي مسار بنظامتسود. و الداخليه الشبكات في التكرار منخفضة الذبذبات تصنيف تم التكرار

للذبذبات المحلي الوضع في القدرة شبكة بنظام المتصلة المفردة اآللةالتردد ] [. 28المنخفضة

إن النظام فصل في سببا تكون حتى وتتزايد الذبذبات هذه تبقى قدمشاكل . على الحديثة التحكم نظرية تطبيق تم المالئم اإلخماد يتوفر لم

. التعامل الحديثة التحكم تقنيات قدرة من بالرغم الطاقة نظام مثبت تصميممثبت بنية تفضل مازالت الطاقة نظام مرافق أن اال ، المختلفة التراكيب مع

. وتأخيره الوقت لتقديم التقليدي الطاقة نظام

حلوال لتمثل الجينية الخوارزمية تعمل األخرى، األمثل الوضع لتقنيات خالفا تمكنها . التي الضمنية بالموازاة الجينية الخوارزمية تتمتع مختلفة محتملة

الوضع الى التوصل ويمكن ممتاز بشكل المشكلة مجال في البحث من . مشكلة على تطبيقها عند أكبر بسرعة األمثل

بشبكة المتصله االحاديه الماكنه مع تعامل لكي الالليات وضع تمو األمثل الوضع مشكلة لحل الجيني البحث خوارزمية توظيف تم القدرة

لتقدير . التشبيه نتائج و اإليجن قيمة تحليل تنفيذ تم إعدادات عن البحثوقوة المقترح فعالية الطاقة نظام لمثبت الجيني أالوضاع البحث إلخماد

. الطاقة ألنظمة الديناميكي الثبات تحسين و الكهربائيه للذبذبات ثابته الغير

النظام 2. 3. 4 :مناقشة

االله وترتبط القدرة شبكة المرتبطه االحاديه الماكنه استخدام يتم . بنظام متصلة آلة استخدام تقليص يمكن النقل خطوط خالل كبير بنظامشبكة بنظام متصلة مفردة آلة إلى ارسال خط استعمال طريق عن كبير

. النظام تزود المولده لشبكة المكافئه ثيفنن دائره باستخدام القدرة،للمولد. الثبات حالة عملية تصف التي المعادالت تخطيط يمكن و بالطاقة

أي حول الخارجي، الفعل رد طريق عن القدرة بشبكة المتصل التزامنيالتالية المعادالت في كما ، محددة تشغيل نقطة

65

المتصلة: (11 – 5) الشكل االلحاديه للمولده الخطي النموذجالقدرة شبكة بنظام

التشغيل : نقطة

بثوابت لآللة الفولتية و السرعة معادالت بين التفاعل عن التعبير kيتمباستثناء (. k1-k6الستة ) الثوابت هي هذه على k3تعتبر دالة يعتبر الذي ،

ردة وذات الحقيقي الفعلي الطاقة تحميل على معتمدة ، المممانعه نسبة . مثبت االعتبار في األخذ تم كما اآللة في التحفيز مستويات في كما فعل

مع المتصلة الشبكات من سلسلة يشكل الذي التقليدي الطاقة نظامالمولد سرعة الشكل . انحراف يظهر مدخل إشارة أنها النموذج 1على

. التشغيل نقطة حول كبير بنظام المتصلة المفردة لآللة الخطي

4 .3 .3 : تقليدي طاقة جهاز مثبت تصميم

) ( و جينه مصفوفه وضع من الصفه اآليجين قيم على الحصول يتمبرنامج النظام Matlab.باستخدام إن المفتوحة، الحلقة قيم من يبدو

الطاقة نظام مثبت مستقر PSSبدون غير يكون

) ( موضوعة ألنها نظرأ الصفه اآليجين قيم بعض لنقل حاجة ال انه ووجد . ، الكهروميكانيكية الحاالت من أي وجود حالة وفي اليسرى الجهة في

الطاقة نظام مثبت إضافة . PSSتلزم باستخدام النظام ثبات لتحسينالطاقة نظام متغير ايجاد يتم ، المركزية غير النموذج مراقبة خوارزمية

التقليدي.

