Выпуск:
2021. Том 7. № 2 (26)Об авторе:
Куликова Ирина Валерьевна, старший преподаватель кафедры естественнонаучных дисциплин, Уральский государственный университет путей сообщения (г. Екатеринбург); ivkulikova@inbox.ruАннотация:
Современные вызовы в постиндустриальном обществе требуют дальнейшего развития систем управления сложными техническими и технологическими явлениями и процессами. Эффективное управление объектом возможно, если регулятор или нечеткий регулятор корректно вырабатывает требуемое управляющее воздействие. Последнее время большой популярностью пользуются именно нечеткие регуляторы. Нечеткие логические высказывания в этом случае позволяют учитывать различные нелинейные взаимосвязи. Синтез параметров нечеткого регулятора позволяет обеспечить более эффективную работу системы управления. Возможным вариантом получения наилучшего набора параметров нечеткого регулятора выступает применение генетических алгоритмов при его синтезе. Использование генетических алгоритмов для синтеза нечетких регуляторов может привести к тому, что элементы массива набора его параметров изменятся таким образом, что возникнет некорректное значение одного или нескольких элементов. Такая ситуация приводит к невозможности составления функций принадлежности для термов переменных нечеткого регулятора. Некорректное формирование значения исключается путем построения ограниченной функциональной зависимости. В настоящей работе предложена математическая модель параметров терм-множества переменных нечеткого регулятора типа Такаги — Сугено — Канга нулевого и первого порядков. Раскрыто содержание условий и заключений базы правил для нечеткого регулятора отмеченного выше типа. В результате имитационного моделирования с помощью генератора случайных чисел реализуются некоторые операции генетического алгоритма. Графические модели функций принадлежности входных переменных нечеткого регулятора рассматриваемого типа наглядно иллюстрируют попадание всех параметров в диапазон их возможных значений. Представлено описание работы системы управления с двумя параметрами управления и одним управляющим воздействием при заданных значениях параметров управления.
Ключевые слова:
Список литературы:
Галиуллин М. М. Применение теории нечетких множеств для подбора скважин с целью геолого-технологических мероприятий на нефтяных месторождениях / М. М. Галиуллин, А. Б. Шабаров // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2011. № 7. С. 30-37.
Гладков Л. А. Генетические алгоритмы / Л. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик; под ред. В. М. Курейчика. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 320 с.
Готлиб Б. М. Нечеткое управление процессом изотермического прессования / Б. М. Готлиб, В. С. Тарасян, И. Д. Козьянко, В. Ю. Колодкина // Современные проблемы автоматизации и управления в энергетике и машиностроении. Сборник научных трудов международной научно-практической конференции. Цикл «Автоматизация и управления» кафедры «Технологии машиностроения» (ТМC) Пензенского государственного технологического университета. 2015. С. 89-98.
Куликова И. В. Построение генетического алгоритма для решения задач оптимизации с различными ограничениями для параметров / И. В. Куликова // Современные наукоемкие технологии. 2020. № 2. С. 40-44.
Куликова И. В. Процедура автоматического синтеза нечетких регуляторов типа Такаги — Сугено — Канга: свидетельство о государственной регистрации № 2020613003. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 27 февраля 2020 г. / И. В. Куликова.
Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: учебник / под ред. Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. 744 с.
Нурбосынов Д. Н. Системный подход и анализ иерархических структур при формализации процесса подготовки и транспортировки потоков нефти как объекта управления / Д. Н. Нурбосынов, Т. В. Табачникова, К. Л. Горшкова // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2015. № 7. С. 18-25.
Парсункин Б. Н. Управление давлением в рабочем пространстве промышленных печей при использовании принципа нечеткой логики / Б. Н. Парсункин, С. М. Андреев, Т. Г. Сухоносова, Т. У. Ахметов, М. И. Васильев // Автоматизированные технологии и производства. 2015. № 1 (7). С. 29-34.
Растригин Л. А. Случайный поиск — специфика, этапы истории и предрассудки / Л. А. Растригин // Вопросы кибернетики. 1978. № 33. С. 3-16.
Тарасян В. С. Автоматическое обучение нечетких регуляторов MISO-типа: свидетельство о государственной регистрации № 2014614584. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 6 марта 2014 г. / В. С. Тарасян, И. В. Куликова.
Тарасян В. С. Построение системы нечеткого управления в мехатронных системах при помощи генетических алгоритмов / В. С. Тарасян, И. В. Куликова, И. С. Мезенцев // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. С. 223.
Cordón O. Genetic Fuzzy Systems: Evolutionary Tuning and Learning of Fuzzy Knowledge Bases / O. Cordon, F. Herrera, F. Hoffman, L. Magdalena. World Scientific, 2001. Vol. 19. 488 pp. (Advances in Fuzzy Systems — Applications and Theory). DOI: 10.1142/4177
Takagi T. Fuzzy Identification of Systems and its Applications to Modeling and Control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1985. Vol. 15. No. 1. Pp. 116-132.
