НЕЧІТКЕ І НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ МОДЕЛЮВАННЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ
PDF

Ключові слова

нечіткий ПІД–регулятор, лінгвістична змінна, нейроконтролер, блок нечіткої адаптації, якість регулювання.

Як цитувати

Дранишников , Л. (2021). НЕЧІТКЕ І НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ МОДЕЛЮВАННЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ. ГРААЛЬ НАУКИ, (5), 153-159. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.04.06.2021.028

Анотація

Сформульовано методику синтезу системи управління на основі теорії нечітких множин. Наведено результати імітаційного моделювання системи з нечітким логічним контролером і нейроконтролером. При побудові моделей і бази правил були застосовані засоби MATLAB - Simulink, Fuzzy Logic Toolbox. Запропоновано метод нечіткої адаптації параметрів настройки регулятора. Результати моделювання показали, що при незмінних параметрах об'єкта регулювання системи з нечіткими регуляторами і нейроконтролером мають кращі динамічні показники в порівнянні з класичними системами. Виконано аналіз роботи нечіткого регулятора. Розглянуто основні процеси, що відбуваються в нечіткому висновку у нечітких системах управління.

https://doi.org/10.36074/grail-of-science.04.06.2021.028
PDF

Посилання

Pashchenko F.F., Pashchenko A.F., Durgaryan I.S., Kudinov Y.I., & Kelina A.Y. On Neuro-Fuzzy Prediction in Matlab. IEEE (ICEA). 10-th Conference Industrial Electronics and Applications. pp.1539-1542. 2015, Auckland, New Zeland.

Карпович Д. С. & Шумский А. Н., (2017). Синтез системы управления с нечетким регулятором и шумом во входном канале. Моделирование процессов и управление в технических системах. Труды БГТУ. (3). 52–57.

Кузнецов Б.И., Василец Т.Е. & Варфоломеев А.А. (2008). Синтез нейроконтроллера с предсказанием для двухмассовой электромеханической системы. Електротехніка і електромеханіка. (3). 27–32.

Jin J., Huang H., Sun J. & Pang Y. (2013). Study on Fuzzy Self-Adaptive PID Control System of Biomass Boiler Drum Water . Journal of Sustainable Bioenergy Systems. (3). 93-98.

Кудинов Ю.И. & Келина А.Ю. (2013). Упрощенный метод определения параметров нечетких ПИД-регуляторов. Мехатроника, автоматизация, управление. (1). 12-22.

Медведев В.С. & Потемкин В.Г. (2002). Нейронные сети. MATLAB 6. В.Г. Потемкин (ред.). Москва. ДИАЛОГ-МИФИ.

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.


| Переглядів: 18 | Завантажень: 8 |