66

نظام 4. 3. 4 مثبت على المبنية الجينية الخوارزميةالطاقة:

وثبات الكسب متغيرات التحكم ضابط يولد ، الخطأ معايير لتقليل . القيمة في مضروبا المتمم الزمن تقليل يتم للطور المتقدم الوقت

. هذه تعمل جينية خوارزمية تطبيق طريق عن للخطأ المطلقةاألمثل الوجه الى تحسينها يتم كي المتغيرات ترميز على الخوارزمية

واحد كروموسوم توليد وتم بايت عشرة بست متغير كل تمثيل تم حيث . نقيض وعلى الرموز المتغير خيوط تسلسل طريق عن كروموسومات او

. التقليدي العشوائي البحث

: فك طريق عن كروموسوم، كل تقييم يلي كما قدما الخوارزمية تمضيتطبيقها يتم التي الوقت وتأخير تقديم معادل على للحصول الخيط ترميز

. المغلقة الحلقة نظام في التشبيه وصلة تمثيل في ذلك بعد

اختيار تم حين في آليا مالءمة األكثر أفراد الخمسة اختيار تمتؤكد . التي النخبة إستراتيجية هي هذه إن عشوائي بشكل الباقي

ضمان وبالتالي أبدا تضعف لن لألجيال األفضل اإلرادة إن على . الجينية الخوارزمية تقارب

التالية المجموعة اختيار يتم ، اختيارهم تم الذين األفراد باستخدام . مع الطفرة تطبيق وتم واحدة نقطة والطفرة التجاوز طريق عن

مقدارها جدا منخفضة (. 0.001احتمالية يضمن ) بت خانة لكلفقدان وجود عدم والطفرة التجاوز استخدام طريق عن التكاثر

أي إدخال على قدرتها طريق عن المجموعة في جين ألي كامل . الحقا يفقد أو البداية، في موجودا يكون ال قد جين

( الخوارزمية تقارب تم قد يكون حتى الترتيب هذا تكرار 50تمزمن( وتأخير تقديم معادل ضبط وتقييم تشبيه الى التوصل و مرة

برنامج في التشبيه باستخدام باستخدام الجينية الخوارزميةMATLAB.

4 .3 .5: الجيني البحث خوارزمية

67

:1الخطوة توليد عداد عشوائية k=0وضع مبدئية حلول . X0=Xi, i= ……….nووضع

المبدئي الحل كتابة Xيمكن ، ith شكل يتم ]xi=]p1p2….pj…pmعلى حيث ، المتغير احتمالية jthللترتيب pjتوليد ذات لقيمة عشوائي اختيار طريق عن

بها المتعلقة البحث مساحة من Pi]موحدةmin. Pj

max ] .الحلول هذه تشكلالمبدئي التوليد في الرئيسية المجموعة من. x0المبدئية فرد كل تقييم ويتم

x0 الموضوعية الدالة المجموعة Jباستخدام ،x= x0 .

: 2الخطوة في األمثل الوجه الى وصوال فرد كل في xتحسين فرد كل واستبدال ،x

. لذلك وفقا الموضوعية الدالة قيم وتحديث ، محليا المحسنة بنسخته

:3الخطوة الموضوعية للدالة المثلى القيمة عن المتعلق Jmin البحث الحل ووضع

األفضل Jminبالدالة الحل أنها أساس الوظيفية X bestعلى الدالة . J bestمع

:4الخطوة . ضع . ذلك، خالف التوقف يتم منها، واحد تلبية تمت إذا اإليقاف معايير تفقد

k=k+1 خطوة إلى انتقل ثم ،5 .

:5الخطوة على السكان عداد . i=5ضبط

:6الخطوة . وهما حالن هنالك موحدة احتمالية مع ، عشوائي بشكل x1الرسم ، x2 منx على للحصول الجينية والطفرة التجاوز مشغلي على تنطبقان ،x3 .

