COMPUTER SIMULATION OF HIGH-ORDER NONLINEAR SYSTEMS CONTROL VIA FEEDBACK IN PYTHON

Bulletin of Shakarim University Technical Sciences, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.53360/2788-7995-2025-3(19)-17
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article describes the development of a software package entitled «Computer Simulation of HighOrder Nonlinear Systems Control via Feedback», which integrates five illustrative examples: a third-order nonlinear system, motion control of a single-link robotic manipulator, a PID controller for a nonlinear system, output regulation of uncertain time-varying nonlinear systems, and global feedback control of high-order timedelayed time-varying nonlinear systems. The results of the examples are obtained through computer simulation, with Python version 3.12.1 chosen as the primary programming language due to its proven effectiveness as a tool for demonstrating and validating system performance. The paper highlights the applicability of Python libraries and modules, emphasizing that Python remains one of the most suitable programming languages for scientific computing, data science, and machine learning. It enhances efficiency and performance by combining low-level libraries with clear high-level APIs. The developed software package ensures the stability of high-order time-varying nonlinear systems, thereby contributing to the stability, efficiency, and control quality of real engineering systems. It is designed for effective use in scientific research, educational processes, industrial automation, and robotics. The adaptability of the package allows users to modify example parameters according to their requirements, independently analyze the outcomes, and explore the results in detail.