در این مطالعه، هدف پیشنهاد یک کنترل‌کننده PID مرتبه کسری تطبیقی است که پارامترهای آن به‌صورت آنلاین توسط پنج شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با استفاده از فیلتر کالمن توسعه‌یافته تنظیم می‌شود. یک شبکه عصبی MLP که از طریق الگوریتم پس انتشار خطا آموزش داده شده است برای شناسایی سیستم سازه ای و تخمین پلنت در نظر گرفته می‌شود. ژاکوبین مدل تخمین زده شده به صورت آنلاین برای اعمال به کنترل کننده استفاده می گردد. از آنجایی که جبرانساز شبکه‌های عصبی فازی نوع ۲ که توسط EKF و استراتژی یادگیری خطای بازخورد تنظیم شده است، پایداری و استحکام این کنترل‌کننده در برابر خطای تخمین، اختلالات لرزه‌ای و برخی توابع غیرخطی ناشناخته افزایش می‌یابد. به منظور اعتبارسنجی، عملکرد کنترل کننده پیشنهادی بر روی سازه مبنا غیرخطی 3 طبقه مجهز به میراگر نیمه فعال تحت زلزله های حوزه دور و نزدیک بررسی می شود. به منظور بررسی و اثربخشی کنترل کننده پیشنهادی مجهز به جبران کننده در کاهش پاسخ های لرزه ای، شاخص های ارزیابی مورد بحث و با کارهای قبلی مقایسه گردیدند. نتایج بیانگر آن است که کنترل کننده FOPID تطبیقی پیشنهادی عملکرد بهتری را نسبت به سایر کنترلرها داشته و بطوری که شاخص J2 در زلزله هاچینو با شدت 1.5، تا مقدار 35 درصد نسبت به دیگر کنترل کننده ها بهبود را تجربه کرده است و این میزان در زلزله نورثریج به بیش از 40 درصد نیز می رسد. دیگر شاخص ها ( J3 تا J6) نیز با استفاده از کنترل کننده پیشنهادی، بهبود قابل ملاحظه ای را تجربه کرده اند. Manuscript profile