Найти

Результаты поиска

• 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.

• КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ И СЕПАРАЦИИ ГАЗА

  А. В. Мартиросян , Д. В. Ромашин

  241-249

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Представлена концепция адаптивного управления при разделении природного газа. Применяемые на практике системы управления, как правило, основаны на фиксированных алгоритмах регулирования и не учитывают динамическое изменение физико-технических и эксплуатационных параметров, что приводит к снижению качества сепарации и росту энергозатрат. В статье описан подход сочетания системного анализа и метод Парето. Целью работы является разработка концепции адаптивного управления процессом подготовки природного газа на основе системного анализа. Недавние исследования показывают, что методы, основанные на данных, позволяют более точно настраивать параметры, лучше реагировать на колебания исходного газа и повышать эффективность удаления примесей. Для достижения поставленной цели в работе решены задачи выявления и классификации факторов, влияющих на качество и экономичность сепарации газа, а также формирования их взаимосвязей в рамках единой концептуальной модели управления. Особое внимание уделяется влиянию точного контроля ключевых параметров, таких как давление, температура и расход, на эффективность этих процессов. Анализ последних исследований демонстрирует растущее использование нейронных сетей и моделей машинного обучения в очистке газа для прогнозирующего управления, обнаружения аномалий и оптимизации рабочих параметров. Сравнительная оценка классических ПИД-регуляторов, нечетких, адаптивных и нейронных методов управления подтверждает преимущества интеллектуального регулирования с точки зрения стабильности, адаптивности и энергоэффективности. Основным результатом работы является обоснование ключевых факторов, определяющих эффективность сепарации, среди которых наибольшее влияние оказывают давление, температура и расход газа. Полученная модель формирует методологическую основу для разработки интеллектуальных и адаптивных систем управления процессом подготовки газа.

• ПРОБЛЕМА ВЫБОРА ДЕМПИНГ-ФАКТОРА В МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНЫХ УПРАВЛЕНИЙ ДЛЯ НАПРАВЛЕННЫХ ВЗВЕШЕННЫХ ЗНАКОВЫХ ГРАФОВ

  А.Н. Целых, В. С. Васильев, Л. А. Целых

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема выбора демпинг-фактора в модели эффективных управ-
  лений на основе максимизации передачи влияний для нечетких когнитивных моделей, пред-
  ставленных направленными взвешенными знаковыми графами. Для передачи влияния ис-
  пользуется модель управления, реализующая развитие системы. Алгоритм эффективных
  управлений основан на решении оптимизационной задачи отыскания вектора внешних воз-
  действий, максимизирующего накопленный рост приращений показателей вершин. Опти-
  мальным управляющим воздействием признаётся управление, доставляющее максимум
  отношению квадрата нормы вектора отклика системы к квадрату нормы вектора управ-
  ления. Демпинг-фактор такой модели управляет сравнительным масштабом прямого и
  косвенного влияния всех внутрифакторных связей системы в целом. Целью исследования
  является определение таких областей допустимых значений для получаемых решений, при
  которых (i) соблюдается условие непротиворечивости результата; (ii) изменение рангов
  вершин носит медленный характер. Под непротиворечивостью результата мы понимаем
  удовлетворение правилами работы системы в целом. Эти правила могут выражаться в
  наложении ограничений на статус вершин, на знак воздействий и откликов. В работе ус-
  танавливается значение демпинг-фактора, называемое резонансным, при котором проис-
  ходит резонансный всплеск значения целевой функции задачи максимизации влияния, когдасонаправленность между резонансным откликом и вызывающим его воздействием отсут-
  ствует. Выбор демпинг-фактора влияет на значение целевой функции задачи максимиза-
  ции влияния и на вектор эффективного управления, на котором это решение достигается.
  Значение резонансного демпинг-фактора можно интерпретировать как предел возможной
  управляемости системы, т.е. предел потенциальной возможности воздействия на систе-
  му без причинения ей вреда. Оценка предложенного решения производится по степени ус-
  тойчивости ранга узлов модели в зависимости от влияния изменений демпинг-фактора,
  алгоритмизации определения области его допустимых значений и форме проявления резо-
  нанса в границах значений демпинг-фактора.

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЦИФРОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

  Л. А. Гладков, Н.В. Гладкова , М. Д. Ясир

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача размещения элементов цифровой вычислительной техники.
  Проведен анализ современного состояния исследований по данной теме, отмечена актуаль-
  ность рассматриваемой задачи. Подчеркнута важность разработки новых эффективных ме-
  тодов решения подобных задач. Показано место задачи размещения в общем цикле конструк-
  торского этапа проектирования. Отмечена важность качественного решения задачи разме-
  щения с точки зрения успешного выполнения последующих этапов проектирования. Отмечена
  важность минимизации задержек соединений в процессе проектирования устройств большой
  размерности. Проведен обзор и анализ различных моделей и критериев оценки решения задачи
  размещения. Подчеркнуто, что важнейшим критерием является длина соединений, она оказы-
  вает существенное влияние на применяемые при проектировании технологии. Выполнена ком-
  плексная математическая постановка задачи размещения элементов цифровой вычислитель-
  ной техники. Приведена целевая функция и ограничения рассматриваемой задачи размещения
  как задачи оптимизации. Проанализированы перспективные подходы к решению задач проек-
  тирования, описаны гибридные методы и модели решения сложных многокритериальных задач
  оптимизации и проектирования. Описаны принципы работы и модель нечеткого логического
  контроллера. Приведено описание используемой схемы нечеткого управления. Определены
  функции различных блоков нечеткого логического контроллера. Предложена структура много-
  слойной нейронной сети, реализующей функцию Гаусса. Описано взаимодействие блоков нечет-
  кого генетического алгоритма. Предложена модель гибридного алгоритма решения задачи
  размещения. Определены управляющие параметры нечеткого логического контроллера. Пред-
  лагаемый гибридный алгоритм реализован в виде прикладной программы. Были проведены серии
  вычислительных экспериментов для определения эффективности разработанного алгоритма и
  выбора оптимальных значений управляющих параметров.