:7الخطوة الحل على x1تحسين والحصول .x3محليا

:8الخطوة كون عن في x3تفقد األسوأ الحل من قيمة x3بالحل x1أفضل واستبدال

بقيمة . x3الهدف

68

:9الخطوة كانت الخطوة i=nاذا الى انتقل ضع 3، لذلك خالفا ،i=i+1 الى وارجع. 6الخطوة

متعددة 6. 3. 4 تصاميم تقنيات :مقارنة

فولتية منظم مع المتصله اآلله لنظام تزايدية حالة مساحة تطوير تم . يكون طاقة نظام مثبت بدون النظام هذا أن وجد لقد متغيرات أربعة ذي

. لالستجابة مشبه وضع تم اليمنى الجهة في الجذور وجود مع مستقر غيرالتشبيه وصلة باستخدام طاقة نظام مثبت بدون للنظام الدينامية

لالضطراب.

ترميزبرنامج . MATLABيستخدم يتم طاقة لنظام التقليدي للمثبت . بين المقارنة وتتم للمتغيرات الدينامية االستجابة منحنيات استخراج

الطاقة نظام ومثبت التقليدي الطاقة نظام مثبت نظام استجابة منحنيات . الجينية الخوارزمية على المبني

. الطاقة مثبتات لجميع كمدخل العمود سرعة انحراف يؤخذ

بشبكه(: 12 – 5شكل ) المتصلة المفردة لآللة العادي الحمل حالة وقتالقدره .

:االستنتاجات 7. 3. 4

التقليدي الطاقة نظام مثبت أداء مرضية CPSSان نتائج يعطي ال قد . أن الدينامية تظهراالستجابة التشغيل نقطة في هائل تغيير يحدث عندما

مثلى استجابة له الجينية الخوارزمية على المبنى الطاقة مثبت نظاممع مقارنة أقل واستقرار زائد انطالق وفيها سلسة االستجابة وتكون

. التقليدي الطاقة نظام مثبت

69

المبنى الطاقة نظام ومثبت التقليدي الطاقة نظام مثبت مقارنة عندعلى المبنى الطاقة نظام مثبت يعطى الجينية، الخوارزمية على

البحث على المبني الطاقة مثبت ان التشبيه نتائج الجينه الخوارزميهعلى قدره ويضهر واسع نطاق على وقوة بفاعلية يعمل أن يمكن

الطاقه . نظام مثبت من اكبر الصيطره

: الخDامس الفصلعلى السيطرة

الحثي المحركبأستخدام المتناوب

الضبابي المنطق

لمقدمDDDDDDDDDDDةا 1. 5

ان فوجدنا الصناعي للذكاء الثالث التطبيقات درسنا الرابع الفصل فيالذي الضبابي المنطق هو الكهربائيه الطاقه على التطبيق في االكثرمرونه

. في وسنقوم عليه المطبق النظام حسب الباحث يضعها قوانين على يعتمدالضبابي المنطق باستخدام الفصل الكهربائي لهذا المحرك على لسيطره

الماثالب ببرنامج النمذجه باستخدام الطور ثالثي المتناوب .(Matlab)الحثي

المتناوب 2. 5 الحثي المحرك

االكثر وهو استخداما المحركات اكثر من المتناوب الحثي المحرك ان . استخدامه الى باالضافه الصناعي المجال في السيطره انظمه في شهره

70

. ومنخفض بسيط تصميمه فان كذلك الرئيسية البيت مشغالت في المنتشر . مباشره المتناوب الحثي المحرك يربط و االخرى بالمحركات مقارنه الكلفه

. المتناوب التيار مصادر مع

وان العمل سوق في المتواجده الحثيه المحركات من مختلفه انواع هناك. المطلوب التطبيق حسب يختلف االنواع هذه اختالف

الحثيه المحركات من متعدده النواع التحكم اداه هي والعزم السرعه انوجزه. دوار جزء على الحثيه المحركات انواع جميع تحتوي حيث المتناوبه

