Pembangunan Kawalan Suai Dalam-Talian Untuk Sistem Kawalan Kelajuan Motor Dalam Matlab Melalui Basic Stamp - Rifin, Rozi (Universiti Sains Malaysia, 2005)
Projek ini mengaplikasikan kaedah pengawalan rangkaian neural perulangan setempat suap depan sejagat (Local Output Local Recurrent Globally Feedforward Neural Network) bagi kawalan aplikasi masa nyata iaitu kawalan kelajuan motor arus terus, AT. Struktur kawalan suai tanpa model dibangunkan dan rangkaian neural bertindak sebagai pengawal dalam sistem gelung tertutup untuk pengawalan sistem tidak linear melalui pendekatan skim kawalan suai tidak terus (indirect adaptive control). Pengawal rangkaian neural ini akan dilatih secara dalam talian dengan menggunakan algoritma pembelajaran ralat anggaran jadisemula (RPE) supaya keluaran loji dapat mengikuti kelakuan titik-titik set yang telah disetkan. Proses tangki reaktor pengacauan secara berterusan (Continuously Stirred Tank Reactor, CSTR) digunakan untuk membangunkan, memodelkan dan merekabentuk pengawal rangkaian neural secara simulasi bagi menentukan keluaran proses terbaik berdasarkan kepada saiz rangkaian, parameter-parameter pembelajaran dan sambungan rangkaian. Manakala sistem kawalan kelajuan motor AT akan diadaptasikan ke dalam model bagi menggantikan proses CSTR bagi melihat kelakuannya untuk aplikasi masa nyata sama ada boleh dilatih menggunakan rangkaian neural atau sebaliknya. Perisian MATLAB digunakan untuk pembangunan dan pemodelan proses bagi tujuan analisis dan rekabentuk serta sebagai media pengawalan untuk sistem kawalan kelajuan motor AT ini.