Preview

Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie

Advanced search

Research of the Influence of the Sub-Conditions Measure of Significance on the Dynamic Characteristics of a Fuzzy Logic Controller

https://doi.org/10.17587/mau.16.363-368

Abstract

Analysis of operation of the fuzzy control systems shows that there are many factors influencing the quality control such as a number of terms of the input and output variables, forms of values of the linguistic variables constituting its term-sets membership functions, character of the fuzzy relation between the antecedent and consequent spaces (rule base), etc. By varying these factors we can change the parameters of the fuzzy controller for achievement of a satisfactory quality control. Comparing the fuzzy controllers with the traditional linear ones (such as PD-, PID-controllers, etc.) one can notice that the parameters of the linear controllers can be tuned separately. But, when we deal with the fuzzy controllers, any variation of the above mentioned factors has a simultaneous influence on the integral, proportional and differential components of a signal. This is due to numerous logical interactions between the input variables. Furthermore, the specific character of the aggregation of the sub-conditions in the most commonly used fuzzy inference algorithms based on the triangular norm operations does not make it possible to take into account the desired force of each component. An approach proposed in the paper makes it possible to vary one of the signal components within a wide range, leaving the other components practically steady. This in turn simplifies tuning of a fuzzy logic controller.

About the Authors

D. N. Anisimov
National Research University "Moscow Power Engineering Institute", Moscow, 111250, Russian Federation
Russian Federation


E. D. Drozdova
National Research University "Moscow Power Engineering Institute", Moscow, 111250, Russian Federation
Russian Federation


V. N. Novikov
National Research University "Moscow Power Engineering Institute", Moscow, 111250, Russian Federation
Russian Federation


References

1. Анисимов Д. Н. Использование нечеткой логики в системах автоматического управления // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. № 8. С. 39-42.

2. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. 368 с.

3. Батыршин И. З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. Казань: Отечество, 2001. 102 с.

4. Ротач В. Я. Теория автоматического управления: Учеб. для вузов. М.: Издательский дом МЭИ, 2008. 396 с.

5. Анисимов Д. Н., Ситников К. Ю. Методика построения нечетких реляционных систем автоматического управления // Вестник МЭИ. 2012. № 3. С. 77-82.

6. Mamdani E. H., Assilian S. An experiment: in linguistic synthesis with fuzzy logic controller // Int. J. Man-Machine Studies. 1975. Vol. 7, N. 1. Р. 1-13.

7. Larsen P. M. Industrial application of fuzzy logic control // Int. J. Man-Machine Studies. 1980. Vol. 12, N. 1. Р. 3-10.

8. Tsukamoto Y. Am approach to fuzzy reasoning method // Advances in Fuzzy Sets Theory and Applications. M. M. Gupta, Ragade R. K. and Yager R. R. (Eds.). North-Holland, Amsterdam, 1979. Р. 137-149.

9. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics. 1985. Vol. 15, N. 1.

10. Pedrycz W. Fuzzy Control and Fuzzy Systems. New York: John Wiley and Sons, 1993.

11. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. 284 с.

12. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. С. 178-221.

13. Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П., Ситников М. С. Исследование периодических колебаний в системах управления с нечеткими регуляторами // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 6. С. 37-45.

14. Анисимов Д. Н., Новиков В. Н., Сафина Э. А., Ситников К. Ю. Исследование влияния выбора логического базиса на характеристики нечеткого регулятора // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 8 (149). С. 12-17.

15. Анисимов Д. Н., Дроздова Е. Д., Новиков В. Н. Построение аппроксимирующей модели нечеткого регулятора на основе идентификации методом экспоненциальной модуляции // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 9. С. 6-12

16. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. 798 с.

17. Анисимов Д. Н. Идентификация линейных динамических объектов методом экспоненциальной модуляции // Вестник МЭИ. 1994. № 2. С. 68-72.

18. Анисимов Д. Н., Хрипков А. В. Законы распределения оценок параметров динамических объектов при идентификации методом экспоненциальной модуляции // Проблемы управления. 2007. № 4. С. 18-21.


Review

For citations:


Anisimov D.N., Drozdova E.D., Novikov V.N. Research of the Influence of the Sub-Conditions Measure of Significance on the Dynamic Characteristics of a Fuzzy Logic Controller. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2015;16(6):363-368. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.16.363-368

Views: 409


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)