[ الدوار الجزء لتدوير المتولد المغناطيسي المجال وتستخدم [.29ثابت

الحثي )1. 2. 5 المحرك في speed ofالسرعهinduction motor)

تزامنيه بسرعه الثابت الجزء داخل يتولد المغناطيسي المجال انب ) (Nsترمز

هي : السرعه معادله Ns= 120 f/pوانحيث

Ns :الثابت الجزء داخل التزامنيه السرعه هيP :االقطاب عدد هيF :المصدر تردد هو

المحتثه الفولتيه بسبب الدوار الجزء داخل يتولد المغناطيسي المجال انتسمى. و الثابت المجال في اقل بسرعه يدور الدوار الجزء حيث المتناوبه

بــ ) السرعه بين( Nbهذه الفرق وفق slipيسمى Nbو Nsوان االخير ويتغير slip = ))Ns-Nb(/ Ns(*100%المعادله:

[30]

5 .3 DDDال : Matlab- simulinkتقنيه

ال تقنيه اصبحت الماضيه القليله السنوات اوسع simulinkفي منللنمذجه الصناعيه الناحيه ومن االكاديميه الناحيه من البرمجيه الرزم

. سوف له مشابه نظام اي او النظام هذا من الفائده ان االنظمه ولتمثيلباالمكان اذ يحتاجها التي االختبارات عمل من المستخدم او الباحث تمكناو االضافات عليه ويجري قديم نموذج اخذ او المطلوبه النماذج بناء

التغيرات.

التمثيل ) عمليه فانه( simulationان لذلك تفاعليه عمليه هي هنا. الدائره على مباشره بالنتائج التغير ومالحظه المتغيرات بعض تغير باالمكان

71

وتحليل لنمذجه مختبر الى الحاسوب بتحويل تقوم النماذج هذه مثل ان. العملي المجال في ببساطه تمثيلها يمكن ال التي الدوائر

الـ تقتيه البحث هذا في استخدمنا تمثيل Matlab -Simulinkلقد فيالضبابي المنطق تقتيه استخدام وتم الطور ثالثي المتناوب الحثي المحركتتعامل لكي الضبابي بالمنطق الخاصه القوانين صياغه تم حيث للسيطره

الطور ثالثي المتناوب الحثي المحرك في والعزم السرعه متغيرات معمربع على بالضغط رؤيتها الضبابي ) ويمكن المنطق fuzzy logicمتحكم

controler. التالي(. الشكل في موضح هو كما

للسيطره : 4. 5 الضبابي المنطق قوانين

التغيرات من مختلفه حاالت لتعالج الضبابي المنطق قوانين وضع تموالذي لفظيه هي القوانين ان نجد وسوف النظام طبيعه حسب المحتمله

: التطبيقات باقي عن الضبابي المنطق يميز

If )slip is vs( then ) freqw is vso(.If )slip is s( then ) freqw is so(.If )slip is m( then ) freqw is mo(.If )slip is l( then ) freqw is lo(.If )slip is vl( then ) freqw is vlo(.

الــ برنامج في القوانين هذه رؤيه مربع Matalb-simulinkويمكن طريق عنالمسار

Start – toolboxes – fuzzylogic – FIS editor viewer

72

الماثالب(: 1 – 5الشكل ) برنامج في للنظام الكامل .(Matlab)النموذج

الخرج منحنيات بعرض المتمثل الخرج مربع طريق عن النتائج رؤيه ويمكن( ب ( scopويسمى

: كالتالي االحداثيات وتمثل منحنيات اربع احداثيات يوضح حيث. الزمن: مع الفولتيه يمثل االول

