Найти

Результаты поиска

• МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИБРИДНОГО РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРАМИ ПЛАЗМЕННОЙ СВАРКИ

  Аль-Шамки Амир Абдулкадим Оуда, В.В. Шадрина , В.Г. Галалу

  2022-08-09

  Аннотация ▼

  Одной из самых распространенных технологических операций является сварка отдель-
  ных деталей и блоков. Сварка находит широкое применение в судостроении, авиационной,
  оборонной и химической промышленности, при строительстве нефте- и газопроводов. При
  этом к качеству сварного шва предъявляются весьма жесткие требования по прочности,
  отсутствию пустот и каверн, работоспособности при высоких давлениях (до 100 кГс/см²) и
  в широком диапазоне температур (±50ºС). Наиболее полно этим требованиям соответству-
  ет плазменная (аргоновая) сварка. Выполнен краткий аналитический обзор по теме исследо-
  вания. Показано, что перспективным направлением развития систем управления плазменной
  сваркой является применение гибридных регуляторов, созданных на основе классических ме-
  тодов автоматического управления и нечетком регулировании, формализующем усредненные
  знания экспертов. Нечеткий компонент (знание экспертов) должен быть доступен для бы-
  строго и простого ввода в регулятор. Была разработана структурная схема и модель одного
  канала гибридного регулятора в среде Matlab Simulink. Моделировался канал управления силой
  тока с использованием нечеткого регулятора из библиотеки Fuzzy Logic, с применением алго-
  ритма нечеткого вывода Мамдани. Задавалось 19 вариантов лингвистических и нечетких
  переменных, была получена поверхность функции принадлежности переменных. Следует
  отметить возможность быстрого ввода лингвистических оценок экспертов в память гиб-
  ридного регулятора. Анализировалось поведение моделей гибридного регулятора и стандарт-
  ных ПИ и ПИД -регуляторов при единичном ступенчатом воздействии. Гибридный регулятор
  обеспечивает существенно лучшие показатели качества (в 2,5-3 раза), чем стандартные
  регуляторы. Гибридный регулятор выходит на установившийся режим через 6с, ПИД-
  регулятор – через 13с, ПИ-регулятор – через 15с, причем стандартные регуляторы имеют перерегулирование (первый выброс) до 50%. Таким образом показана реальная возможность
  построения нечёткого гибридного регулятора с заданными характеристиками. Возможна
  реализация гибридного регулятора в виде ПЛИС

• МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ НА ОСНОВЕ СУБТРАКТИВНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

  А.С. Игнатьева , В.В. Шадрина , В. В. Игнатьев , А.В. Максимов

  181-197

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Целью работы является разработка метода оптимизации базы нечетких правил интеллектуального регулятора для управления техническим объектом с использованием субтрактивной кластеризации. В статье приведен обзор и краткий анализ состояния дел в области оптимизации работы интеллектуальных систем управления. Для достижения цели исследования разработана гибридная модель, в которой управление техническим объектом реализуется с помощью классического ПИ-регулятора и нечеткого ПИ-регулятора с сгенерированной структурой системы нечеткого вывода типа Cyгено и разработанной моделью адаптивной системы нейро-нечеткого вывода. Данная конфигурация модели позволяет формировать базу нечетких правил, которая не зависит от знаний эксперта в предметной области. В статье предложен новый метод оптимизации базы правил нечеткого регулятора на основе методов кластеризации, в частности субтрактивной кластеризации, позволяющий уменьшать количество правил нечеткого логического вывода и увеличить быстродействие системы управления техническим объектом. Сначала проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов до применения субтрактивной кластеризации. Применение субтрактивной кластеризации по разработанному в исследовании способу для значений классического регулятора и нечеткого, позволило добиться их количественного сокращения в 1,7 и 5,25 раз соответственно. Затем проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов после применения субтрактивной кластеризации. Результаты, полученные в процессе моделирования показали высокую эффективность предложенного метода оптимизации базы правил нечеткого регулятора. За счет применения субтрактивной кластеризации в гибридной модели для интеллектуального регулятора удалось значительно уменьшить количество функций принадлежности, требуемых для описания входных лингвистических переменных (с пяти до четырех) и уменьшить количество правил нечеткого логического вывода (с двадцати пяти до шестнадцати). Анализ полученных графиков переходных процессов, полученных для гибридных моделей до и после применения субтрактивной кластеризации, показал, что основные показатели качества процесса управления остаются неизменными при существенном сокращении проводимых вычислений.