Статья

Название статьи ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ПРАВИЛ НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА
Автор В.В. Игнатьев, О.Б. Спиридонов
Рубрика РАЗДЕЛ IV. КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
Месяц, год 11, 2015
Индекс УДК 004.896
DOI
Аннотация Приводятся результаты взаимодействия классического и нечеткого регуляторов автоматизированной системы управления. За основу взяты классический ПИД-регулятор и нечеткий регулятор, база правил которого может быть сформирована в автоматическом режиме. Рассмотрен стандартный алгоритм нечеткого вывода Мамдани, на основе которого предложен гибридный алгоритм формирования базы правил нечеткого регулятора, позволяющий получать желаемое управление в зависимости от степени сложности решаемых задач. Ключевым отличием предлагаемого гибридного алгоритма является изменение основных этапов нечеткого вывода, реализуемых в стандартном алгоритме Мамдани, в частности, первым этапом является этап фаззификации, вторым – этап формирования базы правил нечеткого регулятора. Таким образом, на вход нечёткого регулятора поступает информация, которая представляет собой измеренные выходные величины, получаемые непрерывно в процессе работы системы управления с классическим регулятором. Приведена структурная схема гибридной системы управления для разрабатываемого алгоритма. Построенная нечеткая модель управления на основе гибридного алгоритма менее зависима от знаний эксперта в предметной области и использует в качестве знаний такие переменные как отклонение системы, скорость изменения отклонения и управляющее воздействие на объект, полученные при моделировании системы с применением классического регулятора. При этом для синтеза ПИД-нечеткого регулятора достаточно только двух входных переменных и одной выходной. Графически продемонстрирован принцип работы разработанного алгоритма, в графическом редакторе FIS показана работа нечеткой модели управления на основе гибридного алгоритма с общим логическим выводом в четыре этапа (фаззификации, нечёткого вывода, композиции, дефаззификации).

Скачать в PDF

Ключевые слова Автоматизированные системы управления; гибридный алгоритм; классический регулятор; нечеткий регулятор; база нечетких правил.
Библиографический список 1. Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы: теория и технология разработки. – СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. – 600 с.
2. Гаврилов А.В., Новицкая Ю.В. Гибридные интеллектуальные системы. – Новосибирск: НГТУ, 2006.
3. Игнатьев В.В., Финаев В.И. Система автоматизированного управления креслом водителя автомобиля // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: материалы 14-й Международной научно-технической конференции. – М.: МЭИ, 2008.
4. Herrmann C. A hybrid fuzzy-neural expert system for diagnosis // Proc. of IJCAI. Montreal. – 1995. – P. 1-10.
5. Mamdani E.H. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Transactions on Computers. – 1977. – Vol. 26, No. 12. – P. 1182-1191.
6. Mamdani E.H. Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers // International Journal of Man-Machine Studies. – 1976. – Vol. 8. – P. 669-678.
7. Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ – Петербург, 2005. – 736 с.
8. Ross T.J. Fuzzy logic with engineering applications // McGraw-Hill. – 1995. – 600 p.
9. Гостев В.И. Нечёткие регуляторы в системах автоматического управления. – Киев: Радiоаматор, 2008. – 972 с.
10. Круглов В.В., Дли М.И., Голубов Р.Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. – М., 2004. – 224 с.
11. Деменков Н.П. Нечёткое управление в технических системах: учебное пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 200 с. – ISBN 5-7038-2742-6.
12. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence. A Modern Approach. – Prentice Hall, 2009. – 3 ed. – 1152 с. – ISBN-10: 0136042597.
13. Поспелов Д.А. Продукционные модели. В кн. Искусственный интеллект. – В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: справочник / под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990. – С. 49-56.
14. Игнатьев В.В. Синтез систем гибридного управления на основе объединения классической и нечеткой моделей объекта // Materiбly VIII Mezinбrodnн vědecko-praktickб konference «Dny vědy – 2012». – Dнl 94. Technickй vědy: Praha. Publishing House «Education and Science» s.r.o. – S. 54-57. – ISBN 978-966-8736-05-6.
15. Ignatyev V.V., Kobersy I.S., Shapovalov I.O. Fuzzy control system in an automatic and automated production // Материали за 9-а Международна научна практична конференция, «Ключови въпроси в съвременната наука», 2013. Т. 36. Технологии. София. «Бял ГРАД-БГ» ООД. – P. 41-43. – ISBN 978-966-8736-05-6.
16. Ignatyev V.V., Finaev V.I. The use of hybrid regulator in design of control systems // World Applied Sciences Journal. – 2013. – No. 23 (10). – P. 1291-1297, ISSN 1818-4952 © IDOSI Publications, 2013 DOI: 10.5829/idosi.wasj.2013.23.10.13144.
17. Ignatyev V.V., Zargaryan Yu.A., Zargaryan E.V., Spiridonov O.B., Shestova E.A., Finaev V.I. Multi-criteria optimization of the operation of control systems of moving object under uncertainty // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – September 2015. – Vol. 10, No. 16. – P. 6811-6816. – ISSN 1819-6608.
18. Ignatyev V.V., Finaev V.I., Shestova E.A., Spiridonov O.B., Zargaryan J.A., Zargaryan E.V. Optimum nominal method modification at the management of moving objects under uncertainty // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – September 2015. – Vol. 10, No. 16. – P. 6837-6844. – ISSN 1819-6608.
19. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB: специальный справочник. – СПб.: Питер, 2001. – 480 с.
20. Гостев В.И. Системы управления с цифровыми регуляторами: справочник. – Киев: Тэхника, 1990. – С. 276-278.

Comments are closed.