. الزمن : مع التيار يمثل الثاني. الزمن: مع العزم يمثل الثالث

. السرعه : انحراف منحني يمثل الرابع

ال ) مربع على الضغط عند التالية( scopو الصورة تظهر

73

الخرج(: 2 – 5الشكل ) منحنيات يوضح

74

الخرج(: 3 – 5الشكل ) و الدخل متغيرات منحني يمثل

75

النظام(: 4 – 5الشكل ) في الضبابي المنطق متحكم خصائص يظهر

76

: السادس الفصلو االستنتاجاتالتوصيات

الستنتاجاتا 1. 6

هي ) و الصناعي الذكاء لتقنيات السابقة التطبيقات دراسة بعد ) التي الجينية اللوغاريثمات و الضبابي المنطق و الصناعية العصبية الشبكة

, تقنية بأختيار الباحث قام الكهربائية الهندسة تطبيقات في استخدمتقد بينما القوانين صياغة في التطبيق هذا لمرونة ذلك و الضبابي المنطق

الشبكة تطبيق استخدمنا لو البرمجية الخطوات من كبير عدد الى نحتاجحالة في جدا معقدة حسابية عمليات الى نحتاج قد أو الصناعية العصبية

. على النظــام تمثيــل تم قد و الجينية اللوغاريثمات تطبيق استخدامالـــ برنامج باستخدام نمذجته و الطور ثالثي متناوب حثي Matlab)محــرك

– Simulink): يلي . ما في االستنتاجات تلخيص يمكن و

العصبية (1) الشبكة تقنية تمثيل (Neural Network)ان الى تميلمن (modeling Tools)المعلومات اكبر عدد لدينا يكون حيث

التي , المشاريع في العصبية الشبكة باستخدم ينصح و المعلوماتالوصول المطلوب النتائج بين و المعلومات بين عالقة ايجاد الى تحتاج

اليها.

مؤكدة (2) غير معلومات مع للتعامل تستخدم الضبابي المنطق تقنية انقبل من قوانين و عالقات وضع خالل من المضببة المعلومات أو

العمل بيئة على تطرأ التي التغيرات حسب المطبق أو الباحث .) التي) المشاريع في بأستخدامها ينصح السبب لهذا و المدخالت

. بيانات او ارقام اعطاها من اكثر معين لمدخل مختلفة حاالت تعطي

التي (3) القيم افضل لمعرفة تستخدم فأنها الجينية الخوارزميات تقنية اماالمشاريع مع بأستخدامها الباحث ينصح لذلك المنظومة عليها تحصل

. المخرجات بين مثالي يكون خرج أو ناتج تعطي التي

77

لتوصياتا 2. 6

الحثي (1) المحرك على الضبابي المنطق تقنية بتطبيق الباحث يوصيمقارن و مختبريا الطور ثالثي مع ـــالمتناوب المختبرية النتائج ة

برنامج اظهرها التي ..Matlab – Simulinkالنتائج

التي (2) الجينية الخوارزميات و الصناعية العصبية الشبكة تقنيتي تطبيقالمتناوب الحثي المحرك على الرابع و الثالث الفصل في درسناها

االكثر التقنية الظهار التطبيق نفس على النتائج لمقارنة الطور ثالثي. عمليا مالئمة

78

العربية المراجع

الصناعي", الذكاء عن عطيات, "مقدمة فليح محمود, صادق ثائر–[ 1] االولى الطبعة

العربي. المجمع -عمان, مكتبة2006

االنظمة المهني, " تقنية التدريب و الفني للتعليم العامة المؤسسة–[ 6] و الهيدروليكية

اآللي". التحكم مبادئ النيوماتية

االصطناعي الذكاء و اآللي بالل, " التحكم المنعم عبد الدكتور االستاذ–[ 7] و النظرية بين

.2001 االهرام التطبيق", مركز

جامعة االوتوماتي", مطبعة التحكم طلبة, " هندسة العزيز عبد تغريد–[ 8] – سعود الملك

.1989الرياض,

تطبيقاتها, و الكهربائية العرباوي, المكائن فؤاد الدكتور االستاذ–[ 29]1985.

