Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Динамические свойства нечетких систем управления, построенных на основе реляционных моделей

https://doi.org/10.17587/mau.18.298-307

Полный текст:

Аннотация

Анализируется влияние различных факторов на динамические характеристики нечеткого логического регулятора. Определены настройки регулятора, которые желательно устанавливать до начала эксплуатации системы, и настройки, которые можно изменять в процессе функционирования системы для достижения лучших показателей качества.

Об авторах

Д. Н. Анисимов
Национальный исследовательский университет "МЭИ"
Россия


Ань Май Тхе
Национальный исследовательский университет "МЭИ"
Россия


Список литературы

1. Jager R. Fuzzy logic in control. Ill. Thesis Technische Universiteit Delft, 1995.

2. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009.

3. 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.

4. Усков А. А., Киселев Е. В. Теория нечетких супервизорных систем управления. Смоленск: Смоленский филиал АНО ВПО ЦС РФ "Российский университет кооперации", 2013.

5. 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.

6. Mamdani E. H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with fuzzy logic controller // Int. J. Man-Machine Studies. 19i5. Vol. i, N. 1. P. 1-13.

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

8. Tsukamoto Y. An approach to fuzzy reasoning method // An approach to fuzzy reasoning method. In: M. M. Gupta, Ragade R. K. and Yager R. R. (Eds.) Advances in Fuzzy Sets Theory and Applications. North-Holland, Amsterdam, 1979. P. 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. P. 116-132.

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

11. Анисимов Д. Н., Пискунова Ю. Ю. Использование нефункциональных соответствий при построении нечетких систем управления // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 3. С. 18-21.

12. Анисимов Д. Н. Нечеткие алгоритмы управления: учеб. пособ. М.: Издательство МЭИ, 2004.

13. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телеком, 2012.

14. Piegat A., Plucinski M. Application of the radial basis-function in modeling and identification of nonlinear systems // Proc. of the XII Int. Conf. on Systems Science, vol. 1. Wroclaw, Poland, 1995. P. 266-274.

15. Gonzalez A., Perez R. Completeness and consistency conditions for learning fuzzy rules // Fuzzy Sets and Systems. 1998. N. 96 (i). P. 37-52.

16. Анисимов Д. Н. Использование нечеткой логики в системах автоматического управления // Приборы и системы. 2001. № 8. C. 39-42.

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. 200i. № 4. С. 18-21.

19. Гостев В. И. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления. СПб.: БХВ-Петербург, 2011.

20. Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.: Наука, 2006.

21. Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems, San Diego, 1992. P. 1153-1162.

22. Wang L. X. Fuzzy Systems Are Universal Approximators // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems, San Diego, 1992. P. 1153-1162.

23. Castro J. L. Fuzzy Logic Controllers Are Universal Approxi-matirs // IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics. 1995. Vol. 25, N. 4. P. 629-635.

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

25. Cervinka O. Automatic tuning of parametric T-norms and T-conorms in fuzzy modeling // Proc. ith IFSA World Congress. Prague: ACADEMIA, 1997. Vol. 1. P. 416-421.

26. Batyrshin I., Kaynak O., Rudas I. Fuzzy modeling based on generalized conjunction operations // IEEE Transactions on Fuzzy Systems, October 2002. Vol. 10, N. 5. P. 6i8-683. 2i. Аверкин А. Н., Сулин К. В. Построение нечеткого регулятора скорости электромотора на базе параметрических логик // Материалы Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям. Санкт-Петербург, 1999. С. 226-228.

27. 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.

28. Анисимов Д. Н., Новиков В. Н., Сафина Э. А. Исследование влияния треугольных норм на динамику нечеткой системы автоматического управления // Вестник МЭИ. 2013. № 4. С. 186-192.

29. Анисимов Д. Н., Дроздова Е. Д., Новиков В. Н. Исследование свойств нечеткого аппроксимирующего ПД регулятора // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 9. С. 6-12.

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

31. Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П., Ситников М. С. Устойчивость интеллектуальных систем автоматического управления // Информационные технологии. 2013. № 2. С. 1-23.

32. Анисимов Д. Н., Дроздова Е. Д., Новиков В. Н. Исследование влияния степеней значимости подусловий на динамические характеристики нечеткого логического регулятора // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16. № 6. С. 363-368.


Для цитирования:


Анисимов Д.Н., Май Тхе А. Динамические свойства нечетких систем управления, построенных на основе реляционных моделей. Мехатроника, автоматизация, управление. 2017;18(5):298-307. https://doi.org/10.17587/mau.18.298-307

For citation:


Anisimov D.N., Mai Tkhe A. Dynamic Properties of the Fuzzy Control Systems Based on the Relational Models. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18(5):298-307. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.18.298-307

Просмотров: 56


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