صالح, تحليل محمد عويد الدين الحليم, د. عالء عبد احمد د. رمزي–[ 30].1992الموصل, جامعه الهندسية الكهربائية, كلية القدرة انظمة

79

األجنبية المراجع

]2[- Fundamentals of the new artificial intelligence- neural- evolutionary-

fuzzy and more.

]3[- Artificial intelligence and expert systems for engineers.

]4[- Introduction to artificial intelligence.

]5[- Artificial intelligence and Robotics in manufacturing frontmatter.

]9[ – " Handbook of Modern Sensors", Physics, Designs, And

Applications, JACOB FRADEN, 2003.

]10[ – Ben Krose, "Neural Networks", university of Amsterdam,

Amsterdam, 1996.

]11[ – Dr. Marcian N. Cirstea, Dr. Andrei Dinu, Dr. Jeen Gkhor, Prof.

Malcom MCCORMICK, "Neural and Fuzzy Logic Control of

Drives and Power Systems".

80

]12[ – Jerry M. Mendel, " Fuzzy Logic Systems for Engineering".

]13[ - George S. Klir, " Fuzyy Sets and Fuzzy Logic Theory and

Applications", Bo Youn, 1995.

]14[ - " Introduction to Fuzzy Logic using MatLab"

]15[ - Ahmed M. Ibrahim, " Fuzzy Logic", 2003.

]16[ – S. N. Sivanandam, " Interduction to Genetic Algorithm", 2008.

]17[ – Jain N. M. Martis, " Fusion of Neural Network, Fuzzy Systems and

Genetic Algorithms".

]18[. Wenxin Liu, Ganesh k., Venayagamoorthy, Donald c., wunsch II, ''Adaptive neural network based power system stabilizer design'', university of Missouri-rolla, mo65401, USA.

]19[. Larsen, E.V. and Swann, D.A., ''Applying power system stabilizers'', IEEE, PAS-100, NO. 6 – PP. 3017-3041, 1981.

]20[. Hiyama, T. and Tomsovic, K., ''Current status of fuzzy system applications in power system'', IEEE, smc99, Tokyo, Japan. Pp. 527-532, 1999.

]21[. Hsu, yy. And chen, c.l., '' Tuning of power system stabilizers using an artificial neural network.

]22[. Segal, r. Kothari, m.l. and madnani, s., '' radial basis function network adaptive power system stabilizer'' IEEE, VOL. 16, NO. 2, PP. 722-727, 2000.

]23[. Park, y.m., hyun, s.h., and lee, j. h., '' Asynchronous generator stabilizer design using neuro inverse controller and error reduction network, IEEE, VOL. 11, NO. 4 , PP. 1969-1975, 1996.

]24[. ZHANG, Y., MALIK, O.P., Hope, g.s., and chen, g.p., '' applications of an inverse input/output mapped ann as a power system stabilizer'', IEEE, VOL. 9, NO. 3, PP. 433-441, 1994.

81

]25[. Shamsollahi, p. and malik, o.p., '' direct neural adaptive control applied to synchronous generator'', IEEE, VOL. 14, NO. 4, PP. 1341-1346, 1999.

]26[. S. a., taher, and a. shemshadi, '' design of robust fuzzy logic power system stabilizer, eng. And tech., vol.21, 2007.

]27[. Toliyat h.a., sadeh, j. and ghazi r., '' design of augment fuzzy logic power system stabilizer to enhance power system stability'', IEEE, vol. 11 no. 1 , 1996.

]28[. Mohamed Zellaguri, '' Robust power system stabilizer design using genetic local search technique for signle machine connected to an infinite bus, ISSN. 1997-5422.

82

Abstract

The main aim of this thesis is divided to three objectives as follows:

The first objective is to study the specification of Artificial Intelligent and recognize its application and fields.

The second objective is to study the practical experiments for the three Artificial Intelligent techniques in engineering fields and its:

1 :Artificial neural network.2 :fuzzy logic.

3 :genetic algorithms.

The third objective is to application for one of the Artificial Intelligent technique and its fuzzy logic to control three phase Ac induction motor by using matlab-simulation program .

83